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。
) \& i5 d; C3 `) H让我一步步解释代码：

1.导入必要的库：

1. 
   , s2 h: N1 U& P8 r$ s3 Y6 U
2. import matplotlib.pyplot as plt
   % h7 Y5 R& B2 q: `, i
3. import pylab as pl; ]- @' t) t) B\" m2 b+ c0 |% ^& R; N) n
   
4. import connmysql
   / }4 X( g6 F8 D3 V  ^1 a# H
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。
9 \4 m1 {5 G2 V; k8 K5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"$ _: t# \- k  K
   
2. 6 s; T: @/ L4 ~. K\" n
   
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。
$ V% X3 }1 D9 A2 h, }3 m
6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []
   , g7 P( [! o4 Y3 j
2. 2 [+ v1 _% G9 N, c' {  u6 j
   
3. for i in range(0, len(checklist)):, \# M  c8 s; C6 D& |
   
4. 
   - v5 y) @* r6 O! o  l
5.     ids.append(checklist[i][0])( _4 P\" u0 i8 p2 p: Q
   
6. 
   , e3 p0 a5 _: |
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。
& C, Y) N: v" }: T& [
4 _" ~6 X: v" l1 \% s  U. {4 m7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   . F/ J/ \! M% Z
2. 
   * `- L  o# L7 V& P9 W8 ?% a
3.     id = checklist[i][0]
   % }\" Q0 i1 R+ W, O' [/ O. d
4. 
   % I4 h\" g( o& a  W  v7 d' V/ I
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance
   1 {4 a* n/ ~3 S
6.   _8 L0 x0 Y% [7 e0 a: ?
   
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。
+ z, X! Z5 w1 F. w, z* }& v
5 F$ b8 @/ o1 H0 n3 e+ z0 \8.定义一个点的列表 list：
9 j2 h. B; {- n5 o6 B% d
/ Z! w: _) z4 {" ?% f- g" f9 J' rlist = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']

* Q9 k* h. h! K  T$ z6 y1 U. l0 [- F这个列表表示要计算最短路径的一组点。

9.计算最短路径：

1. routelist = []: f; w2 ^$ A% X$ L2 N3 Q
   
2. 0 r\" R0 ~2 c+ y- V, M0 F
   
3. route_distance = []1 n\" ]3 P( ^9 p
   
4. 
   0 }3 g, J/ p! k# Z
5. for j in range(0, len(list) - 1):6 P2 F* y7 i6 L+ b1 I9 J- @% ~
   
6. 1 V; h1 A4 N3 h! x4 v3 A
   
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; h% F3 }% X0 y# A' j" B3 _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" f$ v, v* G9 q( z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。
9 O5 b9 z8 [& v" [4 G6 i: y