Fiona och Pyogrio är båda Python -bibliotek som används för att läsa och skriva rumsliga dataformat, men de skiljer sig avsevärt i deras filformatstöd, underliggande design och specifika funktioner.
Fiona är ett väletablerat, fullständigt Python-bibliotek för att arbeta med OGR Vector-datakällor. Det är utformat för att strömma enkla funktionsdata till och från olika GIS -format som Geopackage, Shapefile och många andra. Fiona stöder flerskiktade GIS-format, dragkedja och virtuella filsystem i minnet och kan hantera filer både lokalt och i molnet. Det länkar mot GDAL -biblioteket, som ger stöd för ett mycket brett utbud av rumsliga dataformat. Eftersom Fiona beror nära på GDAL är dess filformatstöd omfattande, vilket gör det möjligt för det att hantera praktiskt taget alla OGR-stödda vektorformat inklusive Shapefiles (SHP), GeoJSON, Geopackage (GPKG), KML, GML, MAPINFO-filer (TAB) och många XML-baserade vektorformat. Fiona stöder också 3D -geometri -typer i enlighet med Geojson -specifikationer. Användare kan emellertid stöta på en viss installationskomplexitet på grund av dess beroenden av specifika GDAL -versioner och behovet av kompatibla binära drivrutiner, särskilt för valfria formatdrivrutiner som GML. Installation från källan, vid behov, kan ge stöd för ytterligare format som inte ingår i förkompilerade binärer. Fiona stöder också inställning av kodning uttryckligen om formatförarens kodningsdetektering misslyckas.
Däremot är Pyogrio ett nyare, lättviktsbibliotek optimerat för snabb läsning och skrivning av rumsliga vektordataformat, speciellt utformade för att passa bra med Geopandas användningsfall av bulkdataoperationer på geodataframes. Den använder en bulkorienterad, numpy-baserad strategi implementerad i cython för effektiva data I/O, extraherar geometrier som välkända binära (WKB) och attribut till numpy matriser. Pyogrio läser eller skriver all data på en gång och inte stöder inkrementella skrivningar eller bifogar befintliga filer. Även om detta leder till betydligt snabbare prestanda i många scenarier (ofta 5-20 gånger snabbare än Fiona), har Pyogrio ett mer begränsat omfattning när det gäller formatstöd jämfört med Fiona. Det stöder vanligtvis de vanligaste och performanta vektorformaten som är relevanta för geopandas arbetsflöden, framträdande geopackage och shapefiles, men inte exponerar hela utbudet av OGR -format. Pyogrio stöder inte att specificera schemaparametrar för att skriva filer, vilket innebär att användare inte uttryckligen kan definiera attributdatatyper när de sparar. Det har också distinkt beteende när det gäller geometrier: till exempel skriver det tomma geometrier som tomma (t.ex. för polygoner) medan Fiona konverterar dessa till ingen geometrier vid skrivning.
Vissa praktiska skillnader i formathantering inkluderar Fionas förmåga att arbeta med flerskiktade datakällor och zippade filer, medan Pyogrio är mer fokuserad på en enkel, enskikts bulkläsning/skrivning. Fiona stöder endast läsattributtabeller (utan geometri) genom schemajusteringar, medan Pyogrio kan hantera detta genom att skriva PANDAS-dataframes direkt men utan schemakontroll. Fionas beroende av GDAL betyder att det ärver omfattande formatstöd men också installationskomplexitet, medan Pyogrio, som är fokuserad och statslös, har färre beroenden och enklare installation men mindre format mångsidighet.
Således erbjuder Fiona bredare filformatstöd, rikare funktionalitet för olika GIS-datakällor inklusive mindre vanliga format och flerskiktsdata och uttrycklig kontroll över datascheman och kodningar. Pyogrio prioriterar å andra sidan hastighet och enkel integration med geopandor för vanliga bulk -GIS -operationer, som stöder viktiga vektorfiltyper som Geopackage och Shapefile men saknar Fionas bredd av format och funktionstäckning.
Denna distinktion informerar användningsval: Fiona är idealisk för olika och komplexa GIS-arbetsflöden som kräver omfattande formatkompatibilitet och detaljerad kontroll, medan Pyogrio är bäst lämpad för högpresterande batchbehandling av allmänt använda rumsliga vektorformat inom geopandas-centrerade pyton dataanalys.