代码收藏家 Python自动化生成PPT与LLM内容生成技术指南
介绍
PowerPoint（PPT）是常用的文档工具，但手动设计和排版耗时耗力。本文将展示如何通过 Python 自动化提取 PPT 样式并生成新 PPT，同时结合大语言模型（LLM）生成内容（如自我介绍文本），实现高效、个性化的 PPT 制作。
核心代码解析
1. 提取 PPT 样式到 JSON
extract_ppt_with_style 函数用于将 PPT 的样式（字体、颜色、段落格式等）提取到 JSON 文件中，方便后续复用。
关键步骤：
{
"slide_number": 1,
"shapes": [
{
"shape_name": "Text",
"paragraphs": [
{
"alignment": "LEFT",
"runs": [
{
"text": "自我介绍",
"font": {
"name": "Arial",
"size": 24,
"bold": true,
"italic": false,
"color": {
"type": "rgb",
"rgb": [255, 0, 0]
}
}
}
]
}
]
}
]
}
代码片段：
def extract_ppt_with_style(ppt_path, output_json):
prs = Presentation(ppt_path)
data = []
for slide_idx, slide in enumerate(prs.slides):
slide_data = {
"slide_number": slide_idx + 1,
"shapes": []
}
for shape in slide.shapes:
if not shape.has_text_frame:
continue
text_frame = shape.text_frame
text_info = {
"shape_name": "Text", # 强制设置为 "Text" 类型
"paragraphs": []
}
for paragraph in text_frame.paragraphs:
para_info = {
"alignment": str(paragraph.alignment),
"runs": []
}
for run in paragraph.runs:
run_info = {
"text": run.text,
"font": {
"name": run.font.name,
"size": str(run.font.size) if run.font.size else None,
"bold": run.font.bold,
"italic": run.font.italic,
"color": {
"type": "theme" if run.font.color.type == MSO_THEME_COLOR else "rgb",
"theme_color": run.font.color.theme_color,
"rgb": (run.font.color.rgb[0], run.font.color.rgb[1], run.font.color.rgb[2]) if run.font.color.rgb else None
}
}
}
para_info["runs"].append(run_info)
text_info["paragraphs"].append(para_info)
slide_data["shapes"].append(text_info)
data.append(slide_data)
with open(output_json, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f, indent=2, ensure_ascii=False)
2. 应用 JSON 样式到新 PPT
apply_styles_to_ppt 函数根据 JSON 文件中的样式信息，将内容和格式应用到模板 PPT 中。
关键步骤：
#FF0000）。代码片段：
def apply_styles_to_ppt(template_path, json_path, output_pptx):
with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
prs = Presentation(template_path)
for slide_idx, slide in enumerate(prs.slides):
for shape_idx, shape in enumerate(slide.shapes):
if not shape.has_text_frame:
continue
text_frame = shape.text_frame
for paragraph_idx, paragraph in enumerate(text_frame.paragraphs):
for run_idx, run in enumerate(paragraph.runs):
run_info = data[slide_idx]["shapes"][shape_idx]["paragraphs"][paragraph_idx]["runs"][run_idx]
run.text = run_info["text"] # 替换文本内容
run.font.name = run_info["font"]["name"]
run.font.size = run_info["font"]["size"]
run.font.bold = run_info["font"]["bold"]
run.font.italic = run_info["font"]["italic"]
color_data = run_info["font"]["color"]
if color_data["type"] == "rgb":
r, g, b = color_data["rgb"] # 直接解析 RGB 数组
run.font.color.rgb = RGBColor(r, g, b)
elif color_data["type"] == "hex":
hex_color = color_data["hex"].lstrip("#")
r = int(hex_color[0:2], 16)
g = int(hex_color[2:4], 16)
b = int(hex_color[4:6], 16)
run.font.color.rgb = RGBColor(r, g, b)
elif color_data["type"] == "theme":
theme_color = getattr(MSO_THEME_COLOR, color_data["theme_color"], MSO_THEME_COLOR.ACCENT_1)
run.font.color.theme_color = theme_color
else:
run.font.color.rgb = RGBColor(0, 0, 0) # 默认黑色
prs.save(output_pptx)
结合 LLM 生成内容
场景：生成自我介绍 PPT
假设需要根据用户输入的姓名、职位等信息，自动生成带样式的自我介绍 PPT，可以按以下步骤操作：
1. 使用 LLM 生成文本内容
通过调用 LLM（如 GPT-3.5、通义千问等），生成自我介绍的文本内容：
import openai
def generate_self_introduction(name, role):
prompt = f"生成一份关于 {name}（{role}）的自我介绍，要求简洁明了，适合 PPT 展示。"
response = openai.Completion.create(
engine="text-davinci-003",
prompt=prompt,
max_tokens=150
)
return response.choices[0].text.strip()
2. 将 LLM 内容注入 JSON
将生成的文本内容填充到 JSON 的 text 字段中：
# 假设提取的 JSON 结构如下：
json_data = {
"slide_number": 1,
"shapes": [
{
"shape_name": "Text",
"paragraphs": [
{
"runs": [
{"text": "【待替换的占位符】", ...}
]
}
]
}
]
}
# 替换文本内容
generated_text = generate_self_introduction("张三", "数据分析师")
json_data["shapes"][0]["paragraphs"][0]["runs"][0]["text"] = generated_text
3. 生成最终 PPT
调用 apply_styles_to_ppt 将样式和内容应用到模板中：
apply_styles_to_ppt("template.pptx", "modified.json", "output.pptx")
注意事项
-
JSON 格式要求：
- 颜色值需为数组格式（如
rgb: [255, 0, 0]）或十六进制字符串（如"hex": "#FF0000"）。 - 主题色需使用
MSO_THEME_COLOR枚举名称（如"ACCENT_1"）。 -
形状名称标准化：
- 在提取样式时，强制将
shape_name设置为"Text"，确保后续处理一致性。 -
兼容性：
- 确保模板 PPT 的形状结构与 JSON 数据匹配（如位置、层级）。
完整示例
if __name__ == '__main__':
# 1. 提取模板样式到 JSON
extract_ppt_with_style("template.pptx", "output_styles.json")
# 2. 生成自我介绍文本并修改 JSON
with open("output_styles.json", "r") as f:
data = json.load(f)
# 假设修改第一段文本
data[0]["shapes"][0]["paragraphs"][0]["runs"][0]["text"] = "我是张三，一名数据分析师..."
