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。
% b" f# m! P* `5 u让我一步步解释代码：
8 d; R& g& r" i. \- V  O# s
1.导入必要的库：

1. 
   4 C* E& H& T% ]) w% N1 z9 e$ T
2. import matplotlib.pyplot as plt  z& U) I: e4 c8 ^* Z! _. y! ~1 D
   
3. import pylab as pl
   : y! n. P( G6 U$ K. I; @
4. import connmysql
   6 f0 k6 H- W4 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。
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"' h$ ~9 C8 H/ z& {* |' j. v
   
2. ! J' Z0 t8 K: f% m% u; `8 ]
   
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。
5 l0 G" n% a) `( |3 o
6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []
   * A5 @+ R/ w( p+ J, _
2. 5 j0 b0 ^& ?. c2 A. ^
   
3. for i in range(0, len(checklist)):& @9 `/ F* y, M\" A3 S
   
4. - O; T% d6 M+ k$ t7 ^; |4 U- G# f5 d( r* [
   
5.     ids.append(checklist[i][0])
   $ A/ K. |. r* }$ T% |
6. 
   ; ^( ^, |& I, U7 F$ |: a! \
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。
) N( E, Y4 p7 n* _2 N5 l
7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   5 ?- w\" W# e/ e6 ^8 ~
2. + k2 J6 v' L6 g% U
   
3.     id = checklist[i][0]
   % h& U* A! u\" e& x' r# c5 l
4. 
   5 |+ O& @- u; N3 Z) \4 \
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance
   , i0 p) K\" q6 {2 \+ Q+ U8 F
6. ; `5 q0 o9 a: s! ~& g+ Q# m: T
   
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：
2 h1 E' [, k4 ^  H. s. @
list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']

2 |" O- b+ }- ~8 \; \' [& J0 z  }这个列表表示要计算最短路径的一组点。
# V- }& H" x3 R3 I
/ l1 W. T9 [& T4 a. I5 e3 Y) ]9.计算最短路径：

1. routelist = []' ~' X) `. p3 u# s. e/ r
   
2. 
   \" o3 j$ M  q4 C) e& v' f! I
3. route_distance = []9 g, m5 H# l6 ^! W9 S\" z' H4 p. N
   
4. . }* z$ @, V& N7 S7 N, T/ b6 P
   
5. for j in range(0, len(list) - 1):
   . @( x& d+ m, G6 ]! v
6. 
   . W/ `  K\" s; [3 a, p
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。
7 t# i/ y; {# z+ X. E* z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 e3 S9 o  y' M" m! l
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