Fiona και Pyogrio είναι και οι δύο βιβλιοθήκες που χρησιμοποιούνται για την ανάγνωση και τη γραφή μορφών χωρικών διανυσματικών δεδομένων. Ενώ μοιράζονται ορισμένες ομοιότητες, υπάρχουν βασικές διαφορές στις προσεγγίσεις και τις δυνατότητές τους:
1. Προσέγγιση
- Fiona: Η Fiona είναι μια βιβλιοθήκη Python με πλήρεις δυνατότητες για εργασία με διανυσματικές πηγές δεδομένων OGR. Χρησιμοποιεί μια προσέγγιση κατάστασης, όπου τα δεδομένα διαβάζονται ή γράφονται σε μια σειρά περασμάτων, επιτρέποντας μεγαλύτερη ευελιξία και έλεγχο της επεξεργασίας δεδομένων. Αυτό το καθιστά κατάλληλο για ένα ευρύ φάσμα εργασιών, συμπεριλαμβανομένων πολύπλοκων μετασχηματισμών δεδομένων και σταδιακών εγγραφών ή προσαρτήσεων[1].- Pyogrio: Το Pyogrio είναι μια πειραματική προσέγγιση που χρησιμοποιεί μια διανυσματική (προσανατολισμένη σε πίνακα) προσέγγιση για ανάγνωση και εγγραφή χωρικών διανυσματικών μορφών αρχείων. Χρησιμοποιεί εσωτερικά μια προσέγγιση προσανατολισμένη σε numpy στο Cython για να διαβάσει πληροφορίες σχετικά με πηγές δεδομένων και εγγραφές από επίπεδα χωρικών δεδομένων. Αυτή η προσέγγιση επιτρέπει ταχύτερες λειτουργίες εισόδου/εξόδου, αλλά μπορεί να είναι λιγότερο ευέλικτη από τη Fiona λόγω της φύσης της χωρίς κατάσταση, όπου όλα τα δεδομένα διαβάζονται ή εγγράφονται σε ένα μόνο πάσο[1].
2. Υποστήριξη μορφής αρχείου
- Fiona: Το Fiona υποστηρίζει ένα ευρύ φάσμα μορφών αρχείων, συμπεριλαμβανομένων των ESRI Shapefile, GeoPackage, GeoJSON και πολλών άλλων. Είναι μια βιβλιοθήκη I/O χωρικής μορφής γενικής χρήσης που χρησιμοποιείται σε πολλά έργα στο οικοσύστημα Python[1].- Pyogrio: Το Pyogrio στοχεύει συγκεκριμένα τα GeoPandas ως μια προσπάθεια να μειώσει τον αριθμό των μετασχηματισμών δεδομένων που απαιτούνται για την ανάγνωση/εγγραφή δεδομένων μεταξύ GeoPandas GeoDataFrames και χωρικών μορφών αρχείων χρησιμοποιώντας το Fiona. Υποστηρίζει μορφές GeoJSON, GeoPackage και Shapefile, αλλά η κύρια εστίασή του είναι στις λειτουργίες εισόδου/εξόδου που προσανατολίζονται στο GeoPandas[1][5].
3. Απόδοση
- Fiona: Η Fiona είναι γνωστή για την ευελιξία και τη στιβαρότητά της, αλλά ενδέχεται να μην είναι βελτιστοποιημένη για απόδοση. Έχει σχεδιαστεί για να χειρίζεται πολύπλοκους μετασχηματισμούς δεδομένων και υποστηρίζει σταδιακές εγγραφές ή προσαρτήσεις.- Pyogrio: Το Pyogrio έχει σχεδιαστεί για ταχύτερες λειτουργίες I/O, αξιοποιώντας μια διανυσματική προσέγγιση. Αυτό μπορεί να οδηγήσει σε σημαντικές βελτιώσεις απόδοσης σε σύγκριση με τη Fiona, ειδικά για μεγάλα σύνολα δεδομένων[1].
4. Εγκατάσταση και συμβατότητα
- Fiona: Η Fiona είναι ευρέως διαθέσιμη και υποστηρίζει ένα ευρύτερο φάσμα πλατφορμών, συμπεριλαμβανομένων των Windows. Περιλαμβάνεται στο GeoPandas από προεπιλογή και μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως μηχανή ανάγνωσης και εγγραφής αρχείων.- Pyogrio: Το Pyogrio είναι διαθέσιμο στο Conda-forge για Linux και MacOS αλλά όχι ακόμα στο PyPi λόγω της πολυπλοκότητας της συσκευασίας δυαδικών εξαρτήσεων για Windows. Απαιτεί συμβατές εκδόσεις του GDAL και numpy από την Conda-forge για ακατέργαστη υποστήριξη I/O και geopandas, pygeos και τις εξαρτήσεις τους για υποστήριξη GeoDataFrame I/O[1].
5. Προεπιλεγμένη μηχανή στο GeoPandas
- Fiona: Η Fiona είναι επί του παρόντος η προεπιλεγμένη μηχανή που χρησιμοποιείται από το GeoPandas για ανάγνωση και εγγραφή αρχείων. Ωστόσο, το GeoPandas 1.0 θα αλλάξει σε χρήση του Pyogrio ως προεπιλεγμένου κινητήρα λόγω των δυνατοτήτων του για σημαντικές επιταχύνσεις[4].Συνοπτικά, η Fiona προσφέρει μεγαλύτερη ευελιξία και έλεγχο στην επεξεργασία δεδομένων, ενώ το Pyogrio είναι βελτιστοποιημένο για ταχύτερες λειτουργίες I/O. Το Fiona υποστηρίζει ένα ευρύτερο φάσμα μορφών αρχείων και είναι ευρύτερα διαθέσιμο, αλλά το Pyogrio έχει σχεδιαστεί ειδικά για λειτουργίες εισόδου/εξόδου με γνώμονα τα GeoPandas και μπορεί να προσφέρει βελτιώσεις στην απόδοση.
Αναφορές:[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