Fiona og Pyogrio er begge Python -biblioteker, der bruges til at læse og skrive rumlige vektordataformater, men de adskiller sig markant i deres filformatstøtte, underliggende design og specifikke kapaciteter.
Fiona er et veletableret, fuldt udstyret Python-bibliotek til at arbejde med OGR-vektordatakilder. Det er designet til at streame enkle funktionsdata til og fra forskellige GIS -formater som Geopackage, Shapefile og mange andre. Fiona understøtter flerlags GIS-formater, lynlås og virtuelle filsystemer i hukommelsen og kan håndtere filer både lokalt og i skyen. Det forbinder mod GDAL -biblioteket, der giver support til en meget bred vifte af rumlige dataformater. Da Fiona nøje afhænger af GDAL, er dens filformatstøtte omfattende, hvilket gør det muligt for det at håndtere praktisk talt enhver OGR-understøttet vektorformat inklusive Shapefiles (SHP), Geojson, Geopackage (GPKG), KML, GML, MAPINFO Files (TAB) og mange XML-baserede Vector Formats. Fiona understøtter også 3D -geometrityper i overensstemmelse med Geojson -specifikationer. Brugere kan dog støde på en vis installationskompleksitet på grund af dens afhængigheder af specifikke GDAL -versioner og behovet for kompatible binære drivere, især for valgfri formatdrivere som GML. Installation fra kilden, hvor det er nødvendigt, kan give support til yderligere formater, der ikke er inkluderet i forudkompilerede binære filer. Fiona understøtter også indstilling af kodning eksplicit, hvis formatets driverens kodningsdetektion mislykkes.
I modsætning hertil er Pyogrio et nyere, lette bibliotek, der er optimeret til hurtig læsning og skrivning af rumlige vektordataformater, specifikt designet til at passe godt til Geopandas 'brugssag om bulkdataoperationer på GeodataFrames. Den bruger en bulkorienteret, NUMPY-baseret tilgang implementeret i cython til effektive data I/O, der udvinder geometrier som velkendte binære (WKB) og attributter i numpy-arrays. Pyogrio læser eller skriver alle data på én gang og understøtter ikke inkrementelle skrivninger eller tilføjer til eksisterende filer. Selvom dette fører til væsentligt hurtigere ydeevne i mange scenarier (ofte 5-20 gange hurtigere end Fiona), har Pyogrio et mere begrænset omfang med hensyn til formatstøtte sammenlignet med Fiona. Det understøtter typisk de mest almindeligt anvendte og performante vektorformater, der er relevante for Geopandas -arbejdsgange, fremtrædende geopackage og shapefiles, men udsætter ikke hele spektret af OGR -formater. Pyogrio understøtter ikke specificering af skema -parametre til at skrive filer, hvilket betyder, at brugere ikke eksplicit kan definere attributdatatyper, når de gemmer. Det har også karakteristisk opførsel med hensyn til geometrier: for eksempel skriver den tomme geometrier som tomme (f.eks. For polygoner), mens Fiona konverterer disse til ingen geometrier, når de skriver.
Nogle praktiske forskelle i formathåndtering inkluderer Fionas evne til at arbejde med flerlags datakilder og lynlåsede filer, mens Pyogrio er mere fokuseret på ligetil, enkeltlags bulklæsning/skrivning. Fiona understøtter kun attributtabeller (uden geometri) gennem skemajusteringer, mens Pyogrio kan håndtere dette ved at skrive Pandas Dataframes direkte, men uden skemakontrol. Fionas afhængighed af GDAL betyder, at den arver omfattende formatstøtte, men også installationskompleksitet, mens Pyogrio, der er fokuseret og statsløs, har færre afhængigheder og enklere installation, men mindre format alsidighed.
Således tilbyder Fiona bredere filformatstøtte, rigere funktionalitet til forskellige GIS-datakilder, herunder mindre almindelige formater og flerlags data og eksplicit kontrol over datakemaer og kodninger. Pyogrio prioriterer på den anden side hastighed og let integration med Geopandas til almindelige Bulk GIS -operationer, der understøtter nøglevektorfiltyper som Geopackage og Shapefile, men mangler Fionas bredde af format og funktionsdækning.
Denne sondring informerer om brugsvalg: Fiona er ideel til forskellige og komplekse GIS-arbejdsgange, der kræver omfattende formatkompatibilitet og detaljeret kontrol, mens Pyogrio er bedst egnet til højtydende batchbehandling af vidt anvendte rumlige vektorformater inden for Geopandas-Centric Python Data Analysis Pipelines.