本文介绍如何用 Python 配合 Spire.Doc 提取 Word 文本框里的文字、表格和图片，重点说明 `TextBox`、`Body.ChildObjects`、`Body.Tables` 与 `DocPicture` 的访问方式，并补充嵌套文本框、编码和换行等实务细节，便于做文档迁移与批量处理。 Word 文档里的文本框经常承载说明文字、表格和配图，但它们不属于正文主流程，批量处理时最容易被漏掉。
在 Ubuntu 上用 Python 做桌面应用，关键不在“能不能做”，而在于选对 GUI 框架。本文按入门难度、原生集成、跨平台能力和应用场景，梳理 Tkinter、PyQt/PySide、PyGObject、Kivy 四条路线，并保留安装命令与示例代码，方便直接上手。 在 Ubuntu 上开发 Python 桌面应用，真正决定效率的往往不是语法，而是前期框架选型是否贴合项目目标。
在 Ubuntu 中给 Python 程序加日志，常见做法主要有两类：标准库 `logging` 和第三方库 `loguru`。前者稳定通用、零额外依赖，后者上手更快，还支持日志轮转。本文按实际使用场景拆解两种写法，并说明各自适合什么需求。
实测 Django 6.0.7 自带 Tasks、Celery 5.6.3 与本机 Redis 后可以确认：Tasks 统一了任务声明和入队接口，但并不自带生产可用的消息队列与 Worker。它能降低业务层对具体任务库的耦合，却不能单独替代 Celery 的执行、重试、路由与运维能力。
Linux 上配置 Python 时，最常见的问题通常集中在安装、PATH、权限、依赖、证书、编码、多版本冲突和虚拟环境几类。本文按排查顺序整理对应现象与处理方法，方便你快速判断故障点并选用更稳妥的修复方案。
Linux 下的 Python 环境优化，核心不是堆工具，而是把版本、隔离、依赖和运行参数几件事理顺。本文按开发到部署的顺序梳理可直接落地的方法，帮助你判断哪些做法适合日常开发，哪些更适合团队协作或生产环境。
Django 6.1 RC1 引入全新的 `MAILERS` 配置，并计划在 Django 7.0 移除旧邮件设置。对老项目来说，这不是简单改名，而是从单一全局后端切换到多通道路由。本文结合隔离实验、迁移顺序和常见误区，整理出一套更稳妥的升级办法。
本文用 Spire.PDF 梳理 Python 给 PDF 添加页眉页脚的几种常见做法，包括逐页绘制文本、插入 Logo、按页面定制不同页眉，以及用页面模板自动生成页码。重点保留坐标、字体、模板和自动字段这些实现细节，方便你判断哪种方式更适合批量生成或正式文档场景。
这篇文章用 Python 搭一个重复文件清理工具，核心思路是“先按文件大小筛选，再用 MD5 精确比对”。文中保留关键脚本与优化方法，并补充删除策略、权限处理、性能调优和 GUI 扩展，方便按实际场景落地。
在 CentOS 部署 Python 应用时，安全配置不能只盯着单个环节。本文从环境隔离、权限控制、网络访问、SELinux、更新、HTTPS、输入校验到密钥与日志管理，梳理一套可直接落地的加固清单。 把 Python 应用部署到 CentOS，上线后真正容易出问题的，往往不是业务代码本身，而是运行环境、权限边界和网络暴露面没有先收紧。
这篇文章用 MySQL 为例，梳理了在 CentOS 中让 Python 成功连上数据库的基础流程：安装服务、创建专用库和用户、安装驱动、编写测试脚本并排查常见报错。适合本地开发或测试环境快速搭建。 在 CentOS 上配置 Python 连接数据库，真正容易卡住的往往不是代码本身，而是服务状态、账号权限和连接参数没有对齐。
这篇文章用 Spire.XLS for Python 梳理了 Excel 批注的常见自动化操作，包括添加作者批注、设置富文本和外观、批量读取，以及修改和删除。文中保留了关键代码与接口说明，也补充了批量处理时最容易踩到的索引问题。
