Fiona và Pyogrio đều là thư viện dùng để đọc và ghi các định dạng dữ liệu vectơ không gian. Mặc dù có một số điểm tương đồng nhưng có những điểm khác biệt chính trong cách tiếp cận và khả năng của chúng:
1. Cách tiếp cận
- Fiona: Fiona là thư viện Python đầy đủ tính năng để làm việc với các nguồn dữ liệu vectơ OGR. Nó sử dụng một cách tiếp cận trạng thái, trong đó dữ liệu được đọc hoặc ghi theo một loạt các lượt truyền, cho phép linh hoạt hơn và kiểm soát việc xử lý dữ liệu. Điều này làm cho nó phù hợp với nhiều tác vụ, bao gồm chuyển đổi dữ liệu phức tạp và ghi hoặc nối thêm tăng dần[1].- Pyogrio: Pyogrio là một phương pháp thử nghiệm sử dụng phương pháp vector hóa (hướng mảng) để đọc và ghi các định dạng tệp vectơ không gian. Nó sử dụng nội bộ một cách tiếp cận theo định hướng gọn gàng trong Cython để đọc thông tin về nguồn dữ liệu và bản ghi từ các lớp dữ liệu không gian. Cách tiếp cận này cho phép các hoạt động I/O nhanh hơn nhưng có thể kém linh hoạt hơn Fiona do tính chất không trạng thái của nó, trong đó tất cả dữ liệu được đọc hoặc ghi trong một lần truyền [1].
2. Hỗ trợ định dạng tệp
- Fiona: Fiona hỗ trợ nhiều định dạng tệp, bao gồm ESRI Shapefile, GeoPackage, GeoJSON và nhiều định dạng khác. Nó là thư viện I/O định dạng không gian có mục đích chung được sử dụng trong nhiều dự án trong hệ sinh thái Python [1].- Pyogrio: Pyogrio nhắm mục tiêu cụ thể đến GeoPandas như một nỗ lực nhằm giảm số lượng chuyển đổi dữ liệu cần thiết để đọc/ghi dữ liệu giữa GeoPandas GeoDataFrames và các định dạng tệp không gian bằng Fiona. Nó hỗ trợ các định dạng GeoJSON, GeoPackage và Shapefile, nhưng trọng tâm chính của nó là các hoạt động I/O theo định hướng GeoPandas [1] [5].
3. Hiệu suất
- Fiona: Fiona được biết đến với tính linh hoạt và mạnh mẽ nhưng có thể không được tối ưu hóa về hiệu suất. Nó được thiết kế để xử lý các chuyển đổi dữ liệu phức tạp và hỗ trợ ghi hoặc nối thêm tăng dần.- Pyogrio: Pyogrio được thiết kế để thực hiện các thao tác I/O nhanh hơn, tận dụng phương pháp vector hóa. Điều này có thể dẫn đến cải thiện hiệu suất đáng kể so với Fiona, đặc biệt đối với các tập dữ liệu lớn[1].
4. Cài đặt và tương thích
- Fiona: Fiona được cung cấp rộng rãi và hỗ trợ nhiều nền tảng hơn, bao gồm cả Windows. Nó được bao gồm trong GeoPandas theo mặc định và có thể được sử dụng làm công cụ đọc và ghi tệp.- Pyogrio: Pyogrio có sẵn trên Conda-forge dành cho Linux và MacOS nhưng chưa có trên PyPi do tính phức tạp của việc đóng gói các phần phụ thuộc nhị phân cho Windows. Nó yêu cầu các phiên bản tương thích của GDAL và numpy từ Conda-forge để hỗ trợ I/O thô và geopandas, pygeos cũng như các phần phụ thuộc của chúng để hỗ trợ I/O GeoDataFrame[1].
5. Công cụ mặc định trong GeoPandas
- Fiona: Fiona hiện là công cụ mặc định được GeoPandas sử dụng để đọc và ghi tệp. Tuy nhiên, GeoPandas 1.0 sẽ chuyển sang sử dụng Pyogrio làm công cụ mặc định do nó có khả năng tăng tốc đáng kể[4].Tóm lại, Fiona mang đến sự linh hoạt và khả năng kiểm soát cao hơn trong quá trình xử lý dữ liệu, trong khi Pyogrio được tối ưu hóa để thực hiện các thao tác I/O nhanh hơn. Fiona hỗ trợ nhiều định dạng tệp rộng hơn và có sẵn rộng rãi hơn, nhưng Pyogrio được thiết kế dành riêng cho các hoạt động I/O theo định hướng GeoPandas và có thể cung cấp các cải tiến về hiệu suất.
Trích dẫn:[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