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视频脚本生成器（基于openai API和streamlit）

news 来源：原创 2025/5/21 10:49:05

utils.py：

# 所有和ai交互的代码放进utils.py里（utils 通常是 “utilities” 的缩写，意为 “实用工具” 或 “实用函数”）from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.utilities import WikipediaAPIWrapper
import os# 根据主题和时长，规定创造性，获得视频的标题和脚本
def generate_script(subject, video_length, creativity, api_key):model = ChatOpenAI(api_key=api_key, base_url="https://api.gptsapi.net/v1",temperature=creativity)  # 初始化模型# 获得视频的标题title_template = ChatPromptTemplate.from_messages([("human", "请为主题为‘{subject}’的视频起一个吸引人的标题")])  # 定义提示模板title = (title_template | model).invoke({"subject": subject}).content  # 调用链的invoke，获得最终结果# 调用维基百科的API获得相关信息search = WikipediaAPIWrapper(lang="zh")search_result = search.run(subject)# 获得视频的脚本内容script_template = ChatPromptTemplate.from_messages([("human","""你是一位短视频频道的博主。根据以下标题和相关信息，为短视频频道写一个视频脚本。视频标题：{title}，视频时长：{duration}分钟，人的正常语速约为每分钟 200 字，所以生成的脚本长度必须在 {min_length} 到 {max_length} 字之间。要求开头抓住眼球，中间提供干货内容，结尾有惊喜，脚本格式也请按照【开头、中间，结尾】分隔。整体内容的表达方式要尽量轻松有趣，吸引年轻人。脚本内容可以结合以下维基百科搜索出的信息，但仅作为参考，只结合相关的即可，对不相关的进行忽略：```{wikipedia_search}```注意：脚本长度不应该包括维基百科内容的字数。""")])# 计算最小和最大长度min_length = video_length * 200 - 20max_length = video_length * 200 + 20script = (script_template | model).invoke({"title": title,"duration": video_length,"wikipedia_search": search_result,"min_length": min_length,"max_length": max_length}).contentreturn search_result, title, script# 示例调用
# print(generate_script("deepseek大模型", 0.5, 0.7, os.getenv("OPENAI_API_KEY")))

main.py：

# 网站的主页
import streamlit as st
from utils import generate_scriptst.title("视频脚本生成器")# 侧边栏
with st.sidebar:api_key = st.text_input("请输入OpenAI API密钥：",type="password")st.markdown("[获取api密钥](https://2233.ai/api)")# 输入其他信息
subject = st.text_input("请输入视频的主题：")
video_length = st.number_input("请输入视频的大致时长（单位：分钟）",min_value=0.1,step=0.1)
creativity = st.slider("请输入视频脚本的创造力（数字越小越严谨，数字越大越天马行空）：",min_value=0.0,max_value=1.0,value=0.5,step=0.1)# 提交按钮（需要校验，点击提交按钮前输入了api密钥，并且输入了视频主题）
submit = st.button("生成脚本")
if submit and not api_key:st.info("请输入你的OpenAI API密钥")st.stop() #stop让后面的代码不再执行
if submit and not subject:st.info("请输入视频的主题")st.stop()
if submit:with st.spinner("AI正在思考中，请稍等···"): #“思考中”组件，只要缩进里的代码没有执行完，就一直有个加载的效果search_result,title,script = generate_script(subject,video_length,creativity,api_key)st.success("视频脚本已生成！")st.subheader("标题：")st.write(title)st.subheader("视频脚本：")st.write(script)with st.expander("维基百科搜索结果："): #折叠展开组件st.info(search_result)

补充：

1、st.info：显示的信息会在一个蓝色背景的容器中呈现，更侧重于显示特定的信息性提示

st.write：会根据输入内容以不同样式显示，如普通文本正常显示，Markdown 文本会进行相应的格式渲染，列表和字典会以表格形式展示。功能更强大、更通用。

2、st.title：主标题

st.subheader：副标题

3、st.spinner：显示加载提示，用来告知用户应用正在处理任务，避免用户因为等待而产生困惑或不耐烦。

使用 st.success显示的消息会被放置在一个带有绿色边框和背景的容器中，这种样式设计能让成功消息在页面上非常醒目，使用户能快速注意到操作已成功完成。

4、通过将相关功能封装在generate_script函数中，main.py只需要导入这个函数就可以使用其功能，而不需要关心其内部实现细节和相关的导入语句，即不需要再次导入openai相关的库。

5、如果在使用 Streamlit 的 number_input 函数时仅设置了 min_value 和 max_value，而没有指定 value 参数，那么数字输入框的初始值会默认为 min_value。如果没有提供 min_value，则默认的初始值将是 0（除非指定了 value 参数来覆盖这个默认值）。

6、st.stop() 并不是结束整个 Python 程序，而是停止 Streamlit 应用的当前执行流程，不再执行后续的 Streamlit 命令。如果这个 Streamlit 应用是在服务器上运行，服务器仍然在运行，并且用户可以继续与应用进行交互（例如重新输入内容）。

报错记录（详细报错信息可在部署页面的右下角查看）：

1、安装依赖错误：

requirements.txt不能用pip freeze生成，会很混乱，交给ai总结即可

2、import错误：

langchain

langchain-openai

langchain-community

streamlit

openai

python-dotenv

wikipedia #虽然写的是从langchain里导入，但是有bug，就按照ai的建议加上一个独立的wikipedia

（尽管 langchain-community 或其相关模块可能试图导入或使用 wikipedia 包，但这个包本身并不是这些库的默认依赖项。因此，如果您在代码中使用了 WikipediaAPIWrapper 或者其他需要 wikipedia 包的功能，您需要手动安装它。）

3、生成的视频脚本长度不会自己调节

prompt设计得不好，后来加上了对“脚本长度”的详细解释

视频脚本生成器（基于openai API和streamlit）

utils.py： # 所有和ai交互的代码放进utils.py里（utils 通常是 “utilities” 的缩写，意为 “实用工具” 或 “实用函数”）from langchain.prompts import ChatPromptTemplate from langchain_openai import ChatOpenAI from lan…...

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utils.py：

main.py：

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