本文系统阐述了在Python中识别PPT表格的完整路径：先以python-pptx识别结构化表格，再用Open XML解析兜底获取合并与样式信息；对图片化或非结构化表格，先渲染幻灯片为高分辨率图片后接入OCR与版面分析（如AWS Textract），必要时在Windows用COM自动化提升渲染与一致性；跨平台与云原生场景可组合Microsoft Graph与Aspose.Slides Cloud构建服务化管线。文中给出示例代码、工程化质量评估与性能优化建议，并通过对比表总结多种方案的优缺点。在团队协作中，可将识别到的表格数据与研发流程系统联动（如PingCode）实现数据落库与评审闭环。未来将由多模态版面理解与Serverless事件驱动进一步提升准确度与稳定性。

本文系统解答如何用Python获取XML：通过requests或aiohttp从网络抓取或用文件I/O读取本地XML，选用ElementTree或lxml完成解析，结合XPath与命名空间精准抽取，面对大文件采用iterparse或SAX进行流式处理；在工程上引入超时重试、缓存与异步并发以提升稳定性和吞吐，并使用XSD进行模式校验、按OWASP建议防范XXE风险；结合CI与协作平台管理Schema与字段映射，实现从获取、解析到验证、转换与发布的闭环。