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。
' |, d/ v, H0 m3 Q! u) s/ o% @让我一步步解释代码：

1.导入必要的库：

1. 
   & A9 @: C' X2 n! F* W\" c) m, t
2. import matplotlib.pyplot as plt
   \" ~+ C! J* i& d
3. import pylab as pl3 s$ H: }; o5 N4 s& }6 Z$ c
   
4. import connmysql1 G) i: d$ |+ y- h
   
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。
, g0 c1 i8 N- X2 }! {  C4.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"3 A; X  Z( I% ?
   
2. & b0 l& a0 h/ b# M5 e- C
   
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。

+ D2 y. U% Y( z6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []' U% f( I6 A& W) F& o% [
   
2. \" ?8 g3 w- `, U& q# \
   
3. for i in range(0, len(checklist)):! N) O, T  W' G8 L6 w- Y/ k
   
4. 5 l5 g0 f% @/ J. p4 g
   
5.     ids.append(checklist[i][0])
   - e+ f6 o6 I! ^6 v& }% H% |2 g. ^: f
6. $ w& I1 ?1 ~( }; I
   
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。
/ g. Q8 j# P0 E2 n6 f6 V
* v7 [, m7 V9 U" C" W7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   # v\" N0 X8 q5 L) i% J
2. 
     O- ?' N4 Y$ D# Q% I; A5 W5 q% _
3.     id = checklist[i][0]6 W8 l. T% Y( ?* B* }
   
4. 
   5 D$ s3 Y1 |# q+ x7 j
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance
   $ z) i% H2 B$ z9 G! ]
6. \" [/ I5 x3 p( h
   
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。
& ^2 w% @& I/ N/ R+ M# I' t
( Y  _; H+ f' h' T6 v0 k8.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。
) g2 B  A' b3 _  z
5 E- y/ p: q4 p* T9.计算最短路径：

1. routelist = []5 ]' `\" M/ D3 A) Q5 d3 v1 u
   
2. 
   0 w9 h4 f6 C5 ~' Q! `\" I& ^
3. route_distance = []1 J, K- ?- m& K9 W/ p
   
4. 
   ( s+ n1 r; F: d& N. u* ^% d  _
5. for j in range(0, len(list) - 1):( `, X: E& e  Q: M8 s7 Y, b2 J
   
6. % ^( H2 H/ k/ O; E* R, L
   
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 G) B3 T, ?# |7 y1 [: E# m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。
  i: B+ D7 r5 G: G& y; I/ B6 t
% n' q# M+ j1 U9 l: _3 M