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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。
' Y$ \& V+ z- ^/ C$ i/ n/ c让我一步步解释代码：
: ]& H  J. D2 r, }: {" M2 t+ i( i- F* _+ n% f
1.导入必要的库：

  1. ( J0 v$ J: ^' b! R( v' d
  2. import matplotlib.pyplot as plt& p4 g  V& t" ], h. \
  3. import pylab as pl: R( O1 {, ~/ w5 b4 m
  4. import connmysql
    ! j+ o& q6 L) {' {: d. E% W; j
  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。3 |- b, L! t9 A: k5 r2 d- z) Y3 E5 _) j$ d
3.connmysql 是一个自定义的模块，用于连接到MySQL数据库。+ G2 z/ B# K! i9 e, L" D1 ^
4.pandas 用于处理数据。$ r" o4 }2 D# Y2 o- d! _6 `7 b
5.从数据库中获取交通数据：
  1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
    & _8 f3 G) Z0 H

  2. + H2 a8 J0 s  H' _7 f
  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。' u, @: o. W1 J
  Z8 H" b9 M& p5 M
6.创建一个空的DataFrame：
  1. ids = []
    / N, w& R- q5 ?
  2. - N0 L7 P8 m$ @7 D
  3. for i in range(0, len(checklist)):4 J4 Y1 O% |2 r1 O5 O. ~2 E

  4. - T% P7 Z6 R4 [6 s% a& `) e
  5.     ids.append(checklist[i][0])
    8 F( C0 p" \/ k; j& ?1 h- U2 D5 b  z6 @
  6. - B1 h' ~5 c  W; X
  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。
8 D( d# q7 p1 m' S6 U! c: N9 l6 f, n: ^
7.填充DataFrame：
  1. for i in range(0, len(checklist)):
    4 p- B0 P/ X4 r8 I1 V! X
  2. 7 V+ f0 F* A: v# H5 f& P8 ^
  3.     id = checklist[i][0]4 I# P9 y! }) M' Z1 [
  4. 4 G9 \+ T# ^. y3 G) p, W* e
  5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance
    / K* n2 V  w* x; v6 N! E
  6. + i' t# j$ [2 ^" L5 N
  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。* b2 F$ o& m3 O2 v! n" s, F  X
. \2 L' G& u8 O7 |3 L% v' U( U+ g; A
8.定义一个点的列表 list：, Y4 X2 F4 P3 p/ }# W

7 T; |& Y/ q/ u) J# {list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']$ H* b7 c; l* Z0 r- `

, @6 y7 b6 Z. @2 C这个列表表示要计算最短路径的一组点。
, }% |- H4 ]( x* e, X- |  \; q5 R9 V5 A6 R) F3 L: S
9.计算最短路径：
  1. routelist = []% `) k1 b4 \* q

  2. 6 t3 A! {0 Y# `' h& c- U) [9 L
  3. route_distance = []
    6 u( N- [$ b9 v4 s

  4. " _" q, F& ?$ o) l0 o; D
  5. for j in range(0, len(list) - 1):
    2 k/ ~% K6 y) k: U' u

  6. 1 W% z. D$ x. a& z7 V! G
  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。
# D7 S+ O2 F8 x1 M$ ~' g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。
/ M( o$ C% B3 q5 }( R- v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 V6 H9 Z! V/ P& Q8 M
1 [/ i! p1 U" _
# E) p9 o+ ^$ D* l% r+ i; x$ X

dynamic.py

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