Utilize o conjunto de dados `flights.csv.zip` disponível em <https://www.kaggle.com/usdot/flight-delays> e carregue os dados utilizando as funções:

-   `read.csv()` do pacote `base` do **R**
-   `read_csv()` do pacote `readr` do **R**
-   `read_csv()` do `pandas` no **Python**

Qual dessas três formas de carregar os dados é mais rápida? (calcule o tempo exato que demorou cada método em carregar os dados no seu computador)

```{r}
library(reticulate) #pacote para poder usar o python no rstudio
library(readr) #pacote para usar a função read_csv
```


```{r}
#criando um ambiente virtual para usar python
virtualenv_create("env_me315", python = "C:/Program Files/Python312/python.exe")
use_virtualenv("env_me315", required = TRUE) #manda usar o ambiente virtual criado
reticulate::py_config() #vendo as configurações do python instalado

```

```{r}
#usando read.csv da base do R
unzip("flights.csv.zip", exdir = tempdir())   # extrai para pasta temporária
system.time({flights <- read.csv(file.path(tempdir(), "flights.csv"),
                                 stringsAsFactors = FALSE)})
```

```{r}
#usando read_csv do pacote readr
system.time({
  flights_readr <- read_csv("flights.csv.zip")})
```

```{python}
import pandas as pd #importa o pacote pandas, usado pra manipulação de dataframes
import time         #importa o pacote time, usado para medir o tempo de execução 

start = time.time() #marca o tempo inicial antes de ler o arquivo
#lê o arquivo "flights.csv" e armazena os dados em um DataFrame chamado flights_pd
flights_pd = pd.read_csv("flights.csv.zip")
end = time.time() #marca o tempo final após a leitura do arquivo
#calcula a diferença entre end e start (tempo total de leitura) e imprime na tela
print("Tempo:", end - start, "segundos")
```

Observe que o Python (`read_csv` do pandas) lê mais rápido, tendo o menor tempo 
de execução dentre as três funções utilizadas.

