从数据库中检索交通数据（python代码）

2744557306

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。
: H9 j: N( @5 a  e' L让我一步步解释代码：

/ M+ w, _2 l  d7 s: g1.导入必要的库：

1. 
   8 ]5 r% s% m* _+ E5 M7 [% X
2. import matplotlib.pyplot as plt
   & j% ^6 R7 @3 j! ]# T; l' `
3. import pylab as pl% R3 L! n- S& b0 A  L+ ~
   
4. import connmysql
   0 L8 c3 Q5 d7 D% M# i& k
5. import pandas as pd

复制代码

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。
5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
   ' l\" f; c2 H) u7 [8 D\" c! g2 E
2. 
     L! n% a7 i$ S
3. checklist = connmysql.getdata(sql2)

复制代码

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。
/ a* G, ^2 \8 Q9 W, ~' B( ?; L
! v' D3 p$ D1 _9 l6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []% ?. q1 E0 b  l$ e
   
2. 
   6 O  `* r$ y. N5 c( n3 Q- e
3. for i in range(0, len(checklist)):5 [3 p( R! s2 i8 W, r% N
   
4. # Y\" ]7 r5 g- y% K' J
   
5.     ids.append(checklist[i][0])
   9 y, C; W, O8 f5 x3 [4 K( `
6. 
   - a$ q! J( p' B8 u8 y. C* F, A$ C/ o
7. time_dataframe = pd.DataFrame(columns=['distance', 'duration'], index=ids)

复制代码

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% d0 W$ a* P6 u- b
2 G0 R1 [- U- E7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   7 W; G* \! h1 `+ i
2. 
   4 u( u% g% L9 a% N# _; R
3.     id = checklist[i][0]+ Z) P, U3 I2 Y' p& ^, \4 l
   
4. 8 ~1 Z# Z2 x8 E6 V% U% b
   
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance4 `- v  I  R9 ?
   
6. 1 [, f& }5 e! G\" O/ S, Q
   
7.     time_dataframe.at[ids[i], 'duration'] = float(checklist[i][2])  # duration

复制代码

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。
+ D# j: c. {0 @, m* h) Z
9 v" H' R$ D2 `2 b. m8.定义一个点的列表 list：

list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']

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 = []
   ' y* r& r! d: S( f- z. s* W: _
2. 
   4 A: V( l4 R& y9 S3 G
3. route_distance = []/ V4 W+ e  w+ n. p3 w$ ?
   
4. ' I3 F# G7 s# l5 U) q/ Q7 N
   
5. for j in range(0, len(list) - 1):
   3 {7 `' N% A  W, b2 @& p! L. ?
6. 
   0 Z! R3 f/ x7 y3 {2 p- G7 v2 J
7.     # ...

复制代码

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。
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。
4 A( B% P9 {, A1 F
3 \9 A( W- |9 n1 _1 Z5 P$ z