在PPT中加入Python案例的高效方法是根据呈现目标选择合适技术：用静态高亮图片或等宽文本保障可读性与兼容，用python-pptx自动化批量生成报告提升迭代效率，以Jupyter/Markdown转换保持源文档与演示一致，并用GIF/视频/超链接补充动态与交互。关键在于统一版式与字体、控制文件体积、测试跨设备兼容，并建立标准化的素材与版本管理流程；研发场景可借助项目协作系统（如PingCode）将案例与需求、版本与度量数据关联，形成可追溯的演示资产。未来趋势将迈向数据驱动的叙事生成与更轻量的可视化管道。

本文系统讲解了 Python 中 help 的运用：在 REPL 与 IPython 中通过 help(obj) 和 ?/?? 快速查阅对象文档，配合 dir、type、inspect 精确定位签名与源码；通过完善且一致的 docstring 提升 help 输出质量，并利用 pydoc 在命令行或本地生成离线文档，服务团队知识沉淀；给出了工具对比表与常见问题排错策略，并建议把文档构建纳入 CI 与协作流程，在项目协作系统如 PingCode 中串联“需求—代码—文档”，最终实现高效、可追踪的帮助体系与未来可扩展的文档实践。

本文系统回答了在Python中如何获取函数描述：通过读取__doc__、help与inspect.getdoc获取自然语言说明，结合inspect.signature与typing.get_type_hints形成结构化信息；在跨库与发布场景中使用pydoc与Sphinx自动生成文档；对装饰器或动态生成函数，使用functools.wraps与AST解析保障描述准确；在团队实践里以PEP257规范、pydocstyle检查与CI流程确保持续维护，并将文档任务纳入项目协作系统以追踪与度量，从而把函数描述的获取与管理变成稳定、可工程化的实践。

本文系统阐述 Python 如何注释：使用 # 进行行注释与块注释，使用三引号编写 docstring 并遵循统一规范，聚焦“意图与契约”而非复述实现；结合类型注释、pydocstyle、Sphinx 等工具在 CI 中校验与生成文档；在团队协作中以任务化方式跟踪注释更新，使文档可解析、可验证与可维护，推动代码与文档同步演进。