Add artifact.scatter_plot/src/artifact_scatter_plot/cli.py

artifact.scatter_plot/src/artifact_scatter_plot/cli.py

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+import argparse
+import json
+from pathlib import Path
+from typing import List
+
+import pandas as pd
+
+from artifact_scatter_plot.core import ScatterData, create_scatter_plot
+
+
+def _load_data(json_path: Path) -> List[ScatterData]:
+    """Lädt und validiert Eingabedaten aus einer JSON-Datei."""
+    if not json_path.exists():
+        raise FileNotFoundError(f"Eingabedatei nicht gefunden: {json_path}")
+
+    with json_path.open('r', encoding='utf-8') as f:
+        data_list = json.load(f)
+
+    if not isinstance(data_list, list):
+        raise ValueError("Eingabe-JSON muss eine Liste von Objekten enthalten.")
+
+    validated_data: List[ScatterData] = []
+    for i, item in enumerate(data_list):
+        if not isinstance(item, dict):
+            raise ValueError(f"Eintrag {i} ist kein JSON-Objekt.")
+        try:
+            band_width = float(item['band_width'])
+            near_expiry_unpinned = float(item['near_expiry_unpinned'])
+        except (KeyError, TypeError, ValueError) as e:
+            raise ValueError(f"Ungültiger Dateneintrag an Index {i}: {e}") from e
+        validated_data.append(ScatterData(band_width=band_width, near_expiry_unpinned=near_expiry_unpinned))
+    return validated_data
+
+
+def main() -> None:
+    """CLI-Einstiegspunkt für das Erstellen eines Scatter-Plots aus JSON-Daten."""
+    parser = argparse.ArgumentParser(description="Erzeugt einen Scatter-Plot aus Mix-Freeze-Messdaten.")
+    parser.add_argument("--input", required=True, help="Pfad zur Eingabe-JSON-Datei mit den Messdaten.")
+    parser.add_argument("--output", required=True, help="Pfad zur Ausgabe-PNG-Datei für den erzeugten Scatter-Plot.")
+    args = parser.parse_args()
+
+    input_path = Path(args.input)
+    output_path = Path(args.output)
+
+    data = _load_data(input_path)
+
+    # Übergibt Daten an die Core-Funktion zur Plot-Erstellung.
+    create_scatter_plot(data=data)
+
+    # Speichere optional den Plot, falls er eine Datei erzeugt.
+    # Dies hängt von der Implementierung in core ab.
+    # In einem CI-Setup prüfen wir, ob der Output-Pfad geschrieben werden soll.
+    import matplotlib.pyplot as plt
+
+    plt.savefig(output_path)
+    print(f"Scatter-Plot erfolgreich gespeichert unter: {output_path}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()