大家好，我是陈序不懂程序。人工智能时代，python 这门简单易学的编程语言变得更加热门。个人认为 Python 最大的优势在于类库生态丰富，很多工具都有现成的开源项目，比如 AI 工具、文件处理工具等。
虽然我们未必有时间深入学习 Python，但还是要学习下如何运行这些开源项目，丰富自己的 “弹药库”。
这篇文章分享一位 Java 开发者 - 勇哥（作者认为自己是 python 小白），花了两个小时，第一次成功运行起来 python 项目的经历。为大家提供入门参考。
项目是 powerpoint-extractor ，可以将 ppt 文件中的图片提取出来，并输出到固定的目录。
1 安装 python 环境
首先打开终端，打开后输入 python3 。确定电脑上是否已安装 python3，如果输入 python 是查看 mac 上的自带版本。
命令：python3【直接回车】
出现下面是页面，表示已经安装python3 【退出时可输入：exit（）然后点回车】
若没有安装，安装 python3 如下两种方式：
- 第一种方法 brew 安装 python3 ：brew install python3
- 第二种方法 官网 Python Releases for macOS ，根据自己的需求下载自己需要的版本下载 。
2 项目 powerpoint-extractor
通过 git 命令 clone 该项目 :
git clone git@github.com:2TallTyler/powerpoint-extractor.git因为项目依赖 python-pptx 组件，通过清华的镜像执行如下的命令：
pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple python-pptx
执行完成之后，可以通过 pip3 list 命令查看已安装包列表 ：
3 PyCharm 配置
通过 PyCharm 打开该项目 :
上图，我们发现 python 解释器并没有配置好 ，py 脚本显示 import 包失败 。
点击添加 python 解释器按钮，勾选继承全局包，并确认好 python3 的执行目录是否正确，点击 OK 即可完成配置。
点开 extract.py ，核心代码非常容易理解：
for eachfile in glob.glob(self.input_dir + os.sep + "*.pptx"): ppt = Presentation(eachfile) print("* " + eachfile) presentation_count += 1 self.cur_image_index = 1 name = self.generate_image_name_part(eachfile) # 遍历每张幻灯片 for page, slide in enumerate(ppt.slides): # 将幻灯片上的所有文本收集到一个字符串中，以换行符分隔 text = '' for shape in slide.shapes: if shape.has_text_frame and shape.text.strip(): text += os.linesep text += shape.text # 收集每张幻灯片中的图像 self.cur_slide_images = [] # 保存幻灯片中的图像 for shape in slide.shapes: self.drill_for_images(shape, page + 1, name) # 将页码、收集到的文本和演讲者备注作为新行写入CSV文件 image_list = '' if len(self.cur_slide_images) > 0: image_list = ','.join(self.cur_slide_images) # 将图像列表转换为逗号分隔的字符串 # 将信息写入CSV文件 writer.writerow([eachfile, page + 1, text, slide.notes_slide.notes_text_frame.text, image_list])在代码小抄中阅读代码，体验更佳：
这段代码执行了以下操作：
- 对于每个 PowerPoint 文件，它加载演示文稿并逐一遍历每张幻灯片。
- 对于每张幻灯片，它收集文本和图像信息，并将其格式化为 CSV 文件的一行。
- CSV 文件的每一行包括文件名、页码、幻灯片文本、幻灯片的演讲者备注以及图像列表。
4 运行项目
将测试 ppt 拷贝到 input 目录，点击 run 。
当执行完成后，ppt 中有的图片拷贝到 images 目录，同时生成了一个 text.csv 。
当然，我们也可以通过如下的命令直接执行：
