Fiona dan Pyogrio keduanya merupakan perpustakaan yang digunakan untuk membaca dan menulis format data vektor spasial. Meskipun keduanya mempunyai beberapa kesamaan, terdapat perbedaan utama dalam pendekatan dan kemampuan mereka:
1. Pendekatan
- Fiona: Fiona adalah pustaka Python berfitur lengkap untuk bekerja dengan sumber data vektor OGR. Ini menggunakan pendekatan stateful, di mana data dibaca atau ditulis dalam serangkaian lintasan, memungkinkan lebih banyak fleksibilitas dan kontrol atas pemrosesan data. Hal ini membuatnya cocok untuk berbagai tugas, termasuk transformasi data yang kompleks dan penulisan atau penambahan tambahan [1].- Pyogrio: Pyogrio adalah pendekatan eksperimental yang menggunakan pendekatan vektor (berorientasi array) untuk membaca dan menulis format file vektor spasial. Secara internal menggunakan pendekatan berorientasi numpy di Cython untuk membaca informasi tentang sumber data dan catatan dari lapisan data spasial. Pendekatan ini memungkinkan operasi I/O lebih cepat tetapi mungkin kurang fleksibel dibandingkan Fiona karena sifatnya yang tanpa kewarganegaraan, yaitu semua data dibaca atau ditulis dalam satu jalur[1].
2. Dukungan Format File
- Fiona: Fiona mendukung berbagai format file, termasuk ESRI Shapefile, GeoPackage, GeoJSON, dan banyak lainnya. Ini adalah perpustakaan I/O format spasial tujuan umum yang digunakan dalam banyak proyek di ekosistem Python[1].- Pyogrio: Pyogrio secara khusus menargetkan GeoPandas sebagai upaya mengurangi jumlah transformasi data yang diperlukan untuk membaca/menulis data antara GeoPandas GeoDataFrames dan format file spasial menggunakan Fiona. Ini mendukung format GeoJSON, GeoPackage, dan Shapefile, tetapi fokus utamanya adalah pada operasi I/O berorientasi GeoPandas[1][5].
3. Kinerja
- Fiona: Fiona terkenal dengan fleksibilitas dan ketahanannya, namun performanya mungkin tidak dioptimalkan. Ini dirancang untuk menangani transformasi data yang kompleks dan mendukung penulisan atau penambahan tambahan.- Pyogrio: Pyogrio dirancang untuk operasi I/O yang lebih cepat, memanfaatkan pendekatan vektor. Hal ini dapat menghasilkan peningkatan kinerja yang signifikan dibandingkan Fiona, terutama untuk kumpulan data yang besar [1].
4. Instalasi dan Kompatibilitas
- Fiona: Fiona tersedia secara luas dan mendukung lebih banyak platform, termasuk Windows. Ini disertakan dalam GeoPandas secara default dan dapat digunakan sebagai mesin untuk membaca dan menulis file.- Pyogrio: Pyogrio tersedia di Conda-forge untuk Linux dan MacOS tetapi belum di PyPi karena rumitnya pengemasan dependensi biner untuk Windows. Ini memerlukan versi GDAL dan numpy yang kompatibel dari Conda-forge untuk dukungan I/O mentah dan geopanda, pygeos, serta dependensinya untuk dukungan I/O GeoDataFrame[1].
5. Mesin Default di GeoPandas
- Fiona: Fiona saat ini merupakan mesin default yang digunakan oleh GeoPandas untuk membaca dan menulis file. Namun, GeoPandas 1.0 akan beralih menggunakan Pyogrio sebagai mesin default karena potensi peningkatan kecepatan yang signifikan[4].Singkatnya, Fiona menawarkan lebih banyak fleksibilitas dan kontrol atas pemrosesan data, sementara Pyogrio dioptimalkan untuk operasi I/O yang lebih cepat. Fiona mendukung format file yang lebih luas dan tersedia lebih luas, namun Pyogrio dirancang khusus untuk operasi I/O berorientasi GeoPandas dan dapat memberikan peningkatan kinerja.
Kutipan:[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