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：
4 q" V$ ^( R/ }/ c, y$ h
% u) x* V2 A3 W$ y* a  i1.导入必要的库：

1. * b3 P' e+ Z% N, p! f/ F7 T
   
2. import matplotlib.pyplot as plt( B4 U  H# A; }2 P
   
3. import pylab as pl7 b* g( ^$ K/ v- _
   
4. import connmysql\" C- V; ?; X1 |: W+ g% I+ D. y
   
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。
9 \- L0 F! ]% [9 F/ L4.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"& j% ^- p4 A\" I/ m. |; z
   
2. ' C$ x+ ?- \, g
   
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。

! n' [( F6 `  U+ c. ~6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []
   ) a* r* a* t% Y$ v9 ?% `
2. 
   4 z8 j3 z- v' Z) d% d0 B2 p& F3 o
3. for i in range(0, len(checklist)):
   ! Z  C; @: P- _( |* w8 a
4. 
   / h  \3 w% \! q: L, c/ H
5.     ids.append(checklist[i][0])
   1 z3 I: e- l1 C3 t
6. 
   : D  V: Y' Z$ }6 a6 e4 T
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。
9 q) N. y  `+ M5 S& d& w
7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   4 G+ f% c- n8 c. y
2. ; E* G7 T% F' c\" T
   
3.     id = checklist[i][0]. ?1 u/ v/ a$ I% j+ Q$ L
   
4. 
   5 K3 s5 ]& k0 @3 A, F$ g
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance
   0 l% L, x  c: a5 {
6. 
   6 w9 b1 O6 e9 a9 q* _  q
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。

8.定义一个点的列表 list：
! v/ b$ ?* o8 u/ m2 @1 f
list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']
( U8 V# Q2 n* d  J7 R
这个列表表示要计算最短路径的一组点。
( J1 o6 I- [+ T1 T- ^6 J& |
9.计算最短路径：

1. routelist = []  _6 |0 ?: X0 l
   
2. 
   ! k/ x, N\" z* S, u
3. route_distance = []
   * D3 e+ K$ B, L) }5 V/ E
4. 
   + }! n- Y6 h6 d4 y' d. P! i0 M' `
5. for j in range(0, len(list) - 1):' o; s$ \, F9 s4 n9 @
   
6. 
   * ?( d- N* @: c# ?7 ]) E
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。
1 r4 }, d9 f; K% |) @# z: O3 I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。
% J7 z) \2 j/ Q$ f3 c/ c' G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。
& k0 Z8 \# l, H( h9 J& X1 m

6 X; l6 r$ a" Q. G- O5 U6 ~5 k