Pyogrio nu acceptă scrieri incrementale sau anexate la surse de date existente, cum ar fi Fiona. Utilizează o abordare apatrină, orientată în vrac pentru citirea și scrierea formatelor de date vectoriale spațiale, ceea ce înseamnă că toate datele sunt citite sau scrise într-o singură trecere. Aceasta implică faptul că Pyogrio nu permite adăugarea de noi înregistrări la o sursă de date existentă sau apariția unui fișier fără a rescrie întregul fișier. În schimb, Fiona acceptă scrieri sau anexe incrementale, oferind mai multă flexibilitate și control asupra procesării datelor.
Pyogrio a fost dezvoltat ca o alternativă experimentală de înaltă performanță la Fiona, vizând operațiuni de I/O mai rapide pentru Geopandas. Pyogrio folosește o abordare orientată spre numpy intern cu Cython pentru a gestiona datele spațiale, extragând geometriile ca obiecte binare cunoscute și atribute de câmp ca tablouri de ghivece înainte de a le converti în Geopandas GeodataFrames. Întreaga geodataframe este procesată în memorie și scrisă într -o operație în vrac, ceea ce crește viteza, dar restricționează flexibilitatea, cum ar fi scrierea incrementală.
Fiona, pe de altă parte, este o bibliotecă Python cu funcții generale, cu caracter general, pentru lucrul cu surse de date vectoriale OGR. Utilizează o abordare de stat în care datele sunt citite sau scrise în mai multe pase. Acest lucru face ca Fiona să fie mai adaptabil pentru diverse cazuri de utilizare, inclusiv transformări complexe de date și operațiuni incrementale de scriere sau de anexa. Designul Fiona permite adăugarea de noi funcții într -un fișier spațial existent sau modificarea unui set de date fără a reprocesa totul. Această abilitate de a gestiona scrierile incrementale este esențială pentru fluxurile de lucru care necesită actualizări la seturile de date geospatiale în timp.
Pyogrio se concentrează pe furnizarea de acces mai rapid de citire/scriere, evitând mai multe conversii între tipurile de date Python și native pe care Fiona le efectuează. Acesta folosește legăturile pre-compilate la bibliotecile GDAL/OGR pentru a realiza operațiuni de date într-o manieră vectorizată și în vrac. Comparațiile de performanță arată că Pyogrio poate obține viteze de peste 5-20 de ori în comparație cu Fiona la citirea și scrierea fișierelor, ceea ce îl face bine potrivit pentru gestionarea seturilor de date mari sau operațiunilor care favorizează debitul peste editare nuanțată.
Transformarea cheie între cele două biblioteci constă în flexibilitate față de viteză. În timp ce Fiona acceptă actualizări incrementale, formate de fișiere diverse și capacități de control bogate, nu prezintă aceeași procesare de mare viteză pentru operațiunile de date în vrac pe care Pyogrio le oferă. În schimb, prelucrarea apatrizoară, atotputernică a lui Pyogrio, îmbunătățește în mod semnificativ viteza, dar în detrimentul de a nu susține anexele incrementale sau modificarea seturilor de date existente.
În plus, Pyogrio nu acceptă specificarea schemelor în timpul scrierilor, spre deosebire de Fiona, care permite un control detaliat asupra tipurilor de atribute și geometrii atunci când scrieți date. Pyogrio tratează, de asemenea, geometrii goale în mod distinct, scriindu-le ca fiind goale, mai degrabă decât nul, în unele cazuri, reflectând accentul pe manipularea directă, orientată spre vrac.
În rezumat, Pyogrio nu poate gestiona scrieri sau anexe incrementale precum Fiona. Citește și scrie surse de date spațiale într -o singură operație, fără capacitatea de a actualiza parțial fișierele existente. Fiona rămâne opțiunea mai flexibilă pentru fluxurile de lucru care necesită modificări incrementale de date, în timp ce Pyogrio excelează pentru operațiuni I/O în vrac de înaltă performanță, în special în fluxurile de lucru centrate pe Geopandas.
Aceste informații sunt colectate din documentația oficială, ghidurile de utilizator și discuțiile pentru dezvoltatori despre Pyogrio și Fiona, subliniind diferențele lor de arhitectură, modelele de utilizare și caracteristicile acceptate legate de scrieri incrementale și anexe de date.