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name: render_automatic_eda_pptx
kind: function
lang: py
domain: datascience
version: "1.0.0"
purity: impure
signature: "def render_automatic_eda_pptx(chapters_or_profile, out_path: str, meta: dict = None) -> dict"
description: "Renderiza un documento AutomaticEDA por CAPÍTULOS (modelo de bloques independiente del formato) en una presentación PPTX 16:9 pensada para COMPARTIR. Acepta una lista de capítulos del modelo o directamente un TableProfile del grupo eda (construye los capítulos canónicos con build_document). Mismo principio anti-corte que el renderer PDF: cada bloque se mide y, si no cabe en la slide, continúa en una slide '<Capítulo> (cont.)'; las tablas largas se parten por filas REPITIENDO la cabecera; las figuras matplotlib se exportan a PNG e insertan escaladas para caber enteras. Cada slide lleva pie 'Capítulo · vX.Y.Z' y se escribe automatic_eda_manifest.json junto a la salida. dict-no-throw: nunca lanza, devuelve {path, n_slides, chapters, manifest_path, note}. Motor python-pptx (dependencia declarada en python/pyproject.toml)."
tags: [eda, pptx, render, report, share, automatic-eda, chapters, versioned, no-cut, slides, python-pptx, datascience, python]
uses_functions: []
uses_types: []
returns: []
returns_optional: false
error_type: "error_go_core"
imports: [os, "python-pptx", "datascience.automatic_eda"]
params:
  - name: chapters_or_profile
    desc: "una lista de capítulos del modelo AutomaticEDA (dataclasses Chapter o dicts {id,title,version,blocks}) O un TableProfile dict del grupo eda. Si es un TableProfile, los capítulos canónicos se construyen con build_document(profile, meta['ctx']). Bloques soportados: heading, markdown, kv_table, data_table, figure, image, caption, note. Lectura defensiva: lo no reconocido se degrada a Note, nunca lanza."
  - name: out_path
    desc: "ruta del archivo PPTX de salida. Los directorios padre se crean si faltan. Directorio no escribible → {path:None, note:<causa>} sin lanzar."
  - name: meta
    desc: "dict opcional. Claves: title (título), ctx (contexto de presentación para los builders de capítulo cuando se da un profile), manifest_path (override; por defecto automatic_eda_manifest.json junto a out_path), write_manifest (False para no escribirlo), generated_at."
output: "dict (nunca lanza): {path: str|None, n_slides: int, chapters: list[{id,version,n_slides}], manifest_path: str|None, note: str}. En error fatal (incluida python-pptx no instalada) path es None y note explica la causa."
tested: true
tests: ["test_golden_profile_genera_pptx_portada_y_overview", "test_edge_tabla_larga_parte_repitiendo_cabecera_sin_cortar", "test_edge_profile_none_y_vacio_un_slide", "test_error_path_directorio_no_escribible_no_revienta"]
test_file_path: "python/functions/datascience/render_automatic_eda_pptx_test.py"
file_path: "python/functions/datascience/render_automatic_eda_pptx.py"
---

## Ejemplo

```python
from datascience import render_automatic_eda_pptx

# Desde un TableProfile del grupo eda (mismo modelo que el renderer PDF).
profile = {
    "table": "ventas", "source": "/data/ventas.csv",
    "n_rows": 1000, "n_cols": 2, "quality_score": 92.5,
    "columns": [
        {"name": "precio", "inferred_type": "numeric", "null_pct": 0.01,
         "numeric": {"mean": 42.5, "median": 40.0, "min": 1.0, "max": 100.0,
                     "std": 12.3}},
        {"name": "categoria", "inferred_type": "categorical", "null_pct": 0.0,
         "categorical": {"top": [{"value": "neumaticos", "count": 500}]}},
    ],
}
res = render_automatic_eda_pptx(
    profile, "reports/ventas_aeda.pptx",
    {"title": "EDA — ventas",
     "ctx": {"dataset_name": "Ventas", "source_origin": "ERP export"}})
print(res["n_slides"], res["chapters"], res["manifest_path"])
# -> 3 [{'id':'portada','version':'1.0.0','n_slides':1},
#       {'id':'overview','version':'1.0.0','n_slides':2}] reports/automatic_eda_manifest.json
```

## Cuando usarla

Cuando quieras **compartir el EDA como una presentación** (no para móvil sino para
enseñar a alguien): mismo documento por capítulos que el PDF, emitido como PPTX 16:9.
Úsala junto a `render_automatic_eda_pdf` para que cada EDA tenga sus dos salidas (PDF
móvil + PPTX para compartir) desde el mismo modelo de capítulos. Garantiza no-corte:
ningún texto, tabla ni imagen se recorta — lo que no cabe en una slide continúa en otra
`(cont.)` con la cabecera repetida en las tablas. Para añadir capítulos nuevos al
documento, ver `docs/capabilities/automatic_eda.md`.

## Gotchas

- **Impura**: escribe el PPTX en `out_path` y, salvo `meta['write_manifest']=False`, el
  manifiesto `automatic_eda_manifest.json` junto a la salida.
- **Dependencia python-pptx**: declarada en `python/pyproject.toml`
  (`python-pptx>=1.0.2`). Si no está instalada, devuelve `{path: None, note:
  'python-pptx no disponible: ...'}` sin lanzar. Instalar:
  `uv pip install --python python/.venv/bin/python3 python-pptx`.
- **Nunca lanza** (dict-no-throw): un bloque que falle se omite y se anota en `note`; el
  deck se genera igual. Un profile `None`/`{}` produce un deck de 1 slide válido.
- **No corta nada**: cada bloque se mide; si no cabe en la slide actual, abre una slide
  `(cont.)`. Las tablas largas se parten por filas **repitiendo la cabecera** (las filas
  restantes pasan a la siguiente slide). Las figuras matplotlib se exportan a PNG en
  memoria y se insertan escaladas para caber enteras (nunca recortadas).
- **Figuras**: un bloque `figure` puede traer una `matplotlib.figure.Figure` ya
  construida o un callable `make` (se construye perezosamente). Se cierra tras
  rasterizar. Las imágenes (`image`) por ruta se escalan manteniendo el aspecto.
- **Tablas anchas**: con muchas columnas el ancho por columna se reduce y el texto se
  envuelve dentro de la celda (sigue sin perderse). El reparto por grupos de columnas
  para tablas muy anchas es mejora pendiente.