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：

! W" v/ w& K- L0 q, z$ r$ v) w1.导入必要的库：

1. 
   % `  W  h: x* T
2. import matplotlib.pyplot as plt' {  v% r0 I$ b
   
3. import pylab as pl$ q% t5 A8 l! J
   
4. import connmysql
   7 `- A1 q; z4 e9 P5 N0 G4 f
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。
* m  I- H& L+ J9 ~- G3.connmysql 是一个自定义的模块，用于连接到MySQL数据库。
9 I3 B. t8 J% |  D0 T# |- s  g4.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"
   % }4 x1 K5 q5 ?2 W. q7 s5 X6 }
2. 
   9 R+ l# q- c) X, l; A0 g
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。
' r- V) ?% e; x( j
1 @4 E7 R& q% i6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []
   3 b3 ]& O0 k+ Z\" `  R1 F# e
2. ( C) u/ z1 S, Z$ r/ _
   
3. for i in range(0, len(checklist)):
   \" v$ @) `; r. ]5 P, S) }) W
4. ! L% n1 m* c6 M( e; B$ A
   
5.     ids.append(checklist[i][0])
   7 ], _' r- m& s2 W7 ]: ?
6. 
   - W' z: h3 \* G! v
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。

, B& q" m" o/ v; \9 @6 q9 O  `7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   / h# C; v- D6 W4 \8 H; v; Y
2. # e\" ~3 [1 y1 L\" c6 w3 Q
   
3.     id = checklist[i][0]5 D5 }) n7 \* X% @
   
4. 
   2 w& M( X0 G8 J1 M7 g( p+ c/ ^$ b
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance
   , R4 M+ ^: q\" e% G+ }2 f
6. 9 Z5 D4 q/ a) Q: N( w  e% m$ j
   
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。

8.定义一个点的列表 list：

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

; l, E6 a9 K3 S4 ?7 I这个列表表示要计算最短路径的一组点。

& O* a" L* }2 k! i  k2 Q8 ^9.计算最短路径：

1. routelist = []
   & X; k\" ]% a7 B. ~
2. 7 F, j5 s8 C+ N
   
3. route_distance = []
   5 _* n- }9 k+ `
4. 
   6 N) Q! \7 L\" m8 }
5. for j in range(0, len(list) - 1):2 N- R4 r$ n7 C- G6 z: t7 U
   
6. 5 K4 e+ S# `/ ~: p! z( @/ H  e
   
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。
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。
2 Z3 f) q# m5 p, o% x" j0 ^: O& Y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。
3 C) G* t$ o. j" \* P( V  ~' P