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。
9 ^& b$ s2 o' `3 A' [, j9 q  J1 W让我一步步解释代码：

1.导入必要的库：

1. 
   0 i* p1 S. n/ ^( X1 E0 m3 I
2. import matplotlib.pyplot as plt
   . A: K. @9 T0 b8 W, V' z4 W
3. import pylab as pl7 i. e; u' U8 Z; s0 O2 K
   
4. import connmysql
   1 d, @: B; @- O
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。
; Z( G& t. _1 k! h/ E+ b2 k3.connmysql 是一个自定义的模块，用于连接到MySQL数据库。
- O: t- Y* x8 g. i0 S" d4.pandas 用于处理数据。
# z! P9 E8 H8 z2 ^; C! d8 I5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
   2 A7 U3 A2 S4 }5 ?% ?- }+ u' \
2. 
   2 k+ b. t5 C+ 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。

6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []7 w2 u( W' \: ]7 H
   
2. 
   , l. X0 |9 Z1 X* ]% X& ]
3. for i in range(0, len(checklist)):8 d; C- D( w7 T7 b9 f; T
   
4. 
   - J) A' s* D: }( m' r0 L
5.     ids.append(checklist[i][0]): ?! U- g9 \& J3 `- {1 U0 D
   
6. 
   9 E7 F6 S  j, ~. b
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 D6 ?: p: X' y+ F! m, H
9 M: ^8 {. y" W0 `% r7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   1 b0 e  E4 H6 k
2. 
   7 A  m  F\" n7 \4 ^+ P. G\" O8 T4 l
3.     id = checklist[i][0]\" y6 q1 w: }- R' w- F
   
4. ) i6 O/ Q/ G) j4 `' r' k
   
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance7 e1 ]0 d9 M6 M+ e  k6 y
   
6.   s% G6 U) q& z' A, q0 C- f3 _4 K
   
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。
  |; I9 D) Y* n. ]6 n  {' m% _
) K/ a( o4 A0 {8.定义一个点的列表 list：
* `( r# F/ k$ k; |
! ~, O0 O; o6 M! F' a  I0 L  Tlist = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']

这个列表表示要计算最短路径的一组点。
4 `+ q8 ]$ S, C6 s% Y* I" e; H( V
9.计算最短路径：

1. routelist = []
   + t- X) s  c# ?
2. 
   # n- S4 |: E! ]/ R4 \3 L1 y  y
3. route_distance = []
   # c4 @\" h/ S/ i1 s9 X
4. * P1 D8 Y+ M3 Q3 g2 u
   
5. for j in range(0, len(list) - 1):* u* Y6 Z3 `: z* g5 O+ }
   
6. 
   $ u0 c* W' a- V2 V8 o# K
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。
. k; {$ G& @8 p+ d' J* A" m1 V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。
& F6 p8 G' B3 {8 S: _7 t6 V

. _9 O  D" X$ B0 d( a3 W