Pyogrio understøtter ikke trinvise skrivninger eller tilføjer til eksisterende datakilder, som Fiona gør. Den bruger en statsløs, bulkorienteret tilgang til læsning og skrivning af rumlige vektordataformater, hvilket betyder, at alle data læses eller skrev i en enkelt pas. Dette indebærer, at Pyogrio ikke tillader at tilføje nye poster til en eksisterende datakilde eller føje til en fil uden at omskrive hele filen. I modsætning hertil understøtter Fiona trinvise skrivninger eller tilføjer, hvilket giver mere fleksibilitet og kontrol over databehandling.
Pyogrio blev udviklet som et eksperimentelt højtydende alternativ til Fiona, der målrettede hurtigere I/O-operationer specifikt for Geopandas. Pyogrio bruger en NUMPY-orienteret tilgang internt med cython til at håndtere rumlige data, der udtrækker geometrier som velkendte binære objekter og feltattributter som numpy-arrays, før de konverterer dem til geopandas geodataframes. Hele GeodataFrame behandles i hukommelsen og skrevet ud i en bulkoperation, hvilket øger hastigheden, men begrænser fleksibilitet såsom inkrementel skrivning.
Fiona er på den anden side en fuldt udstyret, generel Python-bibliotek for at arbejde med OGR Vector-datakilder. Det anvender en statlig tilgang, hvor data læses eller skrev i flere pasninger. Dette gør Fiona mere tilpasningsdygtig til forskellige brugssager, herunder komplekse datatransformationer og inkrementelle skrivninger eller tilføjelsesoperationer. Fionas design giver mulighed for at tilføje nye funktioner til en eksisterende rumlig fil eller ændre et datasæt uden at oparbejde alt. Denne evne til at håndtere inkrementelle skrivninger er kritisk for arbejdsgange, der kræver opdateringer til geospatiale datasæt over tid.
Pyogrio fokuserer på at give hurtigere læse/skriveadgang ved at undgå flere konverteringer mellem Python og indfødte datatyper, som Fiona udfører. Det udnytter præ-kompilerede bindinger til GDAL/OGR-biblioteker for at udføre datafunktioner på en vektoriseret og bulk måde. Performance-sammenligninger viser, at Pyogrio kan opnå speedups over 5-20 gange sammenlignet med Fiona, når man læser og skriver filer, hvilket gør det velegnet til håndtering af store datasæt eller operationer, der favoriserer gennemstrømning over nuanceret redigering.
Den vigtigste afveksling mellem de to biblioteker ligger i fleksibilitet kontra hastighed. Mens Fiona understøtter trinvise opdateringer, forskellige filformater og rige kontrolfunktioner, udviser den ikke den samme højhastighedsbehandling til bulkdataoperationer, som Pyogrio leverer. Omvendt forbedrer Pyogrio's statsløse, alt-ved-behandling hastigheden markant, men på bekostning af ikke at understøtte inkrementelle tilføjelser eller ændring af eksisterende datasæt.
Derudover understøtter Pyogrio ikke specificering af skemaer under skrivninger i modsætning til Fiona, som tillader detaljeret kontrol over attributtyper og geometrier, når du skriver data. Pyogrio behandler også tomme geometrier tydeligt og skriver dem som tomme snarere end nuller i nogle tilfælde, hvilket afspejler sit fokus på direkte, bulkorienterede datahåndtering.
Sammenfattende kan Pyogrio ikke håndtere inkrementelle skrivninger eller tilføjer som Fiona. Den lyder og skriver rumlige datakilder i en enkelt operation uden mulighed for at opdatere eksisterende filer delvist. Fiona er stadig den mere fleksible mulighed for arbejdsgange, der kræver inkrementelle datamodifikationer, mens Pyogrio udmærker sig til højpræstationsbulk-I/O-operationer, især i Geopandas-centriske arbejdsgange.
Denne information indsamles fra officiel dokumentation, brugervejledninger og udviklerdiskussioner om Pyogrio og Fiona, der fremhæver deres arkitektoniske forskelle, brugsmønstre og understøttede funktioner, der vedrører trinvis skriv og data tilføjer.