Pyogrio stöder inte inkrementella skrifter eller bifogar befintliga datakällor som Fiona gör. Den använder ett statslöst, bulkorienterat tillvägagångssätt för att läsa och skriva rumsliga vektordataformat, vilket innebär att all data läses eller skrivs i ett enda pass. Detta innebär att Pyogrio inte tillåter att lägga till nya poster till en befintlig datakälla eller lägga till en fil utan att skriva om hela filen. Däremot stöder Fiona inkrementella skrifter eller bifogar, vilket ger mer flexibilitet och kontroll över databehandling.
Pyogrio utvecklades som ett experimentellt högpresterande alternativ till Fiona och riktade sig snabbare I/O-operationer specifikt för geopandor. Pyogrio använder ett numpy-orienterat tillvägagångssätt internt med cython för att hantera rumsliga data och extrahera geometrier som välkända binära objekt och fältattribut som numpy-matriser innan de konverterar dem till geopandas geodataframes. Hela geodataframe behandlas i minnet och skrivs ut i en bulkoperation, som ökar hastigheten men begränsar flexibilitet som inkrementell skrivning.
Fiona är å andra sidan ett fullständigt, allmänt Python-bibliotek för att arbeta med OGR Vector-datakällor. Det använder en statlig metod där data läses eller skrivs i flera pass. Detta gör Fiona mer anpassningsbar för olika användningsfall inklusive komplexa datatransformationer och inkrementella skrifter eller bifogade operationer. Fionas design tillåter att lägga till nya funktioner i en befintlig rumslig fil eller ändra ett datasätt utan att bearbeta allt. Denna förmåga att hantera inkrementella skrivningar är avgörande för arbetsflöden som kräver uppdateringar av geospatiala datasätt över tid.
Pyogrio fokuserar på att tillhandahålla snabbare läs-/skrivåtkomst genom att undvika flera omvandlingar mellan python och infödda datatyper som Fiona utför. Den utnyttjar förkompilerade bindningar till GDAL/OGR-bibliotek för att utföra dataverkningar på ett vektoriserat och bulk sätt. Prestationens jämförelser visar att Pyogrio kan uppnå speedups över 5-20 gånger jämfört med Fiona när man läser och skriver filer, vilket gör det väl lämpat för att hantera stora datasätt eller operationer som gynnar genomströmning framför nyanserad redigering.
Den viktigaste avvägningen mellan de två biblioteken ligger i flexibilitet kontra hastighet. Medan Fiona stöder inkrementella uppdateringar, olika filformat och rika kontrollfunktioner, uppvisar det inte samma höghastighetsbehandling för bulkdataoperationer som Pyogrio levererar. Omvänt förbättrar Pyogrios statslösa, all-at-once-bearbetning hastigheten avsevärt men på bekostnad av att inte stödja inkrementella bifogningar eller modifiering av befintliga datasätt.
Dessutom stöder Pyogrio inte att specificera scheman under skrifter, till skillnad från Fiona, som möjliggör detaljerad kontroll över attributtyper och geometrier när man skriver data. Pyogrio behandlar också tomma geometrier tydligt och skriver dem som tomma snarare än noll i vissa fall, vilket återspeglar dess fokus på direkt, bulkorienterad datahantering.
Sammanfattningsvis kan Pyogrio inte hantera inkrementella skrifter eller bifogar som Fiona. Den läser och skriver rumsliga datakällor i en enda operation utan förmåga att uppdatera befintliga filer delvis. Fiona är fortfarande det mer flexibla alternativet för arbetsflöden som kräver inkrementella datamodifieringar, medan Pyogrio utmärker sig för högpresterande bulk I/O-operationer, särskilt i Geopandas-centrerade arbetsflöden.
Denna information samlas in från officiell dokumentation, användarguider och utvecklardiskussioner om Pyogrio och Fiona, vilket belyser deras arkitektoniska skillnader, användningsmönster och stödda funktioner som rör inkrementella skrifter och data bifogar.