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. / h2 w' G7 X  @7 Q8 E& W
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   7 n& o! q0 M8 d0 h8 a% p\" B6 L% n
3. import pylab as pl
   9 v% L9 C; k6 n) r
4. import connmysql
   \" y! B4 ]  T4 H: R- U
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。
! H) l, _9 }. h+ ?4.pandas 用于处理数据。
4 h8 s: c' _$ \( p) t5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
     N8 F9 K: X/ }
2. 
   # v! _: W3 c. L: e. E8 L9 l
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。
2 H" E# W# }9 q6 t
( m+ D* J, v7 p, l/ _& B6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []0 J$ t) f* G% {! f
   
2. 
   6 z# ]1 d) v5 c' T! u8 l
3. for i in range(0, len(checklist)):
   ) G\" t7 f0 P9 f
4. 
   / ]' q7 v2 [, D0 N5 C7 a
5.     ids.append(checklist[i][0])
   $ X; g- W  K: p
6. + Z) `3 @, x+ _9 h0 C\" }- W9 R
   
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。

; ?- Z' Q+ @$ u4 M" I* c* P7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   \" f$ T* l1 p5 g- ?
2. 
   : l1 E. l0 g) p/ E# w
3.     id = checklist[i][0]
   6 u2 j9 `1 H* B
4. 
   / f# m2 b3 P4 K, V3 B9 o! V1 o- d
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance* z+ Q) Q0 N$ i$ W4 ?' Q
   
6. 
   4 X- k) m+ M6 m2 b! P' 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。
+ d: C, }$ b8 M9 `; O4 C; e% n
8.定义一个点的列表 list：
3 b$ S5 P6 i& M3 E( K9 G; V/ e
list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']

这个列表表示要计算最短路径的一组点。
/ U* g. t% Y' J4 h& m6 r0 x0 f! S
& h( O" k$ \0 r7 w) o7 q9.计算最短路径：

1. routelist = []/ _7 c; t# C% k& R9 b\" B
   
2. 8 u( P; z* @: ?$ r3 q0 A; B' N- m. r- `- s
   
3. route_distance = []
   ( f. T# v3 s& z
4. ! T% Q5 \9 @( s) o
   
5. for j in range(0, len(list) - 1):2 [9 d6 N2 `2 k- D+ G1 Y, R
   
6. 
   $ i! b5 R3 Q, y
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。
5 n# c2 {1 G- z; g( s. h7 c# `. ^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。
0 s! l# v& p. }- L% Q* `3 c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 P! v! y* a( O/ F