Python-автоматизация презентаций: 5 библиотек для создания слайдов

pip install python-pptx
pip install pyslides
pip install reveal-md
pip install pandas-alive
pip install pdpipe

from pptx import Presentation
from pptx.util import Inches, Pt

# Создание новой презентации
prs = Presentation()

# Добавление заголовочного слайда
title_slide_layout = prs.slide_layouts[0]
slide = prs.slides.add_slide(title_slide_layout)
title = slide.shapes.title
subtitle = slide.placeholders[1]

title.text = "Автоматизированный отчет по продажам"
subtitle.text = "Сгенерировано с помощью Python"

# Добавление слайда с текстом и изображением
slide_layout = prs.slide_layouts[1]
slide = prs.slides.add_slide(slide_layout)
title = slide.shapes.title
title.text = "Ключевые показатели"

# Добавление текстового блока
left = Inches(1)
top = Inches(2)
width = Inches(4)
height = Inches(1)
txBox = slide.shapes.add_textbox(left, top, width, height)
tf = txBox.text_frame
p = tf.add_paragraph()
p.text = "Общий объем продаж: $1,456,890"
p.font.size = Pt(18)

# Сохранение презентации
prs.save("sales_report.pptx")

from pptx import Presentation

# Открытие существующего шаблона
template_path = "corporate_template.pptx"
prs = Presentation(template_path)

# Использование слайда из шаблона
slide_layout = prs.slide_layouts[2] # Выбор нужного макета
slide = prs.slides.add_slide(slide_layout)

# Заполнение плейсхолдеров
for shape in slide.placeholders:
if shape.placeholder_format.type == 1: # Заголовок
shape.text = "Квартальный отчет"
elif shape.placeholder_format.type == 7: # Текстовый плейсхолдер
shape.text = "Данные за Q2 2023"

prs.save("quarterly_report.pptx")

import pandas as pd
from pptx import Presentation
from pptx.util import Inches, Pt
from pptx.enum.text import PP_ALIGN

# Загрузка данных
sales_data = pd.read_csv('regional_sales.csv')

# Создание презентации
prs = Presentation()
slide_layout = prs.slide_layouts[1] # Макет с заголовком и содержимым

# Создание заголовочного слайда
title_slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[0])
title_slide.shapes.title.text = "Отчет по региональным продажам"
title_slide.placeholders[1].text = "Автоматически сгенерировано с помощью Python"

# Создание слайда для каждого региона
for region in sales_data['Region'].unique():
# Фильтрация данных для текущего региона
region_data = sales_data[sales_data['Region'] == region]

# Добавление нового слайда
slide = prs.slides.add_slide(slide_layout)

# Заполнение заголовка
slide.shapes.title.text = f"Продажи: {region}"

# Добавление таблицы с данными
rows, cols = len(region_data) + 1, len(region_data.columns)
left, top, width, height = Inches(1), Inches(2), Inches(8), Inches(3.5)

table = slide.shapes.add_table(rows, cols, left, top, width, height).table

# Заголовки таблицы
for i, column_name in enumerate(region_data.columns):
table.cell(0, i).text = column_name
table.cell(0, i).text_frame.paragraphs[0].alignment = PP_ALIGN.CENTER
table.cell(0, i).text_frame.paragraphs[0].font.bold = True

# Заполнение данными
for i, row in enumerate(region_data.itertuples(index=False)):
for j, value in enumerate(row):
table.cell(i + 1, j).text = str(value)

prs.save('regional_sales_report.pptx')

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import io
from pptx import Presentation
from pptx.util import Inches

# Загрузка данных
performance_data = pd.read_excel('quarterly_performance.xlsx')

# Создание презентации
prs = Presentation()

# Заголовочный слайд
title_slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[0])
title_slide.shapes.title.text = "Квартальный отчет по производительности"
title_slide.placeholders[1].text = "Q3 2023"

# Создание графика временных рядов
plt.figure(figsize=(10, 6))
metrics = ['Revenue', 'Profit', 'Expenses']

for metric in metrics:
plt.plot(
performance_data['Quarter'], 
performance_data[metric],
marker='o', 
linewidth=2, 
label=metric
)

plt.title('Финансовые показатели по кварталам', fontsize=14)
plt.xlabel('Квартал')
plt.ylabel('Значение (тыс. $)')
plt.grid(True, linestyle='--', alpha=0.7)
plt.legend()
plt.tight_layout()

# Сохранение графика в буфер
buf = io.BytesIO()
plt.savefig(buf, format='png', dpi=300)
buf.seek(0)

# Создание слайда с графиком
slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[5])
slide.shapes.title.text = "Динамика финансовых показателей"

# Добавление изображения графика
left = Inches(1)
top = Inches(1.5)
width = Inches(8)
slide.shapes.add_picture(buf, left, top, width=width)

