关于

它是如何工作

在内部，Pyogrio在Cython中使用面向numpy的方法来从空间数据层读取有关数据源和记录的信息。当已知二进制（WKB）对象和字段（属性）被读取到适当数据类型的numpy数组时，从数据层提取几何图形。然后将这些转换为GeoPandas GeoDataFrame S.

所有记录都被读取到内存中，这对于非常大的数据源来说可能会出现问题。您可以使用 skip_features / max_features 一次读取文件的较小部分。

整个 GeoDataFrame 是一次写的。不支持对现有数据源的增量写入或附加。

与菲奥娜的比较

[Fiona] （https：//github.com/Toblerity/Fiona）是一个功能齐全的Python库，用于处理OGR载体数据源。是 awesome ，拥有高度敬业的维护者和贡献者，并提供比Pyogrio更多的功能。如果没有菲奥娜的出现，这个项目就不可能实现。

Pyogrio使用一种载体化（面向数组）方法来读写空间载体文件格式，这可以实现更快的I/O操作。它借鉴了菲奥娜的内部机制和经验教训。它使用无状态方法来读取或写入数据;所有数据都是通过一次读取或写入的。

Fiona 是一个通用空间格式I/O库，用于Python生态系统中的许多项目。相比之下，Pyogrio专门针对GeoPandas，以减少当前在GeoPandas之间读写数据所需的数据转换数量 GeoDataFrame s和OGR数据源使用Fiona（GeoPandas中的当前默认值）。