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。
2 q, z$ V* y& O. }让我一步步解释代码：
( C* Y; s0 t2 X5 p: Z8 B( D4 @( s5 H
: Y, B4 c( X' y' u5 H, t% `1.导入必要的库：

1. 
   $ C$ v\" s# Y, e8 k7 c
2. import matplotlib.pyplot as plt0 f$ v3 Z/ k( b# h7 d' L
   
3. import pylab as pl/ L2 ?9 O  i% c
   
4. import connmysql# S! U$ I. [$ X% D$ N$ ]! ]4 i
   
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。
  E* S% \3 B+ V; q9 g" D* i* {  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"
   $ j( f2 A  U/ N& u: \: A
2. 4 E( f' s1 U# ^6 B! ~, r0 h
   
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 = []
   8 f2 L# {1 e; ?3 q$ Q* H2 p1 Z
2. * r) t/ G9 ]- S1 c
   
3. for i in range(0, len(checklist)):+ }9 \8 A' A$ m
   
4. 
   8 O4 v* \& ]$ H# v9 ~$ u/ U6 R
5.     ids.append(checklist[i][0])2 ]% Q+ Q1 S  u2 f7 @& k\" X4 x) H
   
6. 
   8 {: ]  u' M; _6 S& T* o\" E0 \
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。
3 A5 T% M) D- r) k. Z( N
7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):; x5 e5 B: i- [
   
2. 
   1 v4 O. K1 u/ N% ]. f4 u6 r
3.     id = checklist[i][0]1 t9 e. U: d+ [  Z
   
4. 1 ?0 F- Y, [3 O, P( D
   
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance5 A: M+ U\" ^0 n# v3 C
   
6. / |  Z( B, m0 Q; @+ C; d
   
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。
- H4 O" X# ]( D/ d
0 \% T4 o$ d" S* u* K" k9 J5 h8.定义一个点的列表 list：
8 H' Q9 s7 i+ F4 Y5 P, E! ^" F7 j
list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']
- N9 {7 a3 m' U8 Q) E; v
3 X- P# u: G5 B, B3 c  ~3 K6 w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 = [], l1 n. F# M6 t* \6 o0 B% O
   
2. 
   ; C  G' Q) x( q! c\" M
3. route_distance = []
   - d\" D' V8 Q% G: e
4. ; w5 d; Q% ?5 \7 r# H  l/ M. D9 e/ A
   
5. for j in range(0, len(list) - 1):
   \" u8 `7 g. }+ G0 H  u
6. 
   + s& J& X! D- T: C
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。
9 n" z" S& X8 M  B: r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。