动态跟随编程通常涉及以下几个步骤：
确定跟随条件
根据具体应用场景，确定需要跟随的变量、条件或事件。例如，在自动驾驶中，可能需要跟随车辆的移动；在机器人控制中，可能需要跟随某个目标物体的位置。
选择合适的编程语言和工具
根据应用场景选择合适的编程语言，如Python、Java、C++等。
选择合适的库和框架，例如OpenCV用于计算机视觉，Dlib用于人脸跟踪，Btrace用于Java程序的动态跟踪等。
编写动态代码
使用所选编程语言的动态特性，如Python的`eval`和`exec`函数，或Java的动态字节码操作工具，来实现对程序执行路径的动态控制。
编写能够根据条件变化调整执行逻辑的代码，例如在Python中使用条件语句和事件监听器。
实现动画或跟踪算法
对于动画，可以使用CSS的`@keyframes`规则结合CSS动画或JavaScript的`requestAnimationFrame`来实现动态样式变化。
对于目标跟踪，可以使用计算机视觉库（如OpenCV）和跟踪算法（如CSRT、KCF等）来实现对动态目标的实时跟踪。
测试和调试
对编写的动态代码进行充分的测试和调试，确保其在不同条件下都能正确执行。
对动画或跟踪效果进行优化，以提高性能和用户体验。
部署和监控
将动态代码部署到实际环境中，进行实时监控和日志记录，确保其稳定运行。
根据实际需求，对代码进行进一步的优化和调整。
```python
import cv2
加载视频
video = cv2.VideoCapture（'video.mp4'）
创建跟踪器
tracker = cv2.TrackerCSRT_create（）
读取第一帧
success, frame = video.read（）
bbox = cv2.selectROI（'Frame', frame）
初始化跟踪器
tracker.init（frame, bbox）
while True:
读取下一帧
success, frame = video.read（）
if not success:
break
更新跟踪器
success, bbox = tracker.update（frame）
if success:
画出跟踪目标的边界框
x, y, w, h = [int（i） for i in bbox]
cv2.rectangle（frame, （x, y）, （x+w, y+h）, （255, 0, 0）, 2）
显示结果
cv2.imshow（'Frame', frame）
按'q'键退出
if cv2.waitKey（1） & 0xFF == ord（'q'）:
break
释放资源
video.release（）
cv2.destroyAllWindows（）
```
这个示例展示了如何使用OpenCV和CSRT跟踪器实现视频中的动态目标跟踪。通过调整代码中的参数和逻辑，可以实现更复杂的动态跟随效果。