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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。6 W8 C" X' s2 T  F$ L
让我一步步解释代码：
: Z, E; C3 c& N+ d
" m3 g  U3 [4 y1 j1.导入必要的库：
  1. % T! G3 l. r5 R6 d1 H+ x. d1 v
  2. import matplotlib.pyplot as plt; N, i6 a, C# G0 R* X7 j
  3. import pylab as pl
    ; A$ L3 v  v$ H0 G6 X
  4. import connmysql
    # ]& d5 A, N% k1 ~: K4 t
  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 W4 k' g# t4 K- }: |) C& J3.connmysql 是一个自定义的模块，用于连接到MySQL数据库。( ^# V) A9 q3 Z; N) F* z! _7 D& C% F
4.pandas 用于处理数据。$ B3 a5 R5 a" R. J- B0 f" B/ R
5.从数据库中获取交通数据：
  1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
    1 ~1 ]: w1 g0 u" l: m4 k, `8 W, d- I! R

  2. / F2 v; e3 d9 k; p( n
  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。0 J+ O4 J$ E8 C- F) k
. @4 ]. [+ Z. K! }+ M+ H/ E
6.创建一个空的DataFrame：
  1. ids = []3 m0 e5 P' n$ w# n

  2. & Q! {0 g( {6 o' A5 c3 `9 Q$ ]
  3. for i in range(0, len(checklist)):$ V7 I7 s6 T# ^9 p+ ~
  4. * {) X6 g$ _# A* V, E" n
  5.     ids.append(checklist[i][0])
    1 l( Y& V- v% m& X3 R
  6. ; b0 i8 y# q; \
  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。0 w7 c; W& |1 ~0 g% n* c
; {5 L' f. I" j% {# b- @
7.填充DataFrame：
  1. for i in range(0, len(checklist)):- r) _) Z& A: c+ E9 u* R# n+ V3 h
  2. : K* j$ |! y/ i) G/ A
  3.     id = checklist[i][0]5 r3 V" t) y9 @/ ~0 ]. C9 ?) J
  4. ) K& H1 |9 R, V
  5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance% o/ S$ Y1 L+ d# Y$ V- F; G

  6. $ O& M' G: j4 C$ U+ a0 d; k
  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。
  V* S7 Z/ E( |2 N0 n" s6 K8 f# }! G+ f: ]* g+ w7 [: a
8.定义一个点的列表 list：0 v7 J7 v( L+ O5 F7 S- z
/ E' {" ~4 V/ B6 S0 f+ V
list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']
& M* `' B5 v2 g2 e  b% z+ A2 Q! w- @: [4 i: B* [$ y- y
这个列表表示要计算最短路径的一组点。# X+ T: ?4 g7 H' F) z

+ }$ j) z( _% X, ^& x3 g: @9.计算最短路径：
  1. routelist = []* r( _' f+ Z$ V4 L3 x
  2. - U$ l6 ~/ C/ Q& ~
  3. route_distance = []
    6 J! M9 a8 G7 T0 @# x( ?2 x

  4. 9 d6 E* T4 t( `5 S9 T& X: S
  5. for j in range(0, len(list) - 1):
    ) e4 t& e- [* L0 ~1 W
  6. / O: P' `% r! L6 G9 ~  s2 r
  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。
, z, q& D7 h4 N. r8 W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。
$ @8 y% u9 Q- U2 `9 _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。
( O% S9 {$ L$ _- k
% c8 L) ?$ k) T
6 y; q* S7 }7 Y- a

dynamic.py

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