Pyogrio ne prend pas en charge les écritures incrémentielles ou ajoute aux sources de données existantes comme Fiona. Il utilise une approche apatride orientée vers le volume pour lire et écrire des formats de données vectorielles spatiales, ce qui signifie que toutes les données sont lues ou écrites en un seul passage. Cela implique que Pyogrio n'autorise pas d'ajouter de nouvelles enregistrements à une source de données existante ou à appliquer à un fichier sans réécrire le fichier entier. En revanche, Fiona prend en charge les écritures incrémentielles ou les touches, offrant plus de flexibilité et de contrôle sur le traitement des données.
Pyogrio a été développé comme une alternative expérimentale haute performance à Fiona, ciblant des opérations d'E / S plus rapides spécifiquement pour les géopandas. Pyogrio utilise une approche orientée Numpy en interne avec Cython pour gérer les données spatiales, en extraction des géométries en tant qu'objets binaires bien connus et attributs de champ comme des réseaux Numpy avant de les convertir en géopandas géodataframes. L'ensemble du GeodataFrame est traité en mémoire et écrit en une seule opération en vrac, ce qui augmente la vitesse mais limite la flexibilité telle que l'écriture incrémentielle.
Fiona, en revanche, est une bibliothèque Python à usage général complet pour travailler avec des sources de données vectorielles OGR. Il utilise une approche avec état où les données sont lues ou écrites en plusieurs passes. Cela rend Fiona plus adaptable à diverses cas d'utilisation, y compris des transformations de données complexes et des écritures incrémentielles ou des opérations d'ajout. La conception de Fiona permet d'ajouter de nouvelles fonctionnalités à un fichier spatial existant ou de modifier un ensemble de données sans tout retrouver. Cette capacité à gérer les écritures incrémentielles est essentielle pour les workflows nécessitant des mises à jour des ensembles de données géospatiaux au fil du temps.
Pyogrio se concentre sur la fourniture d'un accès à lecture / écriture plus rapide en évitant plusieurs conversions entre Python et les types de données natifs que Fiona effectue. Il exploite les liaisons pré-compilées aux bibliothèques GDAL / OGR pour effectuer des opérations de données de manière vectorisée et en vrac. Les comparaisons de performances montrent que Pyogrio peut atteindre des accélérations sur 5 à 20 fois par rapport à Fiona lors de la lecture et de l'écriture de fichiers, ce qui le rend bien adapté pour gérer de grands ensembles de données ou des opérations favorisant le débit par rapport à l'édition nuancée.
Le compromis clé entre les deux bibliothèques réside dans la flexibilité par rapport à la vitesse. Bien que Fiona prenne en charge les mises à jour incrémentielles, les divers formats de fichiers et les riches capacités de contrôle, il ne présente pas le même traitement à grande vitesse pour les opérations de données en vrac que Pyogrio offre. À l'inverse, le traitement sans état de Pyogrio, tout-at-à-OCE, améliore considérablement la vitesse, mais au détriment de ne pas prendre en charge des ajoutes incrémentielles ou de modification des ensembles de données existants.
De plus, Pyogrio ne prend pas en charge la spécification des schémas lors des écritures, contrairement à Fiona, ce qui permet un contrôle détaillé des types d'attributs et des géométries lors de l'écriture de données. Pyogrio traite également les géométries vides distinctement, les écrivant comme vides plutôt que nuls dans certains cas, reflétant sa focalisation sur la manipulation directe des données orientée vers le volume.
En résumé, Pyogrio ne peut pas gérer les écritures incrémentielles ou ajouter comme Fiona. Il lit et écrit des sources de données spatiales dans une seule opération sans possibilité de mettre à jour les fichiers existants partiellement. Fiona reste l'option la plus flexible pour les workflows nécessitant des modifications incrémentielles de données, tandis que Pyogrio excelle pour les opérations d'E / S en vrac à haute performance, en particulier dans les flux de travail centrés sur Geopandas.
Ces informations sont recueillies à partir de la documentation officielle, des guides utilisateur et des discussions de développeur sur Pyogrio et Fiona, mettant en évidence leurs différences architecturales, leurs modèles d'utilisation et leurs fonctionnalités prises en charge relatives aux écritures incrémentielles et à ses ajmies de données.