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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。
! T  C; w( K4 ^$ N0 R1 N: }让我一步步解释代码：
0 [0 g9 k6 j- Z2 D/ o; G5 A
5 L9 }, @0 x' P1.导入必要的库：

  1. . ?  t( A3 X0 s2 ^9 h6 L
  2. import matplotlib.pyplot as plt, t' _0 c- \$ t# ~* e* Z0 s
  3. import pylab as pl4 F5 Y# E2 y/ {' n) W- @& U. I
  4. import connmysql
    ! L8 c4 A5 R3 `% ~4 |6 }3 U6 ^
  5. import pandas as pd
复制代码
2.matplotlib.pyplot 和 pylab 用于绘图，但在代码中并没有用到。6 R; V1 M$ ?, u( [9 J# e
3.connmysql 是一个自定义的模块，用于连接到MySQL数据库。
7 q/ j7 o8 V+ D3 @7 Q: M4.pandas 用于处理数据。8 t* w: p7 E5 U& b
5.从数据库中获取交通数据：
  1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
    ; m! |" I& |1 |& Z3 }! g& M! c

  2. 3 M; Z1 [9 P' M
  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。1 [" E+ {' h% D9 K
7 O% M$ [$ q* [' X1 B- Q0 r" O+ W
6.创建一个空的DataFrame：
  1. ids = []
    * r# m8 H5 S/ d5 \# @; k  n

  2. 8 R+ G  W2 [  U% g8 ]0 R
  3. for i in range(0, len(checklist)):* u1 g- F' @6 f
  4. 4 ^/ C5 D4 k/ Y0 V7 {
  5.     ids.append(checklist[i][0])0 V6 i- s  u0 _. \( {0 B4 U, c

  6. ' c" Y- Y, i8 {( A
  7. time_dataframe = pd.DataFrame(columns=['distance', 'duration'], index=ids)
复制代码
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。; n3 P8 t+ [( _0 p' K: H" f
2 S9 ~# G0 x' X1 F: M' i0 _" O
7.填充DataFrame：
  1. for i in range(0, len(checklist)):' V6 O8 Q! L8 e' B' s8 c
  2. 4 S9 l) `, j+ ?- P4 F2 n! v
  3.     id = checklist[i][0]
    7 i$ D# h# f1 _2 O& Q

  4. 6 O: M/ I8 H' s: r# p" }
  5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance- m( K9 `5 l) U' e4 W0 b# F3 P
  6. ( k: e; }- W$ [: t; t
  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。1 s4 G! Q! A. ]9 m+ D, V3 X, [8 e

' ]6 o; C( e  a# F8.定义一个点的列表 list：, l3 Y) I; ?# S2 J5 \- w7 }2 P

9 n* y+ b; H% m! q3 G1 alist = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']
( W) ?) @3 A' a& R9 H
( A+ B8 u2 T3 a1 u$ U这个列表表示要计算最短路径的一组点。9 _$ z  p8 J6 H8 y( D" F; |, |& y2 Z
  M1 {% r, P+ g; h2 _4 \; k$ a! Z
9.计算最短路径：
  1. routelist = []
    4 r: s  b4 ^! v. J0 f

  2. + l$ f0 ^/ G' U3 J7 Z8 `
  3. route_distance = []  E2 u! W: a* E. y0 C0 G
  4.   P( Q" j; g: y# b0 F% g
  5. for j in range(0, len(list) - 1):
    % `0 g' g$ @. r" l! t6 V4 t4 q
  6. 6 `3 [6 k6 ]5 P6 ^) K9 a
  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。. v( G7 [% |: c7 {" n; W; P. c
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。% y7 F/ [5 `8 R0 J/ P3 H7 a
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。
5 w0 s' E- \! J/ c1 T3 F- n4 l- h% Y! y$ |* t- U3 |

& v: F! d' }( U0 x! H

dynamic.py

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