Pyogrio unterstützt inkrementelle Schreibungen nicht an vorhandene Datenquellen wie Fiona. Es verwendet einen staatenlosen, massenorientierten Ansatz zum Lesen und Schreiben von räumlichen Vektordatenformaten, was bedeutet, dass alle Daten in einem einzigen Pass gelesen oder geschrieben werden. Dies impliziert, dass Pyogrio kein Hinzufügen neuer Datensätze zu einer vorhandenen Datenquelle oder Anhängen einer Datei erlaubt, ohne die gesamte Datei neu zu schreiben. Im Gegensatz dazu unterstützt Fiona inkrementelle Schreibvorgänge oder -anhänge und bietet mehr Flexibilität und Kontrolle über die Datenverarbeitung.
Pyogrio wurde als experimentelle Hochleistungsalternative zu Fiona entwickelt und zielte auf schnellere E/A-Operationen speziell für Geopandas ab. Pyogrio verwendet einen numpy-orientierten Ansatz intern mit Cython, um räumliche Daten zu verarbeiten, und extrahiert Geometrien als bekannte binäre Objekte und Feldattribute als Numpy-Arrays, bevor sie in Geopandas Geodataframes konvertiert werden. Der gesamte Geodataframe wird im Speicher verarbeitet und in einem Massenbetrieb ausgeschrieben, was die Geschwindigkeit steigert, die Flexibilität jedoch wie inkrementelles Schreiben einschränkt.
Fiona hingegen ist eine allgemeine Python-Bibliothek mit vollem Funktionsumfang für die Arbeit mit OGR-Vektor-Datenquellen. Es verwendet einen staatlichen Ansatz, bei dem Daten in mehreren Pässen gelesen oder geschrieben werden. Dies macht Fiona anpassungsfähiger für verschiedene Anwendungsfälle, einschließlich komplexer Datenumwandlungen und inkrementeller Schreibvorgänge oder Anhängen von Vorgängen. Das Design von Fiona ermöglicht das Hinzufügen neuer Funktionen zu einer vorhandenen räumlichen Datei oder das Ändern eines Datensatzes, ohne alles neu zu verarbeiten. Diese Fähigkeit, inkrementelle Schreibvorgänge zu verarbeiten, ist für Workflows von entscheidender Bedeutung, die Aktualisierungen für Geospatial -Datensätze im Laufe der Zeit benötigen.
Pyogrio konzentriert sich auf den schnelleren Lese-/Schreibzugriff, indem mehrere Konvertierungen zwischen Python- und nativen Datentypen vermieden werden, die Fiona durchführt. Es nutzt vorgefertigte Bindungen an GDAL/OGR-Bibliotheken, um Datenoperationen vektorisiert und massenhaft zu erledigen. Leistungsvergleiche zeigen, dass Pyogrio im Vergleich zu Fiona beim Lesen und Schreiben von Dateien über 5-20-fache Geschwindigkeiten erreichen kann, was es für den Umgang mit großen Datensätzen oder Vorgängen für den Durchsatz gegenüber der nuancierten Bearbeitung gut geeignet ist.
Der wichtigste Kompromiss zwischen den beiden Bibliotheken liegt in Flexibilität und Geschwindigkeit. Während Fiona inkrementelle Updates, verschiedene Dateiformate und umfangreiche Steuerfunktionen unterstützt, weist sie nicht dieselbe Hochgeschwindigkeitsverarbeitung für Massendatenoperationen auf, die Pyogrio liefert. Umgekehrt verbessert die staatenlose All-at-Once-Verarbeitung von Pyogrios die Geschwindigkeit erheblich, aber auf Kosten der nicht unterstützenden inkrementellen Anhänge oder der Änderung vorhandener Datensätze.
Darüber hinaus unterstützt Pyogrio im Gegensatz zu Fiona keine Schemas während der Schreibvorgänge, die beim Schreiben von Daten eine detaillierte Kontrolle über Attributtypen und Geometrien ermöglichen. Pyogrio behandelt auch leere Geometrien deutlich und schreibt sie in einigen Fällen eher als leer als als Nulls, was sich auf die direkte, massenorientierte Datenbehandlung widerspiegelt.
Zusammenfassend kann Pyogrio inkrementelle Schreibvorgänge wie Fiona nicht verarbeiten. Es liest und schreibt räumliche Datenquellen in einem einzigen Operation, ohne vorhandene Dateien teilweise zu aktualisieren. Fiona bleibt die flexiblere Option für Workflows, die inkrementelle Datenmodifikationen erfordern, während Pyogrio für leistungsstarke Massen-I/A-Operationen, insbesondere bei geopandas-zentrierten Workflows, auszeichnet.
Diese Informationen stammen aus offiziellen Dokumentationen, Benutzerführern und Entwicklerdiskussionen über Pyogrio und Fiona, wobei ihre architektonischen Unterschiede, Nutzungsmuster und unterstützte Funktionen in Bezug auf inkrementelle Schreibvorgänge und Datenanhaftungen hervorgehoben werden.