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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。
4 l. s; C' K, {' g4 B  Q5 H6 p. G让我一步步解释代码：
# l6 ]( e2 X0 R# X) ~# M" \
& }& p% N6 r7 F, k6 w/ C) O$ A1.导入必要的库：
  1. ; s7 ?1 R7 N8 k1 C9 f+ d: J
  2. import matplotlib.pyplot as plt
      ]3 y- g( W) I- m  B* n
  3. import pylab as pl5 L3 z' p/ w! M, v+ o8 d' A+ W
  4. import connmysql( I1 F9 t0 t9 r. }2 f/ f" V) j
  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。/ h. Q3 _! t" K. B& T8 L
3.connmysql 是一个自定义的模块，用于连接到MySQL数据库。$ P+ a7 ]- Y) B8 e1 d7 j
4.pandas 用于处理数据。
' {, r( x% [# D8 U; [5 ^& \9 [8 r5.从数据库中获取交通数据：
  1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
    7 ^' o- k* b3 c

  2. * c4 K. z' g3 }2 i% c
  3. checklist = connmysql.getdata(sql2)
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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。
  q5 d9 c, T' I- }, J" U9 R& t3 D' T: ?- n/ L+ P& |
6.创建一个空的DataFrame：
  1. ids = []6 q( \( ?  O) y6 @4 K

  2. & g$ a0 i( z0 e) |) h8 X! s
  3. for i in range(0, len(checklist)):
      D- |5 n& e% @1 w. ~* x/ h
  4. $ E6 ^2 Y5 s! X+ h* Y9 G: w
  5.     ids.append(checklist[i][0])7 E7 @0 {, ?9 y' _4 y

  6. : u* |8 l. Q6 \% _# U% R, S$ M
  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。+ Q; s2 w- m+ p6 Y0 _1 m, E

( m7 D( f% m& Z, W. f9 ], R% |6 A' M7.填充DataFrame：
  1. for i in range(0, len(checklist)):) w6 U( z% e: x' q+ I0 L2 `* {
  2.   B2 G0 N; {( `( |1 s- }; b
  3.     id = checklist[i][0]
    - |. n3 ~9 [, w4 E8 f+ U/ Z1 [) Y

  4. ) n2 P7 V. j. e8 |$ T; U
  5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance
    - A0 r1 m& {8 h4 Z- E6 W- d
  6. & o/ N9 z; O; b3 V  M
  7.     time_dataframe.at[ids[i], 'duration'] = float(checklist[i][2])  # duration
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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。5 A3 s- p7 I, @& c

5 E: j) U6 D; e8.定义一个点的列表 list：, Z/ a  Q5 w! m2 m& U
, w2 b3 t9 m3 M6 v
list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']9 d0 [3 X% W* H  E5 j

  V! }& D2 O9 d  v- K9 t0 f0 H这个列表表示要计算最短路径的一组点。$ K& u5 C7 C/ h4 a: l- ]

' P- Y0 k, [& b+ a& @4 E% B( j8 ^( a. R9.计算最短路径：
  1. routelist = []! |  c* v$ n  @4 [) J; v
  2. - U5 W: n3 ]0 |8 ]* z* t
  3. route_distance = []
    ; T/ L6 G6 O3 V, U( E8 L
  4. # x! z" _3 ^" M6 N9 L7 _( g
  5. for j in range(0, len(list) - 1):
    ; ^. a& K+ U; [" \  A( J9 ?
  6. # i6 _* m0 W' B; N) N. P
  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。- U+ t0 c' |- ?) H+ Z
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。# F) o4 T; B( J: M
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。
0 d* d% E# U. a, b$ K; x3 _
/ M8 Q% D& [* W& t, ]: t2 Y& _8 _, }. ^: X, M0 s) P# _

dynamic.py

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