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。
让我一步步解释代码：

1.导入必要的库：

1. 
   $ s8 [7 f9 y6 f' }\" m
2. import matplotlib.pyplot as plt! y' ]2 E$ k\" L) o( q: H
   
3. import pylab as pl
   - e# d4 _* ?- L+ Z8 l/ ]
4. import connmysql5 @0 y+ p9 L6 ~* n* B% |( P* D8 a
   
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。
. z' d8 |- x* G1 z' P& ~  F( U4.pandas 用于处理数据。
5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
   . B/ t# h/ g4 C, a) `& E' T
2. 4 j$ F/ Y! W* K1 T7 I( H/ I0 \( j5 x
   
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。

: h. n: x: Z) v$ h0 w" p) ^6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []
   : L& ]- K( t( }# u: _
2. 
   3 a* W- i( J2 T0 S! X  k. H0 c; ]
3. for i in range(0, len(checklist)):: \% O; f9 `& c: c\" ?\" Q; i
   
4. 6 ~4 P5 V- |, \, l1 r
   
5.     ids.append(checklist[i][0])1 O' h/ X& E0 X3 `6 e- i6 ^; l
   
6. 1 B# R: x- _; H3 _5 M: e/ A\" `. b# H
   
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 D$ D! U6 G: N2 H7 ?. [6 N; n: t7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   % x3 H) z0 g- A6 h
2. 1 `- K5 b( Y+ d) _# ?4 U. ]
   
3.     id = checklist[i][0]
   + ~7 a; k; l& [
4. 
   1 M8 m+ z3 W4 m& s4 m) T# u
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance0 A5 @/ d4 \1 M2 U
   
6. 
   4 X/ k( ?/ @\" I  [/ {* J8 N2 z& }
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。
" u2 a% F/ [& |) c: A4 F
4 |: M, ?& I: ]! B" c& @# c0 W  d8.定义一个点的列表 list：

/ b4 n. y) i* R, N/ Glist = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']
# {, m% D  d: z* s( w
& n' y: I* Y. V4 P$ J0 a这个列表表示要计算最短路径的一组点。
) h: r! y2 Q2 }5 _$ R6 j
* V  o! N! J6 ?: ?- [# _9.计算最短路径：

1. routelist = []
   2 k# s! S( h. E+ g
2. 
   : l0 l: Y0 M) R* e! [& a0 u* i
3. route_distance = []
   $ _, I\" d% K6 P$ s
4. # f( o; v) x  H
   
5. for j in range(0, len(list) - 1):
     n& W* m4 I, {# L( n& i
6. ( _7 b0 S5 E, P8 s
   
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。
  y7 Z7 |0 R% u: p6 W4 Y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。
- L& U, X; {. [, }' I6 T0 v& f0 `# g