Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kuo skiriasi Fiona ir Pyogrio failų formatų palaikymas


Kuo skiriasi Fiona ir Pyogrio failų formatų palaikymas


Fiona ir Pyogrio yra bibliotekos, naudojamos skaityti ir rašyti erdvinių vektorinių duomenų formatus. Nors jie turi tam tikrų panašumų, yra esminių jų požiūrių ir galimybių skirtumų:

1. Prieiga

- Fiona: Fiona yra visų funkcijų Python biblioteka, skirta darbui su OGR vektorinių duomenų šaltiniais. Jame naudojamas būsenos metodas, kai duomenys nuskaitomi arba įrašomi eilėmis, suteikiant daugiau lankstumo ir duomenų apdorojimo kontrolės. Dėl to jis tinka įvairioms užduotims, įskaitant sudėtingas duomenų transformacijas ir laipsnišką įrašymą ar pridėjimą[1].
- Pyogrio: Pyogrio yra eksperimentinis metodas, kuriame naudojamas vektorizuotas (į masyvą orientuotas) metodas erdvinių vektorinių failų formatams skaityti ir rašyti. Ji viduje naudoja į niūrų orientuotą metodą „Cython“, kad nuskaitytų informaciją apie duomenų šaltinius ir įrašus iš erdvinių duomenų sluoksnių. Šis metodas leidžia greičiau atlikti įvesties / išvesties operacijas, tačiau gali būti mažiau lankstus nei „Fiona“ dėl savo būsenos be būsenos, kai visi duomenys nuskaitomi arba įrašomi vienu būdu[1].

2. Failo formato palaikymas

- Fiona: Fiona palaiko daugybę failų formatų, įskaitant ESRI Shapefile, GeoPackage, GeoJSON ir daugelį kitų. Tai bendrosios paskirties erdvinio formato I/O biblioteka, naudojama daugelyje Python ekosistemos projektų[1].
Pyogrio: „Pyogrio“ specialiai taiko „GeoPandas“, kad sumažintų duomenų transformacijų, reikalingų norint nuskaityti / įrašyti duomenis tarp „GeoPandas GeoDataFrames“ ir erdvinių failų formatų naudojant „Fiona“, skaičių. Jis palaiko GeoJSON, GeoPackage ir Shapefile formatus, tačiau pagrindinis dėmesys skiriamas į GeoPandas orientuotoms įvesties / išvesties operacijoms[1][5].

3. Atlikimas

- Fiona: Fiona yra žinoma dėl savo lankstumo ir tvirtumo, tačiau gali būti neoptimizuota našumui. Jis skirtas sudėtingoms duomenų transformacijoms tvarkyti ir palaiko laipsnišką įrašymą arba papildymą.
- Pyogrio: Pyogrio sukurtas greitesnėms įvesties / išvesties operacijoms, naudojant vektorizuotą metodą. Tai gali žymiai pagerinti našumą, palyginti su „Fiona“, ypač naudojant didelius duomenų rinkinius[1].

4. Diegimas ir suderinamumas

Fiona: „Fiona“ yra plačiai prieinama ir palaiko platesnį platformų spektrą, įskaitant „Windows“. Pagal numatytuosius nustatymus jis įtrauktas į „GeoPandas“ ir gali būti naudojamas kaip failų skaitymo ir rašymo variklis.
Pyogrio: „Pyogrio“ galima „Conda-forge“, skirtoje „Linux“ ir „MacOS“, bet dar ne „PyPi“ dėl sudėtingos „Windows“ dvejetainių priklausomybių pakavimo. Tam reikalingos suderinamos GDAL versijos ir numpy iš Conda-forge neapdorotam įvesties / išvesties palaikymui ir geopandų, pygeo ir jų priklausomybių GeoDataFrame įvesties / išvesties palaikymui[1].

5. GeoPandas numatytasis variklis

- Fiona: Fiona šiuo metu yra numatytasis variklis, kurį GeoPandas naudoja failams skaityti ir rašyti. Tačiau „GeoPandas 1.0“ pakeis „Pyogrio“ kaip numatytąjį variklį, nes jis gali žymiai pagreitinti[4].

Apibendrinant galima pasakyti, kad „Fiona“ siūlo daugiau lankstumo ir duomenų apdorojimo valdymo, o „Pyogrio“ yra optimizuotas greitesnėms I/O operacijoms. „Fiona“ palaiko platesnį failų formatų spektrą ir yra plačiau prieinama, tačiau „Pyogrio“ sukurtas specialiai „GeoPandas“ įvesties / išvesties operacijoms ir gali pagerinti našumą.

Citatos:
[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