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¿Cómo puedo integrar la generación automática de gráficos dentro de mi script de conversión CSV a JSON?

Para integrar la generación automática de gráficos dentro de tu script de conversión CSV a JSON, debes incorporar el código de generación de gráficos dentro del flujo principal de tu script. Esto implica recolectar las métricas de rendimiento (tiempo de escritura, I/O, tiempo total, uso de memoria) durante la conversión para cada tamaño de chunk, y luego usar esas métricas para generar y guardar los gráficos.

Aquí te presento un ejemplo de cómo podrías integrar esto, asumiendo que ya tienes funciones para la conversión CSV a JSON y para medir las métricas:

```python

import csv

import json

import time

import os

import matplotlib.pyplot as plt

import psutil

def convertir_csv_a_json(csv_filepath, json_filepath, chunk_size):

    """Convierte un archivo CSV a JSON en chunks, midiendo el rendimiento."""

    start_time = time.perf_counter()

    start_io = psutil.disk_io_counters()

    start_memory = psutil.virtual_memory().used

    data = []

    with open(csv_filepath, 'r', encoding='utf-8') as csvfile:

        reader = csv.DictReader(csvfile)

        chunk = []

        for i, row in enumerate(reader):

            chunk.append(row)

            if (i + 1) % chunk_size == 0:

                data.extend(chunk)

                chunk = []

    with open(json_filepath, 'w', encoding='utf-8') as jsonfile:

        json.dump(data, jsonfile, indent=4)

    end_time = time.perf_counter()

    end_io = psutil.disk_io_counters()

    end_memory = psutil.virtual_memory().used

    write_time = end_time - start_time

    io_write = end_io.write_bytes - start_io.write_bytes

    memory_usage = end_memory - start_memory

    total_time = end_time - start_time #Tiempo total de la conversión

    return write_time, io_write, total_time, memory_usage

def generar_graficos(chunk_sizes, resultados, output_dir):

    """Genera y guarda los gráficos de rendimiento."""

    # ... (Este código es idéntico al ejemplo anterior para generar y guardar los gráficos) ...

# Datos de entrada

csv_filepath = "tu_archivo.csv"

json_filepath = "tu_archivo.json"

chunk_sizes = [1000, 10000, 100000] # Ajusta los tamaños de chunk según sea necesario

# Resultados de la conversión

resultados = []

for chunk_size in chunk_sizes:

    write_time, io_write, total_time, memory_usage = convertir_csv_a_json(csv_filepath, json_filepath, chunk_size)

    resultados.append((chunk_size, write_time, total_time, io_write, memory_usage))

# Generar y guardar los gráficos

output_dir = "graficos_chunks"

generar_graficos(chunk_sizes, resultados, output_dir)

print("Conversión y generación de gráficos completadas.")

```

Recuerda instalar las librerías necesarias: `pip install matplotlib psutil csv`. Este código combina la conversión CSV a JSON con la generación y el guardado de los gráficos. Ajusta las rutas de los archivos y los tamaños de chunk según tus necesidades. El código asume que tienes un archivo `tu_archivo.csv`. Recuerda que la función `generar_graficos` contiene el código para crear y guardar los gráficos que se mostró en respuestas anteriores. Este ejemplo proporciona una estructura completa para integrar la generación de gráficos en tu script.