Pixel Dimension Fissioner代码实例：调用API批量处理Excel文案表的Python脚本

Pixel Dimension Fissioner代码实例调用API批量处理Excel文案表的Python脚本1. 工具介绍Pixel Dimension Fissioner像素语言·维度裂变器是一款基于MT5-Zero-Shot-Augment核心引擎构建的文本改写与增强工具。它将传统AI文本处理功能重构为16-bit像素冒险风格的交互体验让文本处理变得生动有趣。核心功能包括单次生成最多10组创意改写文本可调节逻辑发散度与采样范围实时监控系统状态的侧边栏像素风格的UI界面与交互反馈2. 环境准备2.1 安装必要库在开始使用前请确保已安装以下Python库pip install pandas openpyxl requests2.2 获取API密钥访问Pixel Dimension Fissioner官网注册账号并获取API密钥。将密钥保存在安全位置我们将在脚本中使用它。3. 脚本编写3.1 基础脚本框架首先创建一个Python脚本文件如pixel_fissioner.py并导入必要的库import pandas as pd import requests import time from tqdm import tqdm # API配置 API_URL https://api.pixelfissioner.com/v1/generate API_KEY your_api_key_here # 替换为你的实际API密钥 HEADERS { Authorization: fBearer {API_KEY}, Content-Type: application/json }3.2 读取Excel文件编写函数读取Excel文件中的原始文案def read_excel_file(file_path, sheet_nameSheet1, column_name文案): 读取Excel文件中的文案列 :param file_path: Excel文件路径 :param sheet_name: 工作表名称默认为Sheet1 :param column_name: 包含文案的列名 :return: 包含文案的DataFrame try: df pd.read_excel(file_path, sheet_namesheet_name) return df[column_name].tolist(), df except Exception as e: print(f读取Excel文件出错: {e}) return None, None3.3 调用API处理文本编写函数调用Pixel Dimension Fissioner API处理文本def process_text_with_fissioner(text, temperature0.7, top_p0.9, num_variants3): 调用Pixel Dimension Fissioner API处理文本 :param text: 原始文本 :param temperature: 逻辑发散度(0.1-1.0) :param top_p: 采样范围(0.1-1.0) :param num_variants: 生成变体数量(1-10) :return: 处理后的文本列表 payload { text: text, temperature: temperature, top_p: top_p, num_variants: num_variants, style: pixel_adventure # 使用像素冒险风格 } try: response requests.post(API_URL, jsonpayload, headersHEADERS) response.raise_for_status() return response.json().get(variants, []) except requests.exceptions.RequestException as e: print(fAPI调用失败: {e}) return []3.4 批量处理Excel文案编写主函数批量处理Excel中的所有文案def batch_process_excel(input_file, output_file, sheet_nameSheet1, column_name文案): 批量处理Excel文件中的文案 :param input_file: 输入Excel文件路径 :param output_file: 输出Excel文件路径 :param sheet_name: 工作表名称 :param column_name: 文案列名 # 读取原始数据 texts, original_df read_excel_file(input_file, sheet_name, column_name) if not texts: return # 准备结果DataFrame result_df original_df.copy() # 为每个变体添加列 for i in range(1, 4): # 假设我们生成3个变体 result_df[f变体{i}] # 处理每个文本 for idx, text in enumerate(tqdm(texts, desc处理进度)): if pd.isna(text) or not str(text).strip(): continue variants process_text_with_fissioner(str(text)) # 将结果存入DataFrame for i, variant in enumerate(variants[:3]): # 只取前3个变体 result_df.at[idx, f变体{i1}] variant # API限速控制 time.sleep(0.5) # 保存结果 try: result_df.to_excel(output_file, indexFalse) print(f处理完成结果已保存到: {output_file}) except Exception as e: print(f保存结果失败: {e})4. 完整脚本示例以下是完整的Python脚本示例import pandas as pd import requests import time from tqdm import tqdm # API配置 API_URL https://api.pixelfissioner.com/v1/generate API_KEY your_api_key_here # 替换为你的实际API密钥 HEADERS { Authorization: fBearer {API_KEY}, Content-Type: application/json } def read_excel_file(file_path, sheet_nameSheet1, column_name文案): 读取Excel文件中的文案列 try: df pd.read_excel(file_path, sheet_namesheet_name) return df[column_name].tolist(), df except Exception as e: print(f读取Excel文件出错: {e}) return None, None def process_text_with_fissioner(text, temperature0.7, top_p0.9, num_variants3): 调用Pixel Dimension Fissioner API处理文本 payload { text: text, temperature: temperature, top_p: top_p, num_variants: num_variants, style: pixel_adventure } try: response requests.post(API_URL, jsonpayload, headersHEADERS) response.raise_for_status() return response.json().get(variants, []) except requests.exceptions.RequestException as e: print(fAPI调用失败: {e}) return [] def batch_process_excel(input_file, output_file, sheet_nameSheet1, column_name文案): 批量处理Excel文件中的文案 # 读取原始数据 texts, original_df read_excel_file(input_file, sheet_name, column_name) if not texts: return # 准备结果DataFrame result_df original_df.copy() # 为每个变体添加列 for i in range(1, 4): result_df[f变体{i}] # 处理每个文本 for idx, text in enumerate(tqdm(texts, desc处理进度)): if pd.isna(text) or not str(text).strip(): continue variants process_text_with_fissioner(str(text)) # 将结果存入DataFrame for i, variant in enumerate(variants[:3]): result_df.at[idx, f变体{i1}] variant # API限速控制 time.sleep(0.5) # 保存结果 try: result_df.to_excel(output_file, indexFalse) print(f处理完成结果已保存到: {output_file}) except Exception as e: print(f保存结果失败: {e}) if __name__ __main__: # 使用示例 input_excel input.xlsx # 输入文件路径 output_excel output.xlsx # 输出文件路径 batch_process_excel(input_excel, output_excel)5. 使用说明5.1 运行脚本将上述代码保存为pixel_fissioner.py准备包含文案的Excel文件如input.xlsx确保有一列名为文案或修改脚本中的column_name参数运行脚本python pixel_fissioner.py5.2 参数调整您可以根据需要调整以下参数temperature控制创意发散程度0.1-1.0top_p控制采样范围0.1-1.0num_variants每个文本生成的变体数量1-10例如要生成更多创意变体variants process_text_with_fissioner(text, temperature0.9, num_variants5)6. 总结本文介绍了如何使用Python脚本调用Pixel Dimension Fissioner API批量处理Excel中的文案。通过这个脚本您可以自动化处理大量文本改写任务灵活控制改写风格和创意程度将结果直接保存回Excel文件方便后续使用该脚本特别适合需要批量生成营销文案、产品描述等内容变体的场景能显著提高工作效率。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。