Pyogrio không hỗ trợ ghi hoặc liên kết với các nguồn dữ liệu hiện có như Fiona. Nó sử dụng một cách tiếp cận không trạng thái, định hướng số lượng lớn để đọc và viết các định dạng dữ liệu vector không gian, có nghĩa là tất cả dữ liệu được đọc hoặc viết trong một lần vượt qua. Điều này ngụ ý rằng Pyogrio không cho phép thêm các bản ghi mới vào nguồn dữ liệu hiện có hoặc nối vào tệp mà không viết lại toàn bộ tệp. Ngược lại, Fiona hỗ trợ ghi hoặc nối gia tăng, cung cấp sự linh hoạt hơn và kiểm soát xử lý dữ liệu.
Pyogrio được phát triển như một sự thay thế hiệu suất cao thử nghiệm cho Fiona, nhắm mục tiêu các hoạt động I/O nhanh hơn dành riêng cho địa chất. Pyogrio sử dụng cách tiếp cận định hướng numpy bên trong với Cython để xử lý dữ liệu không gian, trích xuất hình học như các đối tượng nhị phân nổi tiếng và các thuộc tính trường như các mảng không có trước khi chuyển đổi chúng sang các khung địa lý địa lý. Toàn bộ khung geodataFrame được xử lý trong bộ nhớ và được ghi ra trong một hoạt động hàng loạt, giúp tăng tốc độ nhưng hạn chế tính linh hoạt như viết gia tăng.
Fiona, mặt khác, là một thư viện Python đa năng, đa năng để làm việc với các nguồn dữ liệu Vector OGR. Nó sử dụng một cách tiếp cận trạng thái nơi dữ liệu được đọc hoặc viết trong nhiều lần vượt qua. Điều này làm cho Fiona có thể thích nghi hơn với các trường hợp sử dụng khác nhau bao gồm các chuyển đổi dữ liệu phức tạp và các hoạt động ghi hoặc ghi lại. Thiết kế của Fiona cho phép thêm các tính năng mới vào một tệp không gian hiện có hoặc sửa đổi bộ dữ liệu mà không cần xử lý lại mọi thứ. Khả năng xử lý các ghi gia tăng này là rất quan trọng cho các quy trình công việc yêu cầu cập nhật các bộ dữ liệu không gian địa lý theo thời gian.
Pyogrio tập trung vào việc cung cấp quyền truy cập đọc/ghi nhanh hơn bằng cách tránh nhiều chuyển đổi giữa Python và các loại dữ liệu gốc mà Fiona thực hiện. Nó tận dụng các ràng buộc được biên dịch sẵn cho các thư viện GDAL/OGR để thực hiện các hoạt động dữ liệu theo cách thức vector hóa và số lượng lớn. So sánh hiệu suất cho thấy Pyogrio có thể đạt được tốc độ tăng tốc hơn 5-20 lần so với Fiona khi đọc và viết tệp, khiến nó rất phù hợp để xử lý các bộ dữ liệu lớn hoặc hoạt động ủng hộ thông lượng so với chỉnh sửa sắc thái.
Sự đánh đổi quan trọng giữa hai thư viện nằm ở tính linh hoạt so với tốc độ. Mặc dù Fiona hỗ trợ các bản cập nhật gia tăng, các định dạng tệp đa dạng và khả năng kiểm soát phong phú, nhưng nó không thể hiện cùng một xử lý tốc độ cao cho các hoạt động dữ liệu hàng loạt mà Pyogrio cung cấp. Ngược lại, xử lý toàn quốc, không có trạng thái của Pyogrio giúp tăng tốc độ đáng kể nhưng với chi phí không hỗ trợ các bộ dữ liệu gia tăng hoặc sửa đổi các bộ dữ liệu hiện có.
Ngoài ra, Pyogrio không hỗ trợ chỉ định các lược đồ trong quá trình ghi, không giống như Fiona, cho phép kiểm soát chi tiết các loại thuộc tính và hình học khi viết dữ liệu. Pyogrio cũng xử lý các hình học trống một cách rõ ràng, viết chúng là trống chứ không phải nulls trong một số trường hợp, phản ánh sự tập trung của nó vào việc xử lý dữ liệu trực tiếp, định hướng số lượng lớn.
Tóm lại, Pyogrio không thể xử lý các chữ viết hoặc nối tiếp như Fiona. Nó đọc và ghi các nguồn dữ liệu không gian trong một hoạt động mà không có khả năng cập nhật các tệp hiện có một phần. Fiona vẫn là tùy chọn linh hoạt hơn cho các quy trình công việc yêu cầu sửa đổi dữ liệu gia tăng, trong khi Pyogrio vượt trội cho các hoạt động I/O hiệu suất cao, đặc biệt là trong các quy trình làm việc tập trung địa lý.
Thông tin này được thu thập từ các tài liệu chính thức, hướng dẫn người dùng và các cuộc thảo luận của nhà phát triển về Pyogrio và Fiona, nêu bật sự khác biệt về kiến trúc, mẫu sử dụng và các tính năng được hỗ trợ liên quan đến việc ghi và dữ liệu tăng dần.