# Создание круговой диаграммы для последнего квартала
plt.figure(figsize=(8, 8))
last_quarter = performance_data.iloc[-1]
plt.pie(
[last_quarter['Revenue'], last_quarter['Expenses'], last_quarter['Profit']],
labels=['Выручка', 'Расходы', 'Прибыль'],
autopct='%1.1f%%',
startangle=90,
explode=(0, 0.1, 0.2),
shadow=True
)
plt.title(f'Структура финансовых показателей: {last_quarter["Quarter"]}')

# Сохранение круговой диаграммы
buf2 = io.BytesIO()
plt.savefig(buf2, format='png', dpi=300)
buf2.seek(0)

# Создание слайда с круговой диаграммой
slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[5])
slide.shapes.title.text = f"Финансовая структура: {last_quarter['Quarter']}"
slide.shapes.add_picture(buf2, left, top, width=width)

# Сохранение презентации
prs.save('financial_report.pptx')

import pandas as pd
from pptx import Presentation
import os

# Загрузка данных о клиентах
clients_data = pd.read_excel('client_data.xlsx')

# Путь к шаблону презентации
template_path = 'client_presentation_template.pptx'

# Создание директории для сохранения презентаций
if not os.path.exists('client_presentations'):
os.makedirs('client_presentations')

# Генерация презентаций для каждого клиента
for index, client in clients_data.iterrows():
# Открытие шаблона для каждого клиента
prs = Presentation(template_path)

# Персонализация заголовочного слайда
slide = prs.slides[0]
slide.shapes.title.text = f"Инвестиционное предложение для {client['Company Name']}"

# Персонализация слайда с обзором
slide = prs.slides[1]
for shape in slide.shapes:
if hasattr(shape, "text_frame"):
if "{{CLIENT_NAME}}" in shape.text_frame.text:
shape.text_frame.text = shape.text_frame.text.replace(
"{{CLIENT_NAME}}", client['Company Name'])
if "{{INDUSTRY}}" in shape.text_frame.text:
shape.text_frame.text = shape.text_frame.text.replace(
"{{INDUSTRY}}", client['Industry'])

# Персонализация слайда с финансовыми предложениями
slide = prs.slides[2]
for shape in slide.shapes:
if hasattr(shape, "text_frame"):
if "{{INVESTMENT_AMOUNT}}" in shape.text_frame.text:
shape.text_frame.text = shape.text_frame.text.replace(
"{{INVESTMENT_AMOUNT}}", f"${client['Investment Amount']:,}")
if "{{ROI}}" in shape.text_frame.text:
shape.text_frame.text = shape.text_frame.text.replace(
"{{ROI}}", f"{client['Expected ROI']}%")

# Сохранение персонализированной презентации
output_path = f"client_presentations/{client['Company Name'].replace(' ', '_')}_proposal.pptx"
prs.save(output_path)
print(f"Создана презентация для {client['Company Name']}")

print(f"Успешно создано {len(clients_data)} презентаций.")

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import sqlalchemy
import io
from pptx import Presentation
from pptx.util import Inches, Pt
from pptx.dml.color import RGBColor

# 1. Подключение к базе данных и извлечение данных
engine = sqlalchemy.create_engine('postgresql://username:password@localhost:5432/sales_db')
query = """
SELECT product_category, region, SUM(sales_amount) as total_sales
FROM sales
WHERE sale_date >= '2023-01-01' AND sale_date <= '2023-06-30'
GROUP BY product_category, region
ORDER BY product_category, total_sales DESC
"""
sales_data = pd.read_sql(query, engine)

# 2. Анализ и подготовка данных
# Сводная таблица продаж по категориям и регионам
pivot_data = sales_data.pivot_table(
values='total_sales', 
index='product_category',
columns='region', 
aggfunc='sum',
fill_value=0
)

# Расчет процентного изменения
previous_period_query = """
SELECT product_category, SUM(sales_amount) as total_sales
FROM sales
WHERE sale_date >= '2022-07-01' AND sale_date <= '2022-12-31'
GROUP BY product_category
ORDER BY product_category
"""
previous_sales = pd.read_sql(previous_period_query, engine)
previous_sales.set_index('product_category', inplace=True)

# Объединение с текущими продажами для расчета роста
current_sales = sales_data.groupby('product_category')['total_sales'].sum()
growth_data = pd.DataFrame({
'current': current_sales,
'previous': previous_sales['total_sales']
})
growth_data['growth'] = (growth_data['current'] – growth_data['previous']) / growth_data['previous'] * 100

# 3. Создание визуализаций
# График 1: Общие продажи по категориям
plt.figure(figsize=(10, 6))
ax = sns.barplot(x=current_sales.index, y=current_sales.values, palette='viridis')
plt.title('Общие продажи по категориям продуктов', fontsize=14)
plt.xlabel('Категория продукта')
plt.ylabel('Продажи ($)')
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
for i, v in enumerate(current_sales.values):
ax.text(i, v + 1000, f'${v:,.0f}', ha='center', fontsize=9)

