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标题: 从数据库中检索交通数据（python代码） [打印本页]
作者: 2744557306    时间: 2023-11-7 11:40
标题: 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。  g: j  D- n5 o6 }9 S  r5 d0 D
让我一步步解释代码：
8 S) d* ^" O; k% B1 C4 L8 u# B: w3 C* J  j$ H9 H
1.导入必要的库：
  1. ; P- O* U3 b" I, U8 J  T
  2. import matplotlib.pyplot as plt
    1 X* g5 R0 l3 i4 c
  3. import pylab as pl/ i$ R' a  W) H" u
  4. import connmysql
    3 W! y$ [) c5 w/ @6 D7 Y  I- E
  5. import pandas as pd
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2.matplotlib.pyplot 和 pylab 用于绘图，但在代码中并没有用到。
' ?: l+ F# e# v, _# x3.connmysql 是一个自定义的模块，用于连接到MySQL数据库。4 q1 u/ i- A. z4 u! y. q3 M
4.pandas 用于处理数据。
) I, |  N3 ], z1 y+ M5.从数据库中获取交通数据：
  1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
    1 l8 F# F/ E; E8 o' h/ E
  2. , z; }  x4 z8 F; g  U- B
  3. checklist = connmysql.getdata(sql2)
复制代码
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。7 R0 P2 G4 i0 X! ~$ U  @1 ^
6 D# y" f5 g6 E
6.创建一个空的DataFrame：
  1. ids = []
    ) O& i  Q7 q9 g4 Y6 a) `2 V

  2. 6 _2 g6 ?6 S0 r/ b* b0 M
  3. for i in range(0, len(checklist)):
    % J0 E* Y8 h! H9 B9 \$ @

  4. . E% v1 |" }( F& O* J( X2 F
  5.     ids.append(checklist[i][0])6 U* d+ A8 t: {' b4 u( W0 i: E
  6. % U1 d3 e' [" R7 m6 j) c# j* I
  7. time_dataframe = pd.DataFrame(columns=['distance', 'duration'], index=ids)
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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。
# n+ Q0 C. j* H$ p: a
5 \  n" G% [" ?8 Q( T  D7.填充DataFrame：
  1. for i in range(0, len(checklist)):
    ' n( p3 \/ `, q) D, v& D

  2. ( l0 P6 {3 \" `4 P) b" E1 @
  3.     id = checklist[i][0]
    0 Y$ |3 t) x3 w7 k6 ]

  4. 4 O4 j0 n! [/ b" x3 }6 G- e
  5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance) m' ?- S6 T. y/ M8 J# ]  M1 S! ^
  6. 2 w4 L5 W+ s- a+ j0 L1 w
  7.     time_dataframe.at[ids[i], 'duration'] = float(checklist[i][2])  # duration
复制代码
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。
$ P8 r6 ]- x+ w0 S  d# z1 Y5 b! R* v, [+ v4 [
8.定义一个点的列表 list：$ _" D3 Y  \+ u5 A0 ^6 X# q8 m# \

; B3 S. _9 e9 Q" G+ K( P4 wlist = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']9 y+ C& h/ Z$ B2 L
  A# |* ~! s* x  Q2 x- a
这个列表表示要计算最短路径的一组点。( k# m' v1 ?; [! {' V7 f
( T2 w  o. M9 F# O% D. d
9.计算最短路径：
  1. routelist = []: f- w, s9 q2 L

  2. 8 N$ ^0 H6 s  g- U. d8 f. ]
  3. route_distance = []* q3 s1 }* o# |+ Z' }, Q' ]

  4. ; X* Q. t) e, E; T5 E; `
  5. for j in range(0, len(list) - 1):  d7 d/ n# @3 ~( Z; U) [
  6. " k, @9 P  i0 u# o( K; d
  7.     # ...
复制代码
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。
$ c* L3 N. o, W, o* N2 S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。
3 \) }5 {; V$ S) n- q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。
2 V& S3 s, r1 W) u" O9 w
# |; |" C! {% n1 l2 s' M6 Y. P' O; g) b% C

dynamic.py

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