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。
$ k) Y' O/ s0 s, h3 ]. I让我一步步解释代码：
$ L) o9 g6 W( d8 [  M. N
  G7 W) E" E- }5 M6 w* x1.导入必要的库：

1. 
   3 i9 O: r% {0 ^$ C( ]\" c% X% N
2. import matplotlib.pyplot as plt
   * |\" {/ N9 w4 L. @1 p- d/ q5 p( b
3. import pylab as pl2 j$ }: s9 d& z' V, E: w
   
4. import connmysql; N3 S8 T\" @% @# h. s
   
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。
. C- g" U% s' d" `3.connmysql 是一个自定义的模块，用于连接到MySQL数据库。
4 x8 k7 y. Y2 j) Q4.pandas 用于处理数据。
5 o; U. |3 H# \( S. C) @5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
   4 @. [  l9 ^9 ^7 Q8 a
2. 
   9 j' R2 e* m, q3 x' P! ]4 |
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 = []8 A/ P- W4 S7 |! _* k
   
2. 
   $ Z- E9 z\" V2 J  y5 U* s
3. for i in range(0, len(checklist)):
   0 |$ w) b+ k+ E8 J2 s
4. 
   , y  G* q9 Q1 Q% p) Y\" |) o* j2 P
5.     ids.append(checklist[i][0])5 l+ k, B4 N# F
   
6. ) _\" Z9 w& e\" {& n
   
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。
5 ]. H4 _) h- s* {  w' ]
7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):5 H/ o8 v+ k4 n, B$ ]
   
2. 
   + s1 L6 Z2 s* f, i
3.     id = checklist[i][0]
   % i4 A8 {6 G/ Q: i7 Z6 A. y
4. 8 o- Q  d5 I1 y7 y
   
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance
   3 d. h1 g+ C. Z3 G% M
6. * W9 _% d4 Q/ p1 R1 ~# 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。
5 V4 q- m1 A/ J) f) U, K
8.定义一个点的列表 list：
, k$ U9 t' q3 o0 V/ @4 C
( J3 T+ J+ k$ t9 u+ r/ m# plist = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']
5 U) N5 }( z5 H  I/ P% S
这个列表表示要计算最短路径的一组点。
) N: ?, _* w! a0 i3 i5 i  @
9.计算最短路径：

1. routelist = []9 L5 Z& I, C( b8 J& Q
   
2. ; a5 ]- L! x1 H8 {$ ]
   
3. route_distance = []
   $ [4 X% p3 T* D\" ^0 A' ?3 ?
4. 
   , g! h9 G: L# m1 V3 f- @, ^, _. f  a
5. for j in range(0, len(list) - 1):; _/ T0 f/ v* R+ I
   
6. 
   $ p: ?, {1 S0 }% b
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。
+ f4 t4 _# X& e, s: 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。
- l$ @, a$ |$ g4 S: d8 F5 @; Z  j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。
3 K5 `/ E. ?+ {; {. r
( N4 B6 A8 o7 H  i7 B