Pythonでプレゼンテーション生成を自動化: 2Slides APIチュートリアル

Q: 必要なPythonのバージョンは？

f-stringsとrequestsの互換性のためにPython 3.7以降が必要です。

Q: async Python (asyncio/aiohttp)は使えますか？

はい、非同期HTTP呼び出しにはrequestsをaiohttpに置き換えてください。ポーリングパターンは同じように機能します。

Q: 大量のバッチジョブを処理するには？

asyncioを使用して、レート制限 (60 req/min) を守りながら複数の生成を並行して実行してください。

Pythonは、自動化、データパイプライン、AIワークフローにおいて最もよく使われる言語です。このチュートリアルでは、Pythonから2Slides REST APIを使用して、シンプルな単発のスライドから複雑な自動化パイプラインまで、プレゼンテーションを自動的に生成する方法を紹介します。

前提条件

pip install requests python-dotenv

.envファイルを作成します。

TWOSLIDES_API_KEY=sk-2slides-your-api-key

クイックスタート: 最初のスライドを生成する

import os
import time
import requests
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

API_KEY = os.getenv('TWOSLIDES_API_KEY')
BASE_URL = 'https://2slides.com/api/v1'
HEADERS = {
    'Authorization': f'Bearer {API_KEY}',
    'Content-Type': 'application/json'
}

def generate_slides(topic, theme_id=None, mode='async'):
    """テキストのトピックからプレゼンテーションを生成します。"""
    payload = {
        'userInput': topic,
        'mode': mode,
        'responseLanguage': 'en',
        'resolution': '2K',
    }
    if theme_id:
        payload['themeId'] = theme_id

    response = requests.post(
        f'{BASE_URL}/slides/generate',
        headers=HEADERS,
        json=payload
    )
    response.raise_for_status()
    return response.json()

def wait_for_job(job_id, timeout=300, interval=3):
    """ジョブが完了するまでポーリングします。"""
    start = time.time()
    while time.time() - start < timeout:
        response = requests.get(
            f'{BASE_URL}/jobs/{job_id}',
            headers=HEADERS
        )
        data = response.json()
        status = data.get('status')
        print(f'  Job {job_id}: {status}')

        if status == 'success':
            return data
        if status == 'failed':
            raise Exception(f'Job failed: {data}')

        time.sleep(interval)
    raise TimeoutError(f'Job {job_id} timed out after {timeout}s')

# プレゼンテーションを生成
job = generate_slides('Top 10 AI Trends for 2026')
print(f'ジョブID: {job["jobId"]}')

result = wait_for_job(job['jobId'])
print(f'ダウンロード: {result["downloadUrl"]}')

ドキュメントをスライドに変換する

def convert_file_to_slides(file_url, prompt='', theme_id=None):
    """PDF、DOCX、XLSX、その他のファイルをスライドに変換します。"""
    payload = {
        'fileUrl': file_url,
        'userInput': prompt,
        'mode': 'async'
    }
    if theme_id:
        payload['themeId'] = theme_id

    response = requests.post(
        f'{BASE_URL}/slides/create-pdf-slides',
        headers=HEADERS,
        json=payload
    )
    response.raise_for_status()
    job = response.json()
    return wait_for_job(job['jobId'])

# 四半期レポートのPDFを変換
result = convert_file_to_slides(
    file_url='https://your-storage.com/q1-report.pdf',
    prompt='Executive summary for the board, 10 slides max'
)
print(f'ダウンロード: {result["downloadUrl"]}')

デザインを合わせたスライド (Create Like This)

def create_like_this(topic, reference_image_url, resolution='2K'):
    """参照デザインに合わせたスライドを生成します。"""
    payload = {
        'userInput': topic,
        'designStyle': {
            'global': {
                'referenceImageUrl': reference_image_url
            }
        },
        'resolution': resolution,
        'mode': 'async'
    }

    response = requests.post(
        f'{BASE_URL}/slides/create-like-this',
        headers=HEADERS,
        json=payload
    )
    response.raise_for_status()
    job = response.json()
    return wait_for_job(job['jobId'])

