Pyogrio는 Fiona와 같은 기존 데이터 소스에 증분 쓰기 또는 추가를 지원하지 않습니다. 공간 벡터 데이터 형식을 읽고 쓰기위한 무국적 대량 지향적 접근 방식을 사용합니다. 즉, 모든 데이터가 단일 패스로 읽거나 작성됩니다. 이는 Pyogrio가 전체 파일을 다시 작성하지 않고 기존 데이터 소스에 새 레코드를 추가하거나 파일에 추가 할 수 없음을 의미합니다. 대조적으로, Fiona는 증분 쓰기 또는 추가 기능을 지원하여 데이터 처리에 대한 유연성과 제어를 더 많이 제공합니다.
Pyogrio는 Fiona에 대한 실험적인 고성능 대안으로 개발되었으며, 특히 Geopandas를위한 더 빠른 I/O 운영을 목표로합니다. Pyogrio는 내부적으로 Cython과 함께 낭비 지향적 인 접근 방식을 사용하여 공간 데이터를 처리하여 잘 알려진 이진 객체로서 형상을 추출하고 Geopandas geodataframes로 변환하기 전에 Numpy Array로서 필드 속성을 추출합니다. 전체 GeoDataFrame은 메모리로 처리되고 한 번의 대량 작동으로 작성되어 속도를 높이지만 증분 쓰기와 같은 유연성을 제한합니다.
반면 Fiona는 OGG 벡터 데이터 소스와 함께 작업하기위한 완전한 기능을 갖춘 일반 목적 파이썬 라이브러리입니다. 데이터가 여러 패스로 읽거나 기록되는 상태의 접근 방식을 사용합니다. 이를 통해 복잡한 데이터 변환 및 증분 쓰기 또는 추가 작업을 포함한 다양한 사용 사례에 Fiona가 더 적응할 수 있습니다. Fiona의 디자인을 사용하면 기존 공간 파일에 새로운 기능을 추가하거나 모든 것을 재 처리하지 않고 데이터 세트를 수정할 수 있습니다. 증분 쓰기를 처리하는이 기능은 시간이 지남에 따라 지리 공간 데이터 세트에 대한 업데이트가 필요한 워크 플로우에 중요합니다.
Pyogrio는 Fiona가 수행하는 Python과 기본 데이터 유형 간의 여러 전환을 피함으로써 더 빠른 읽기/쓰기 액세스를 제공하는 데 중점을 둡니다. GDAL/OGG 라이브러리에 사전 컴파일 된 바인딩을 활용하여 벡터화되고 대량 방식으로 데이터 작업을 수행합니다. 성능 비교에 따르면 Pyogrio는 파일을 읽고 쓸 때 Fiona에 비해 5-20 회 이상의 속도를 달성 할 수 있으며, 미묘한 편집보다 처리량을 선호하는 대형 데이터 세트 또는 작업을 처리하는 데 적합합니다.
두 라이브러리 간의 주요 트레이드 오프는 유연성 대 속도에 있습니다. Fiona는 증분 업데이트, 다양한 파일 형식 및 풍부한 제어 기능을 지원하지만 Pyogrio가 제공하는 대량 데이터 작업에 대해 동일한 고속 처리를 나타내지 않습니다. 반대로, Pyogrio의 무국적 전세제 처리는 속도를 크게 향상 시키지만 기존 데이터 세트의 점진적인 추가 기능 또는 수정을 지원하지 않으면 서 속도를 크게 향상시킵니다.
또한 Pyogrio는 Fiona와 달리 쓰기 중에 스키마를 지정하는 스키마를 지원하지 않으며, 이는 데이터를 작성할 때 속성 유형 및 형상을 자세히 제어 할 수 있습니다. Pyogrio는 빈 지오메트리를 뚜렷하게 취급하여 일부 경우에는 널보다는 빈으로 쓰여서 직접 대량 지향 데이터 처리에 중점을 둡니다.
요약하면, Pyogrio는 Fiona와 같은 증분 쓰기 또는 추가를 처리 할 수 없습니다. 기존 파일을 부분적으로 업데이트 할 수있는 기능없이 단일 작업에서 공간 데이터 소스를 읽고 씁니다. 피오나는 점진적인 데이터 수정이 필요한 워크 플로우에 대한보다 유연한 옵션으로 남아있는 반면, Pyogrio는 특히 Geopandas 중심의 워크 플로에서 고성능 대량 I/O 작업을 위해 탁월합니다.
이 정보는 Pyogrio 및 Fiona에 대한 공식 문서, 사용자 안내서 및 개발자 토론에서 수집하여 건축 적 차이, 사용 패턴 및 증분 쓰기 및 데이터 추가 기능과 관련된 지원되는 기능을 강조합니다.