如何利用Python-pptx 库和gpt 大模型来自动化生成 PowerPoint 演示文稿

如何利用Python-pptx 库和gpt 大模型来自动化生成 PowerPoint 演示文稿

1、具体python代码如下：

from pptx import Presentation
import textwrap
api_key1 = '你的OPENAI_API_KEY'  # 定义API密钥
import os
os.environ['OPENAI_API_KEY'] = api_key1
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = 'https://chatapi.littlewheat.com/v1'

def full_to_half(text):
    """
    将字符串中的全角字符转换为半角字符
    :param text: 输入的字符串
    :return: 转换后的字符串
    """
    result = ""
    for char in text:
        # 全角字符的范围是 0xFF01 到 0xFF5E
        if 0xFF01 <= ord(char) <= 0xFF5E:
            # 将全角字符转换为半角字符
            result += chr(ord(char) - 0xFEE0)
        elif char == "　":  # 全角空格
            result += " "  # 替换为半角空格
        else:
            result += char
    return result


class LLMTextCompletionProgram:
    def __init__(self, model: str, api_key: str, output_cls: str, prompt_template_str: str,base_url: str, verbose: bool = False):
        self.model = model
        self.api_key = api_key
        self.output_cls = output_cls
        self.prompt_template_str = prompt_template_str
        self.verbose = verbose
        self.base_url=base_url
    

    @classmethod
    def from_defaults(cls, output_cls: str, prompt_template_str: str, verbose: bool = False):
        # 默认初始化方法
        return cls(model="gpt-3.5-turbo", api_key=api_key1, output_cls=output_cls, prompt_template_str=prompt_template_str,base_url='https://chatapi.littlewheat.com/v1', verbose=verbose)

    def generate(self) -> str:
        # 模拟调用 LLM 生成 Python 代码
        from openai import OpenAI
        client = OpenAI(api_key=self.api_key,base_url=self.base_url)
        response = client.chat.completions.create(
            model=self.model,
            messages=[
                {"role": "system", "content": "你是一个 Python 代码生成助手，生成用于创建 PowerPoint 的 Python 代码"},
                {"role": "user", "content": self.prompt_template_str},
            ],
            max_tokens=500,
        )
        generated_code = response.choices[0].message.content

        if self.verbose:
            print("生成的 Python 代码:\n", full_to_half(generated_code))

        return full_to_half(generated_code)

def create_ppt_from_code(code: str, output_file: str = "llm_generated.pptx"):
    """
    根据生成的 Python 代码创建 PPT 文件
    """
    # 创建一个新的 PPT 对象
    prs = Presentation()
    # 动态执行生成的代码
    try:

        # 找到第一个逗号的位置
        comma_index = code.find("```python\n")
        # 找到第一个逗号的位置
        comma_index1 = code.find("\n```\n\n")
        # 截取逗号和分号之间的部分
        code = code[comma_index+9:comma_index1]
        print("输出====:",code)  # 输出: World

        pre_index = code.find("presentation = Presentation()")
        if pre_index>0:
            code = code.replace("presentation = Presentation()", "")
            code3 = textwrap.dedent(code).strip()  # 去掉公共缩进
            print("======",code3)
            exec(code3, {"presentation":prs})
        else:
            code = code.replace("prs = Presentation()", "")
            code3 = textwrap.dedent(code).strip()  # 去掉公共缩进
            print("======",code3)
            exec(code3, {"prs":prs})

        
    except Exception as e:
        print(f"代码执行出错: {e}")
        return

    # 保存 PPT 文件
    prs.save(output_file)
    print(f"PPT 文件已生成: {output_file}")

# 示例:使用 LLMTextCompletionProgram 生成 Python 代码
prompt_template_str = """
生成一个 Python 代码，使用 python-pptx 创建一个包含以下内容的 PPT
1. 第一张幻灯片:标题为“欢迎”,内容为“这是一个示例 PPT”
2. 第二张幻灯片:标题为“目录”,内容为“1. 介绍\n2. 内容\n3. 总结”
3. 第三张幻灯片:标题为“结束”,内容为“谢谢观看！”
"""

program = LLMTextCompletionProgram.from_defaults(
    output_cls="Python_code",
    prompt_template_str=prompt_template_str,
    verbose=True
)

# 生成 Python 代码
generated_code = program.generate()

# 创建 PPT 文件
create_ppt_from_code(generated_code, "E:\示例_PPT.pptx")

2、实现的结果：