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。
( E# M7 W& m0 U6 `3 F  a. u$ F3 g- X让我一步步解释代码：
! e5 l$ u* N. ?' ^, X% C( A
! V( w. H0 J" P2 r! L( X% K1.导入必要的库：

1. 
   9 c* L# [( R6 Y! [/ }
2. import matplotlib.pyplot as plt
   & Y# R$ ^8 y3 D- m2 T
3. import pylab as pl. x0 b7 ^- o5 x1 S/ b7 U
   
4. import connmysql
   5 Q7 r# }, w7 G. R+ C
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。
* B% @2 G: Q! y5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"- V7 ~  a& F$ h9 c7 U
   
2. 
   - s# _9 k! C9 I
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。

( _% D7 A  X* {/ _% j: F0 `# D7 v6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []9 }3 L\" s. b5 O
   
2. 4 _( O* M, l, S9 N# [# a( u. a
   
3. for i in range(0, len(checklist)):1 o& R; q8 l% c\" b5 I  U
   
4. 
   6 x' Z- Z  L; f; U
5.     ids.append(checklist[i][0])1 Q. c; W; U; C/ R
   
6. , q1 \$ x1 @: E3 t- v6 g- W& M
   
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 u7 h! u$ t0 l* D. ^# Z4 F7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   8 |+ k& d  e. d3 i
2. 
   : r8 X/ o' y) T) L0 ~. x
3.     id = checklist[i][0]
   6 p9 x' `  r+ u) t5 e9 z' O
4. 9 R7 b6 u2 f+ `, \* o% B
   
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance
   : k& I6 w7 N. r7 |( c  Q$ X5 y
6. 5 D, b$ J9 L- h7 p9 y
   
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。

4 r  ]: R# p7 `: I  L8 u$ Y" G) y8.定义一个点的列表 list：

4 v" x5 D' G6 ilist = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']
% K/ D6 m* b, r- n+ i3 d
这个列表表示要计算最短路径的一组点。
' a6 `9 q$ L* C5 d) ]7 R9 f. s
3 ^! A5 v3 d8 [/ |6 v; s9.计算最短路径：

1. routelist = []
   \" K- r4 W\" p8 e. p$ M! }) R. O5 G: h
2. 
   \" w4 D; @' V4 B
3. route_distance = []# H; p8 d( @, t4 z
   
4. 
   2 O$ Y' l\" B5 k3 \) D4 ~# f: w
5. for j in range(0, len(list) - 1):, _, X8 g2 Z$ s1 N( p9 R
   
6. 7 f6 U% q3 `# V: z( t+ N8 }7 ~4 R  \
   
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。
" g" U3 Z. W+ 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。
" R1 K  ?2 \, ?/ ]2 O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。
( h8 T' A! Y9 x9 K
# U% y7 W+ ~/ X; o* f1 }