从数据库中检索交通数据（python代码）
给大家分享一段示例代码，代码的目的是从数据库中检索交通数据，然后使用动态规划算法计算一系列点之间的最短路径。由于项目中没有数据库，具体代码是无法运行的，可以连接自己的数据库，实现代码。让我一步步解释代码：
1.导入必要的库：
import matplotlib.pyplot as plt
import pylab as pl
import connmysql
import pandas as pd2.matplotlib.pyplot 和 pylab 用于绘图，但在代码中并没有用到。
3.connmysql 是一个自定义的模块，用于连接到MySQL数据库。
4.pandas 用于处理数据。
5.从数据库中获取交通数据：sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
checklist = connmysql.getdata(sql2)这部分代码执行了一个 SQL 查询，从名为 trafic 的数据库表中选择 id、distance 和 duration 列的数据。查询结果存储在 checklist 变量中。
6.创建一个空的DataFrame：ids = []
for i in range(0, len(checklist)):
ids.append(checklist)
time_dataframe = pd.DataFrame(columns=['distance', 'duration'], index=ids)这段代码创建一个空的 Pandas DataFrame，其中包含两列：distance 和 duration，行索引使用从数据库检索到的 id 值。
7.填充DataFrame：for i in range(0, len(checklist)):
id = checklist
time_dataframe.at, 'distance'] = float(checklist) # distance
time_dataframe.at, 'duration'] = float(checklist) # duration在这一部分，代码遍历了从数据库中检索到的数据，并将 distance 和 duration 列的值填充到 DataFrame 中。
8.定义一个点的列表 list：
list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']
这个列表表示要计算最短路径的一组点。
9.计算最短路径：routelist = []
route_distance = []
for j in range(0, len(list) - 1):
# ...这是计算最短路径的主要部分，通过循环遍历点列表来查找最短路径。其中，routelist 存储已经计算过的点，而 route_distance 存储每个步骤的最短路径距离。
在循环中，代码首先查找未计算过的点，然后计算到达该点的距离，并将其存储在 route_distance 中。最后，更新 routelist 来包括新计算的点。
最终，routelist 包含了计算出的最短路径上的所有点。这个过程重复了多次，直到找到最终的最短路径。最终的最短路径存储在 routelist 中。
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