人工智能时代，最需要学习的编程语言是：python 。

笔者是个 python 小白，昨天花了两个小时，第一次成功运行起来 python 项目 。

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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】

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若没有安装，安装 python3 如下两种方式：

1. 第一种方法 brew  安装 python3 ：brew install python3
2. 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 。

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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

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执行完成之后，可以通过 pip3 list 命令查看已安装包列表 ：

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3  PyCharm 配置

通过 PyCharm 打开该项目 :

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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 。

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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])

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 。

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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 。

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当然，我们也可以通过如下的命令直接执行：

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