Fiona og Pyogrio er begge biblioteker som brukes til å lese og skrive romlige vektordataformater. Selv om de deler noen likheter, er det viktige forskjeller i deres tilnærminger og evner:
1. Tilnærming
- Fiona: Fiona er et fullverdig Python-bibliotek for arbeid med OGR-vektordatakilder. Den bruker en stateful tilnærming, der data leses eller skrives i en serie av passeringer, noe som gir mer fleksibilitet og kontroll over databehandlingen. Dette gjør den egnet for et bredt spekter av oppgaver, inkludert komplekse datatransformasjoner og inkrementelle skrivinger eller vedlegg[1].- Pyogrio: Pyogrio er en eksperimentell tilnærming som bruker en vektorisert (array-orientert) tilnærming for lesing og skriving av romlige vektorfilformater. Den bruker internt en numpy-orientert tilnærming i Cython for å lese informasjon om datakilder og poster fra romlige datalag. Denne tilnærmingen muliggjør raskere I/O-operasjoner, men kan være mindre fleksibel enn Fiona på grunn av dens tilstandsløse natur, der alle data leses eller skrives i en enkelt pass[1].
2. Støtte for filformat
- Fiona: Fiona støtter et bredt spekter av filformater, inkludert ESRI Shapefile, GeoPackage, GeoJSON og mange andre. Det er et generellt I/O-bibliotek i romlig format som brukes i mange prosjekter i Python-økosystemet[1].- Pyogrio: Pyogrio retter seg spesifikt mot GeoPandas som et forsøk på å redusere antallet datatransformasjoner som kreves for å lese/skrive data mellom GeoPandas GeoDataFrames og romlige filformater ved hjelp av Fiona. Den støtter GeoJSON, GeoPackage og Shapefile-formater, men dens primære fokus er på GeoPandas-orienterte I/O-operasjoner[1][5].
3. Ytelse
- Fiona: Fiona er kjent for sin fleksibilitet og robusthet, men er kanskje ikke optimalisert for ytelse. Den er designet for å håndtere komplekse datatransformasjoner og støtter inkrementelle skrivinger eller vedlegg.- Pyogrio: Pyogrio er designet for raskere I/O-operasjoner, ved å utnytte en vektorisert tilnærming. Dette kan resultere i betydelige ytelsesforbedringer sammenlignet med Fiona, spesielt for store datasett[1].
4. Installasjon og kompatibilitet
- Fiona: Fiona er allment tilgjengelig og støtter et bredere spekter av plattformer, inkludert Windows. Den er inkludert i GeoPandas som standard og kan brukes som motor for lesing og skriving av filer.- Pyogrio: Pyogrio er tilgjengelig på Conda-forge for Linux og MacOS, men ennå ikke på PyPi på grunn av kompleksiteten i pakking av binære avhengigheter for Windows. Det krever kompatible versjoner av GDAL og numpy fra Conda-forge for rå I/O-støtte og geopandas, pygeos og deres avhengigheter for GeoDataFrame I/O-støtte[1].
5. Standardmotor i GeoPandas
- Fiona: Fiona er for øyeblikket standardmotoren som brukes av GeoPandas for å lese og skrive filer. Imidlertid vil GeoPandas 1.0 bytte til å bruke Pyogrio som standardmotor på grunn av potensialet for betydelige hastigheter[4].Oppsummert tilbyr Fiona mer fleksibilitet og kontroll over databehandling, mens Pyogrio er optimert for raskere I/O-operasjoner. Fiona støtter et bredere spekter av filformater og er mer tilgjengelig, men Pyogrio er designet spesielt for GeoPandas-orienterte I/O-operasjoner og kan gi ytelsesforbedringer.
Sitater:[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