Fiona und Pyogrio sind beide Bibliotheken, die zum Lesen und Schreiben räumlicher Vektordatenformate verwendet werden. Obwohl sie einige Gemeinsamkeiten aufweisen, gibt es wesentliche Unterschiede in ihren Ansätzen und Fähigkeiten:
1. Annäherung
- Fiona: Fiona ist eine voll ausgestattete Python-Bibliothek für die Arbeit mit OGR-Vektordatenquellen. Es verwendet einen zustandsbehafteten Ansatz, bei dem Daten in einer Reihe von Durchgängen gelesen oder geschrieben werden, was mehr Flexibilität und Kontrolle über die Datenverarbeitung ermöglicht. Dadurch eignet es sich für eine Vielzahl von Aufgaben, einschließlich komplexer Datentransformationen und inkrementeller Schreib- oder Anhänge[1].- Pyogrio: Pyogrio ist ein experimenteller Ansatz, der einen vektorisierten (array-orientierten) Ansatz zum Lesen und Schreiben räumlicher Vektordateiformate verwendet. Es verwendet intern einen Numpy-orientierten Ansatz in Cython, um Informationen über Datenquellen und Datensätze aus Geodatenschichten zu lesen. Dieser Ansatz ermöglicht schnellere I/O-Vorgänge, ist jedoch aufgrund seiner zustandslosen Natur, bei der alle Daten in einem einzigen Durchgang gelesen oder geschrieben werden, möglicherweise weniger flexibel als Fiona[1].
2. Dateiformatunterstützung
- Fiona: Fiona unterstützt eine Vielzahl von Dateiformaten, darunter ESRI Shapefile, GeoPackage, GeoJSON und viele andere. Es handelt sich um eine universelle I/O-Bibliothek für räumliche Formate, die in vielen Projekten im Python-Ökosystem verwendet wird[1].- Pyogrio: Pyogrio zielt speziell auf GeoPandas ab, um die Anzahl der Datentransformationen zu reduzieren, die zum Lesen/Schreiben von Daten zwischen GeoPandas GeoDataFrames und räumlichen Dateiformaten mithilfe von Fiona erforderlich sind. Es unterstützt die Formate GeoJSON, GeoPackage und Shapefile, sein Hauptaugenmerk liegt jedoch auf GeoPandas-orientierten I/O-Operationen[1][5].
3. Leistung
- Fiona: Fiona ist für ihre Flexibilität und Robustheit bekannt, ist jedoch möglicherweise nicht auf Leistung optimiert. Es ist für die Verarbeitung komplexer Datentransformationen konzipiert und unterstützt inkrementelle Schreibvorgänge oder Anhänge.- Pyogrio: Pyogrio ist für schnellere I/O-Vorgänge konzipiert und nutzt einen vektorisierten Ansatz. Dies kann zu erheblichen Leistungsverbesserungen im Vergleich zu Fiona führen, insbesondere bei großen Datensätzen[1].
4. Installation und Kompatibilität
- Fiona: Fiona ist weit verbreitet und unterstützt eine breitere Palette von Plattformen, einschließlich Windows. Es ist standardmäßig in GeoPandas enthalten und kann als Engine zum Lesen und Schreiben von Dateien verwendet werden.- Pyogrio: Pyogrio ist auf Conda-forge für Linux und MacOS verfügbar, jedoch noch nicht auf PyPi, da das Packen binärer Abhängigkeiten für Windows komplex ist. Es erfordert kompatible Versionen von GDAL und Numpy von Conda-Forge für die Raw-I/O-Unterstützung und Geopandas, Pygeos und ihre Abhängigkeiten für die GeoDataFrame-I/O-Unterstützung[1].
5. Standard-Engine in GeoPandas
- Fiona: Fiona ist derzeit die Standard-Engine, die GeoPandas zum Lesen und Schreiben von Dateien verwendet. Allerdings wird GeoPandas 1.0 aufgrund des Potenzials für erhebliche Beschleunigungen auf die Verwendung von Pyogrio als Standard-Engine umstellen[4].Zusammenfassend bietet Fiona mehr Flexibilität und Kontrolle über die Datenverarbeitung, während Pyogrio für schnellere I/O-Vorgänge optimiert ist. Fiona unterstützt ein breiteres Spektrum an Dateiformaten und ist allgemeiner verfügbar, Pyogrio ist jedoch speziell für GeoPandas-orientierte I/O-Vorgänge konzipiert und kann Leistungsverbesserungen bieten.
Zitate:[1] https://pypi.org/project/pyogrio/0.2.0/
[2] https://github.com/geopandas/geopandas/issues/2908
[3] https://discourse.pangeo.io/t/geopandas-bbox-and-mask-params-return-empty-dataframe-fiona-pyogrio-for-file-geodatabase/3011
[4] https://geopandas.org/en/stable/docs/reference/api/geopandas.read_file.html
[5] https://github.com/geopandas/pyogrio