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。
" `" R' S! p1 O9 U$ q让我一步步解释代码：
; {3 c: a( M5 r0 X, {! T, Z+ ]
  S, o1 a5 C: Y0 ~6 `" e5 R1 U1.导入必要的库：

1. ! V; P1 }! [6 i7 Z. U9 \7 w: f4 Q- \
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   3 ?3 S0 e. D9 ?2 B& y4 D7 D7 b
3. import pylab as pl- t1 F+ z6 ?7 Q9 |
   
4. import connmysql1 r3 @5 Q8 O4 K9 J
   
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。
  p6 N5 Y5 B3 U9 w  }& l7 \+ E. b5 k3.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。
& A7 y$ F6 p9 N, k4 d9 N' o5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic") g3 H( V  v4 ]. c6 S
   
2. 8 M& P6 o- G( ?0 K3 ~  [
   
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。
$ Z' g( d$ m2 b7 ^) R) e' o
$ e, |0 V" m$ @7 e; f) ?6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []
   ' ^; O\" o$ j6 \! M
2. ; l* @; \0 W1 X& e3 J
   
3. for i in range(0, len(checklist)):
   $ o7 D+ q0 Y& E0 \
4. 
   1 P% L$ I  |; Z2 s4 r0 q
5.     ids.append(checklist[i][0])5 g4 d* v$ Z/ R. `0 W# u
   
6. - G% v& Q& B# @) U/ w4 `
   
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。

7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   % f! g& w$ f) ~* C+ M\" f
2. % [! Z# u3 I( s5 o0 X. d1 Z/ j
   
3.     id = checklist[i][0]
   + r! ]; T! Y0 u# q1 q( T; E/ E
4. 
   / O# Q+ u5 U! g% ~% Y
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance, c; O/ ?/ |7 o* _( A2 Y7 o
   
6. # j; y/ \/ @; o6 z. b; d4 T9 t1 U
   
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 h9 t7 k$ [4 i
) t# N. e2 i/ m5 D# ^4 f8.定义一个点的列表 list：
, l0 {9 r  A9 J/ b3 w
list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']

2 I7 q0 d7 f/ _% K这个列表表示要计算最短路径的一组点。
9 l: t% M* n' A) t, I! R3 j8 E
; Y& F/ U5 N8 h9 ]/ z1 f9.计算最短路径：

1. routelist = []
   3 W( W1 }9 L. G3 G$ G\" a
2. - b, b' K- U9 ?1 b6 P) o
   
3. route_distance = []
   $ E1 k2 J' A! O0 P, F
4. 
   % A! x# ]# p4 R\" E; ?
5. for j in range(0, len(list) - 1):% ?- |/ J# y0 ~% B
   
6. 
   ! }6 o6 }2 J) D+ M* V% n9 ?\" o
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。
" L  `$ Z8 ^3 I5 a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。
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。

5 L* u! L( N/ N
/ ~8 z1 t* h: B