Fiona a Pyogrio sú knižnice Python, ktoré sa používajú na čítanie a písanie formátov priestorových vektorových údajov, ale výrazne sa líšia v podporu formátu súborov, základný dizajn a špecifické schopnosti.
Fiona je dobre zavedená, plnohodnotná knižnica Python na prácu so zdrojmi vektorových údajov OGR. Je navrhnutý tak, aby streamoval jednoduché údaje o funkciách do az rôznych formátov GIS, ako sú Geopackage, Shapefile a mnoho ďalších. FIONA podporuje viacvrstvové formáty GIS, virtuálne súborové systémy na zips a v pamäti a dokáže spracovávať súbory lokálne aj v cloude. Spojuje sa proti knižnici GDAL, ktorá poskytuje podporu veľmi širokej škále formátov priestorových údajov. Pretože Fiona úzko závisí od GDAL, jeho podpora formátu súborov je rozsiahla, čo jej umožňuje zvládnuť prakticky akýkoľvek formát vektorov podporovaného OGR, vrátane ShapeFiles (SHP), Geojson, Geopackage (GPKG), KML, GML, MAPINFO Fibes (TAB) a mnohých vektorových formátov založených na XML. Fiona tiež podporuje typy 3D geometrie v súlade so špecifikáciami Geojsonu. Používatelia sa však môžu stretnúť s určitou zložitosťou inštalácie z dôvodu svojich závislostí od konkrétnych verzií GDAL a potreby kompatibilných binárnych ovládačov, najmä pre voliteľné ovládače formátu, ako je GML. Inštalácia zo zdroja, ak je to potrebné, môže poskytnúť podporu ďalším formátom, ktoré nie sú zahrnuté v predkompilovaných binárnych súboroch. Fiona tiež podporuje nastavenie kódovania explicitne, ak detekcia kódovania formátu zlyhá.
Naopak, Pyogrio je novšia, ľahká knižnica optimalizovaná pre rýchle čítanie a písanie formátov priestorových vektorových údajov, špeciálne navrhnutých tak, aby sa dobre hodila k prípadu použitia Geopandasu hromadných dátových operácií na geodataframoch. Používa hromadne orientovaný prístup založený na numpy implementovaných v Cythone na efektívne I/O dáta, extrahovanie geometrie ako dobre známych binárnych (WKB) a atribútov do numpy polí. Pyogrio číta alebo píše všetky údaje naraz, nepodporuje prírastkové zápisy alebo sa pripojiť k existujúcim súborom. Aj keď to vedie k podstatne rýchlejšiemu výkonu v mnohých scenároch (často 5-20-krát rýchlejšie ako Fiona), Pyogrio má obmedzenejší rozsah, pokiaľ ide o podporu formátu v porovnaní s Fiona. Zvyčajne podporuje najbežnejšie používané a výkonné vektorové formáty, ktoré sú relevantné pre pracovné toky Geopandas, výrazne geopackage a tvarovéfiles, ale nevystavuje celý rad formátov OGR. Pyogrio nepodporuje zadanie parametrov schémy pre písanie súborov, čo znamená, že používatelia nemôžu pri ukladaní explicitne definovať typy údajov atribútov. Má tiež výrazné správanie týkajúce sa geometrie: napríklad píše prázdne geometrie ako prázdne (napr. Pre polygóny), zatiaľ čo Fiona ich pri písaní prevádza na žiadne geometrie.
Niektoré praktické rozdiely v manipulácii s formátmi zahŕňajú schopnosť Fiona pracovať s viacvrstvovými zdrojmi údajov a súborom Zips, zatiaľ čo Pyogrio sa viac zameriava na priame, jednostranné hromadné čítanie/písanie. Fiona podporuje tabuľky atribúty na čítanie (bez geometrie) úpravami schémy, zatiaľ čo Pyogrio to dokáže zvládnuť priamym písaním pandas dátových snímok, ale bez kontroly schémy. Závislosť spoločnosti Fiona od GDAL znamená, že zdedí rozsiahlu podporu formátu, ale aj zložitosť inštalácie, zatiaľ čo Pyogrio, sústredenie a bez štátnej príslušnosti, má menej závislostí a jednoduchšiu inštaláciu, ale menej formátovú univerzálnosť.
Fiona teda ponúka širšiu podporu formátu súborov, bohatšiu funkčnosť pre rôzne zdroje údajov GIS vrátane menej bežných formátov a viacvrstvových údajov a explicitnú kontrolu nad dátovými schémami a kódovaním. Na druhej strane Pyogrio uprednostňuje rýchlosť a ľahkú integráciu s geopandami pre bežné hromadné operácie GIS, podporuje typy kľúčových vektorových súborov, ako je geopackage a Shapefile, ale chýba šírka formátu a pokrytia funkcií Fiona.
Toto rozlíšenie informuje o výbere použitia: Fiona je ideálna pre rôzne a zložité pracovné toky GIS, ktoré si vyžadujú rozsiahlu kompatibilitu a podrobnú kontrolu, zatiaľ čo Pyogrio je najlepšie vhodný pre vysokoúčinné dávkové spracovanie široko používaných priestorových vektorových formátov v rámci geopandas-centrických analýz Python Pipelines.