# 3. 生成最终 PPT
apply_styles_to_ppt("template.pptx", "output_styles.json", "new_ppt.pptx")
通过上述方法，你可以自动化生成个性化 PPT，结合 LLM 的内容生成能力，实现从设计到内容的全流程自动化！
from pptx import Presentation
from pptx.enum.dml import MSO_THEME_COLOR
from pptx.dml.color import RGBColor
import json
def extract_ppt_with_style(ppt_path, output_json):
prs = Presentation(ppt_path)
data = []
for slide_idx, slide in enumerate(prs.slides):
slide_data = {
"slide_number": slide_idx + 1,
"shapes": []
}
for shape in slide.shapes:
if not shape.has_text_frame:
continue # 跳过非文本形状
text_frame = shape.text_frame
text_info = {
"shape_name": shape.name,
"paragraphs": []
}
for paragraph in text_frame.paragraphs:
para_info = {
"alignment": str(paragraph.alignment),
"runs": []
}
for run in paragraph.runs:
run_info = {
"text": run.text,
"font": {
"name": run.font.name,
"size": str(run.font.size) if run.font.size else None,
"bold": run.font.bold,
"italic": run.font.italic,
"color": {
"type": "theme" if run.font.color.type == MSO_THEME_COLOR else "rgb",
"theme_color": run.font.color.theme_color,
"rgb": (run.font.color.rgb[0], run.font.color.rgb[1],
run.font.color.rgb[2]) if run.font.color.rgb else None
}
},
# "highlight_color": str(run.highlight_color) # 修改：从 run 而非 run.font 获取
}
para_info["runs"].append(run_info)
text_info["paragraphs"].append(para_info)
slide_data["shapes"].append(text_info)
data.append(slide_data)
with open(output_json, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f, indent=2, ensure_ascii=False)
def apply_styles_to_ppt(template_path, json_path, output_pptx):
with open(json_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
prs = Presentation(template_path)
for slide_idx, slide in enumerate(prs.slides):
for shape_idx, shape in enumerate(slide.shapes):
if not shape.has_text_frame:
continue # 跳过非文本形状
text_frame = shape.text_frame
for paragraph_idx, paragraph in enumerate(text_frame.paragraphs):
for run_idx, run in enumerate(paragraph.runs):
run_info = data[slide_idx]["shapes"][shape_idx]["paragraphs"][paragraph_idx]["runs"][run_idx]
run.text = run_info["text"]
run.font.name = run_info["font"]["name"]
run.font.size = run_info["font"]["size"]
run.font.bold = run_info["font"]["bold"]
run.font.size = run_info["font"]["size"]
run.font.italic = run_info["font"]["italic"]
# 假设 run_data 是从 JSON 中读取的字典
color_data = run_info["font"]["color"]
if color_data["type"] == "rgb":
# 解析 RGB 值
r_str, g_str, b_str = color_data["rgb"]
r = r_str
g = g_str
b = b_str
run.font.color.rgb = RGBColor(r, g, b)
elif color_data["type"] == "hex":
# 解析十六进制颜色
hex_color = color_data["hex"].lstrip("#")
r = int(hex_color[0:2], 16)
g = int(hex_color[2:4], 16)
b = int(hex_color[4:6], 16)
run.font.color.rgb = RGBColor(r, g, b)
elif color_data["type"] == "theme":
# 使用主题颜色（如 MSO_THEME_COLOR.ACCENT_1）
theme_color_name = color_data["theme_color"]
theme_color = getattr(MSO_THEME_COLOR, theme_color_name, MSO_THEME_COLOR.ACCENT_1)
run.font.color.theme_color = theme_color
else:
# 默认颜色（黑色）
run.font.color.rgb = RGBColor(0, 0, 0)
prs.save(output_pptx)
if __name__ == '__main__':
# 使用示例
extract_ppt_with_style("template.pptx", "output_styles.json")
# 这是一个ppt 模版解析出来的json 结构 name 为 shape 类型保持不变 请 改变 name 为 Text 类型的text ，text 的值进行自我介绍 # 注意：只输出json
# 使用示例
apply_styles_to_ppt("template.pptx", "output_styles.json", "new_ppt.pptx")
作者：东方佑