# Сохранение графика в память
sales_by_category_buf = io.BytesIO()
plt.tight_layout()
plt.savefig(sales_by_category_buf, format='png', dpi=300)
sales_by_category_buf.seek(0)
plt.close()

# График 2: Тепловая карта продаж по регионам и категориям
plt.figure(figsize=(12, 8))
sns.heatmap(pivot_data, annot=True, fmt=',d', cmap='YlGnBu', linewidths=.5)
plt.title('Продажи по регионам и категориям продуктов', fontsize=14)
plt.tight_layout()

# Сохранение тепловой карты
heatmap_buf = io.BytesIO()
plt.savefig(heatmap_buf, format='png', dpi=300)
heatmap_buf.seek(0)
plt.close()

# График 3: Процентный рост по категориям
plt.figure(figsize=(10, 6))
bars = sns.barplot(x=growth_data.index, y=growth_data['growth'], palette='RdYlGn_r')

# Окрашивание баров в зависимости от роста
for i, bar in enumerate(bars.patches):
if growth_data['growth'].iloc[i] > 0:
bar.set_facecolor('green')
else:
bar.set_facecolor('red')

plt.title('Рост продаж по сравнению с предыдущим периодом', fontsize=14)
plt.xlabel('Категория продукта')
plt.ylabel('Рост (%)')
plt.axhline(y=0, color='black', linestyle='-', alpha=0.3)
plt.xticks(rotation=45, ha='right')

# Аннотации для каждого бара
for i, v in enumerate(growth_data['growth']):
color = 'white' if abs(v) > 20 else 'black'
bars.text(i, v + (5 if v >= 0 else -5), f'{v:.1f}%', color=color, ha='center', fontsize=9)

# Сохранение графика роста
growth_buf = io.BytesIO()
plt.tight_layout()
plt.savefig(growth_buf, format='png', dpi=300)
growth_buf.seek(0)
plt.close()

# 4. Создание презентации
prs = Presentation()

# Титульный слайд
title_slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[0])
title = title_slide.shapes.title
subtitle = title_slide.placeholders[1]

title.text = "Отчет по продажам за первое полугодие 2023"
subtitle.text = "Подготовлено автоматически с использованием Python"

# Слайд с общим обзором
slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[1])
slide.shapes.title.text = "Обзор продаж по категориям продуктов"

# Добавление первого графика
left = Inches(1)
top = Inches(1.8)
width = Inches(8)
slide.shapes.add_picture(sales_by_category_buf, left, top, width=width)

# Слайд с тепловой картой
slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[5])
slide.shapes.title.text = "Распределение продаж по регионам и категориям"

left = Inches(0.5)
top = Inches(1.5)
width = Inches(9)
slide.shapes.add_picture(heatmap_buf, left, top, width=width)

# Слайд с анализом роста
slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[5])
slide.shapes.title.text = "Динамика роста продаж по категориям"

left = Inches(1)
top = Inches(1.5)
width = Inches(8)
slide.shapes.add_picture(growth_buf, left, top, width=width)

# Слайд с ключевыми выводами
slide = prs.slides.add_slide(prs.slide_layouts[1])
slide.shapes.title.text = "Ключевые выводы"

# Получение текстового фрейма
content = slide.placeholders[1].text_frame

# Добавление ключевых выводов
p = content.add_paragraph()
p.text = "Основные выводы по результатам анализа:"
p.font.bold = True
p.font.size = Pt(16)

# Лучшая категория
best_category = current_sales.idxmax()
best_category_sales = current_sales.max()
p = content.add_paragraph()
p.text = f"• Лучшая категория: {best_category} с продажами ${best_category_sales:,.0f}"
p.font.size = Pt(14)

# Наибольший рост
best_growth_category = growth_data['growth'].idxmax()
best_growth_value = growth_data['growth'].max()
p = content.add_paragraph()
p.text = f"• Наибольший рост: {best_growth_category} (+{best_growth_value:.1f}%)"
p.font.size = Pt(14)

# Проблемная категория
worst_growth_category = growth_data['growth'].idxmin()
worst_growth_value = growth_data['growth'].min()
p = content.add_paragraph()
p.text = f"• Требует внимания: {worst_growth_category} ({worst_growth_value:.1f}%)"
p.font.size = Pt(14)
if worst_growth_value < 0:
p.font.color.rgb = RGBColor(255, 0, 0) # Красный цвет для отрицательного роста

# Лучший регион
best_region = pivot_data.sum().idxmax()
best_region_sales = pivot_data.sum().max()
p = content.add_paragraph()
p.text = f"• Лучший регион: {best_region} с общими продажами ${best_region_sales:,.0f}"
p.font.size = Pt(14)

# 5. Сохранение презентации
prs.save('sales_report_h1_2023.pptx')
print("Презентация успешно создана!")