# ブランドテンプレートに合わせる
result = create_like_this(
    topic='Monthly Team Update — March 2026',
    reference_image_url='https://your-brand.com/slide-template.png'
)

音声ナレーションを追加する

def add_narration(job_id, mode='single', voice='Charon', content_mode='concise'):
    """既存のスライドにAI音声ナレーションを追加します。"""
    payload = {
        'jobId': job_id,
        'mode': mode,
        'voice': voice,
        'contentMode': content_mode
    }

    response = requests.post(
        f'{BASE_URL}/slides/generate-narration',
        headers=HEADERS,
        json=payload
    )
    response.raise_for_status()
    return response.json()

def download_with_audio(job_id):
    """音声ファイル付きのスライドをダウンロードします。"""
    response = requests.post(
        f'{BASE_URL}/slides/download-slides-pages-voices',
        headers=HEADERS,
        json={'jobId': job_id}
    )
    response.raise_for_status()
    return response.json()

テーマを閲覧する

def search_themes(query=''):
    """利用可能なスライドテーマを検索します。"""
    params = {'query': query} if query else {}
    response = requests.get(
        f'{BASE_URL}/themes',
        headers=HEADERS,
        params=params
    )
    response.raise_for_status()
    return response.json()

themes = search_themes('corporate')
for theme in themes.get('themes', []):
    print(f"{theme['id']}: {theme['name']}")

本番パイプラインの例

"""
自動化された週次レポートパイプライン。
cronで実行: 0 9 * * MON python weekly_report.py
"""

import json
from datetime import datetime

def weekly_report_pipeline():
    print(f'週次レポートを生成中: {datetime.now().isoformat()}')

    # 1. スライドを生成
    job = generate_slides(
        topic='''Weekly Engineering Update — Week of March 23, 2026:
        - Deployed v2.4 to production (99.9% uptime)
        - 3 new API endpoints shipped
        - Performance: p99 latency down 40%
        - Sprint velocity: 42 story points (target: 40)
        - Next week: database migration, new auth system''',
        theme_id='corporate-standard-id'
    )

    result = wait_for_job(job['jobId'])
    print(f'スライド準備完了: {result["downloadUrl"]}')

    # 2. ナレーションを追加
    add_narration(job['jobId'], mode='single', voice='Kore')
    print('ナレーションを追加しました')

    # 3. パッケージをダウンロード
    package = download_with_audio(job['jobId'])
    print(f'完全なパッケージ: {json.dumps(package, indent=2)}')

    return result['downloadUrl']

if __name__ == '__main__':
    url = weekly_report_pipeline()
    print(f'\nレポートURL: {url}')

エラーハンドリングのベストプラクティス

from requests.exceptions import HTTPError, Timeout, ConnectionError

def safe_generate(topic, retries=3):
    """リトライロジック付きでスライドを生成します。"""
    for attempt in range(retries):
        try:
            job = generate_slides(topic)
            return wait_for_job(job['jobId'])
        except HTTPError as e:
            if e.response.status_code == 429:
                wait = 2 ** attempt * 5  # Exponential backoff
                print(f'レート制限されました。{wait}秒待機します...')
                time.sleep(wait)
            elif e.response.status_code == 402:
                raise Exception('クレジットが不足しています')
            else:
                raise
        except (Timeout, ConnectionError) as e:
            print(f'ネットワークエラー (試行 {attempt + 1}): {e}')
            time.sleep(5)
    raise Exception(f'{retries}回の再試行後に失敗しました')

よくある質問

必要なPythonのバージョンは？

f-stringsとrequestsの互換性のためにPython 3.7以降が必要です。

async Python (asyncio/aiohttp)は使えますか？

はい、非同期HTTP呼び出しにはrequestsをaiohttpに置き換えてください。ポーリングパターンは同じように機能します。

大量のバッチジョブを処理するには？

asyncioを使用して、レート制限 (60 req/min) を守りながら複数の生成を並行して実行してください。

自動化を始めましょう — 2Slides APIキーを取得して、Pythonからプレゼンテーションを生成しましょう。