PYOGRIO no admite escrituras incrementales o agrega a las fuentes de datos existentes como lo hace Fiona. Utiliza un enfoque apátrido y orientado a la gran cantidad para leer y escribir formatos de datos vectoriales espaciales, lo que significa que todos los datos se leen o escriben en una sola pasada. Esto implica que Pyogrio no permite agregar nuevos registros a una fuente de datos existente o agregar a un archivo sin reescribir todo el archivo. Por el contrario, Fiona admite escrituras o appends incrementales, proporcionando más flexibilidad y control sobre el procesamiento de datos.
Pyogrio se desarrolló como una alternativa experimental de alto rendimiento a Fiona, dirigida a operaciones de E/S más rápidas específicamente para Geopandas. PYOGRIO utiliza un enfoque orientado a Numpy internamente con Cython para manejar datos espaciales, extrayendo geometrías como objetos binarios y atributos de campo bien conocidos como matrices numpy antes de convertirlos en Geopandas Geodataframes. Todo el GeodataFrame se procesa en la memoria y se escribe en una operación a granel, lo que aumenta la velocidad pero restringe la flexibilidad como la escritura incremental.
Fiona, por otro lado, es una biblioteca de Python de uso general y con todas las funciones para trabajar con fuentes de datos de vectores OGR. Emplea un enfoque con estado donde los datos se leen o escriben en múltiples pases. Esto hace que Fiona sea más adaptable para diversos casos de uso que incluyen transformaciones de datos complejas y escrituras incrementales o operaciones de agregado. El diseño de Fiona permite agregar nuevas características a un archivo espacial existente o modificar un conjunto de datos sin reprocesar todo. Esta capacidad de manejar escrituras incrementales es crítica para los flujos de trabajo que requieren actualizaciones de conjuntos de datos geoespaciales a lo largo del tiempo.
Pyogrio se enfoca en proporcionar un acceso de lectura/escritura más rápido evitando múltiples conversiones entre Python y los tipos de datos nativos que realiza Fiona. Aprovecha los enlaces precompilados a las bibliotecas GDAL/OGR para lograr las operaciones de datos de manera vectorial y a granel. Las comparaciones de rendimiento muestran que Pyogrio puede lograr aceleraciones durante 5-20 veces en comparación con Fiona al leer y escribir archivos, lo que lo hace bien adecuado para manejar grandes conjuntos de datos u operaciones que favorecen el rendimiento sobre la edición matizada.
La compensación clave entre las dos bibliotecas se encuentra en flexibilidad versus velocidad. Si bien Fiona admite actualizaciones incrementales, diversos formatos de archivo y ricas capacidades de control, no exhibe el mismo procesamiento de alta velocidad para las operaciones de datos a granel que ofrece Pyogrio. Por el contrario, el procesamiento sin estado de Pyogrio, todo a la vez, mejora la velocidad significativamente, pero a expensas de no admitir las apagaciones incrementales o la modificación de los conjuntos de datos existentes.
Además, Pyogrio no admite especificar esquemas durante las escrituras, a diferencia de Fiona, que permite un control detallado sobre los tipos de atributos y geometrías al escribir datos. Pyogrio también trata las geometrías vacías de manera clara, escribiéndolas como vacías en lugar de nulos en algunos casos, lo que refleja su enfoque en el manejo directo de datos orientado a granel.
En resumen, Pyogrio no puede manejar escrituras incrementales o agregues como Fiona. Lee y escribe fuentes de datos espaciales en una sola operación sin la capacidad de actualizar los archivos existentes parcialmente. Fiona sigue siendo la opción más flexible para los flujos de trabajo que requieren modificaciones de datos incrementales, mientras que Pyogrio sobresale para operaciones de E/S a granel de alto rendimiento, especialmente en flujos de trabajo centrados en Geopandas.
Esta información se recopila a partir de la documentación oficial, las guías de usuarios y las discusiones de desarrolladores sobre Pyogrio y Fiona, destacando sus diferencias arquitectónicas, patrones de uso y características compatibles relacionadas con escrituras incrementales y anexos de datos.