从数据库中检索交通数据（python代码）

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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。
让我一步步解释代码：

1.导入必要的库：

1. 0 [$ B( V' b0 }/ ~8 p0 ?+ W
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   ! q- ]* Z2 V* i6 q\" Z- v3 D
3. import pylab as pl
   5 b2 P3 Y+ T  B5 W
4. import connmysql
   $ i1 J5 L$ m) n. E, ?, ?6 Y9 I
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。
3.connmysql 是一个自定义的模块，用于连接到MySQL数据库。
4.pandas 用于处理数据。
5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
   ; I: n6 s\" h5 o' o% f
2. . L8 Q) r) _- d7 M1 _1 v' t, 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。

6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []1 Z( N  N9 V- R4 e6 T# E
   
2. 
   * k. k/ v9 N+ J/ _* E- F
3. for i in range(0, len(checklist)):& D. f2 `; A9 \' o$ C2 Z
   
4. , S8 J2 q! L1 |  E, L3 V
   
5.     ids.append(checklist[i][0])
   3 g- R8 d, z( _( L
6. 7 E1 k4 B& v& Q8 K( O1 ?
   
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。

2 f8 q+ s, H% W3 v7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   3 `* b, s) f$ e4 i4 ^3 @5 }9 m
2. 8 b  v& R) H. w5 l0 o
   
3.     id = checklist[i][0]* H! w0 i2 M1 W1 w* j
   
4. 
   2 G4 {: O+ y) f  z5 T
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance# K$ k6 D' v3 z/ i. v; ]! e
   
6. / z! O  V% v3 w
   
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。
  Y5 G+ z/ L. p0 S# B8 g+ I9 i" J
8.定义一个点的列表 list：

list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']

, a; K, l# N3 a7 u这个列表表示要计算最短路径的一组点。
( u! y! y* N- ~8 @" y* J
, g# v: P& x. r/ I9.计算最短路径：

1. routelist = []6 ~( W* u0 J# B! y% R# ?
   
2. 
   ! `; ^3 z+ N& S  R; q
3. route_distance = []
     c  k+ W* n. u
4. / U8 w4 m# P3 E) T5 h8 Y
   
5. for j in range(0, len(list) - 1):
   / L, K: z# z' p4 x) y
6. ) C6 o8 p! B9 U! I4 m
   
7.     # ...

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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) e" u: [) G/ ?0 r) R9 u$ R& U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。
% I; _# V  t& o! V  W) J' Z6 S5 f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。
; Z8 R! Z. x/ d/ Q. B( C

& {: I- W+ w5 |