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。
' J; ^4 U* U- v5 A让我一步步解释代码：

! N, e9 n& {4 T5 ~& w: I1.导入必要的库：

1. : a+ s$ d! a* K& H6 S3 x& U/ C
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   / }4 r2 Z/ t5 Y\" v( p
3. import pylab as pl9 K  _7 _1 O4 K% X) l
   
4. import connmysql
   ) v6 j8 W9 A& Z) U0 \  U. i2 n
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。
+ T4 u' h3 H+ a/ {2 i) h3.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。
, R1 X+ ~+ o6 \2 X) y6 b4 A! Q5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
   ) G) b& H& y3 x! h$ X( y
2. 
   . r8 \. C# F7 U% [
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。

% L- m5 X, j$ l; w6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []' f6 {0 }/ g; y3 @2 ~/ ~
   
2. ! c6 N1 N2 s+ y' m, b\" s( \/ I' ?
   
3. for i in range(0, len(checklist)):* ~+ f0 d: c! r4 A
   
4.   r0 y5 B6 C4 n: d
   
5.     ids.append(checklist[i][0])2 D4 @' h5 }0 I1 h, ]$ T3 N
   
6. 
   7 G! d( U, o- [, _, ?
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 u+ w" c# w+ _0 H6 R" K, }. P7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):; D: r' v0 J' F* q* L
   
2. 
   . Q$ J% a1 y; `; F4 |
3.     id = checklist[i][0]9 S, B- L+ _% U; ^2 o
   
4. 
   7 G+ P\" D\" d; f2 z& [1 o- S
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance5 M, |4 E\" S: O5 \2 M
   
6. $ P8 g7 j! D! P) j& G
   
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。

# E# U" j, ?8 g  j: @! E( W1 ?8.定义一个点的列表 list：
  P- N: g/ c% i
) s4 R# E  q9 [: S, @* ^: L: Mlist = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']

0 D) W; G* u* i/ H% y这个列表表示要计算最短路径的一组点。
# U- C2 b: o5 d# f8 Z5 p7 U1 C
9.计算最短路径：

1. routelist = []
   \" N1 r  ]/ ^) q! `1 M
2. 1 j& E4 c' h% k  w
   
3. route_distance = []
   % q( f3 U. o7 o6 y' S
4. 
   ! I; H5 k/ U6 h: a# o6 v
5. for j in range(0, len(list) - 1):
   \" C/ h  l# h7 |+ i/ T! N
6.   a2 p! g2 p  d8 f, C% A0 G/ c
   
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。
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。
7 M* s/ F, F3 G' n+ A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 J1 j2 |/ U, i