Pyogrio støtter ikke inkrementelle skriver eller legger til eksisterende datakilder som Fiona gjør. Den bruker en statsløs, bulkorientert tilnærming til å lese og skrive romlige vektortataformater, noe som betyr at alle data blir lest eller skrevet i et enkelt pass. Dette innebærer at Pyogrio ikke tillater å legge til nye poster til en eksisterende datakilde eller legge til en fil uten å omskrive hele filen. Derimot støtter Fiona inkrementelle skriver eller vedlegg, og gir mer fleksibilitet og kontroll over databehandling.
Pyogrio ble utviklet som et eksperimentelt alternativ med høy ytelse til Fiona, og målrettet raskere I/O-operasjoner spesielt for geopandas. Pyogrio bruker en numpy-orientert tilnærming internt med Cython for å håndtere romlige data, og trekker ut geometrier som kjente binære objekter og feltattributter som numpy matriser før han konverterer dem til geopandas geodataframes. Hele geodatafrramen behandles i minnet og skrevet ut i en bulkoperasjon, noe som øker hastigheten, men begrenser fleksibiliteten som trinnvis skriving.
Fiona er derimot et fullverdig, generell purpose Python-bibliotek for å jobbe med OGR Vector-datakilder. Den benytter en statlig tilnærming der data blir lest eller skrevet i flere pasninger. Dette gjør Fiona mer tilpasningsdyktig for forskjellige bruks-tilfeller, inkludert komplekse datatransformasjoner og inkrementelle skriver eller vedleggsoperasjoner. Fionas design tillater å legge til nye funksjoner til en eksisterende romlig fil eller endre et datasett uten å opparbeide alt. Denne muligheten til å håndtere inkrementelle skriver er kritisk for arbeidsflyter som krever oppdateringer til geospatiale datasett over tid.
Pyogrio fokuserer på å gi raskere leser/skrivetilgang ved å unngå flere konverteringer mellom Python og opprinnelige datatyper som Fiona utfører. Den utnytter forhåndskompilerte bindinger til GDAL/OGR-biblioteker for å utføre dataoperasjoner på en vektorisert og bulk måte. Prestasjonssammenligninger viser at Pyogrio kan oppnå speedups over 5-20 ganger sammenlignet med Fiona når du leser og skriver filer, noe som gjør det godt egnet for å håndtere store datasett eller operasjoner som favoriserer gjennomstrømning fremfor nyansert redigering.
Den viktigste avveiningen mellom de to bibliotekene ligger i fleksibilitet kontra hastighet. Mens Fiona støtter trinnvise oppdateringer, forskjellige filformater og rike kontrollfunksjoner, viser den ikke den samme høyhastighetsbehandlingen for bulkdataoperasjoner som Pyogrio leverer. Motsatt forbedrer Pyogrios statsløse, all-amence-prosessering hastigheten betydelig, men på bekostning av ikke å støtte trinnvise vedlegg eller modifisering av eksisterende datasett.
I tillegg støtter ikke Pyogrio å spesifisere skjemaer under skriver, i motsetning til Fiona, som tillater detaljert kontroll over attributttyper og geometrier når du skriver data. Pyogrio behandler også tomme geometrier tydelig, og skriver dem som tomme snarere enn null i noen tilfeller, og gjenspeiler fokuset på direkte, bulkorientert datahåndtering.
Oppsummert kan Pyogrio ikke håndtere inkrementelle skriver eller vedlegg som Fiona. Den leser og skriver romlige datakilder i en enkelt operasjon uten en evne til å oppdatere eksisterende filer delvis. Fiona er fortsatt det mer fleksible alternativet for arbeidsflyter som krever inkrementelle datamodifikasjoner, mens Pyogrio utmerker seg for høyytelsesmasse I/O-operasjoner, spesielt i geopandas-sentriske arbeidsflyter.
Denne informasjonen er samlet fra offisiell dokumentasjon, brukerguider og utviklerdiskusjoner om Pyogrio og Fiona, og fremhever deres arkitektoniske forskjeller, bruksmønstre og støttede funksjoner knyttet til inkrementelle skriver og datapendinger.