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：
9 B9 a- ~9 |# `3 y
1.导入必要的库：

1. 
   \" }0 U5 m0 n$ J( U
2. import matplotlib.pyplot as plt- r! p; e6 F% m$ @3 W
   
3. import pylab as pl
   , f* H8 F6 u$ Y\" d, K. F2 |
4. import connmysql
   \" B! _4 w\" \( @! I8 w
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。
- _! H2 K7 z7 K2 y" g  N3.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。
: ]' }2 {( Z) u! L0 t5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
   * ~3 X: J1 z3 M. b. J
2. $ P5 A2 B. E; k/ x: L& B1 m
   
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。

9 A# p0 v4 T/ J2 f' C# I6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []
   2 p7 }  i# U# E# T0 ~
2. 
   ! R' ~  I1 i& }$ H, w
3. for i in range(0, len(checklist)):! ?* z) G  e( J1 c  O# L
   
4. 
   1 w8 a. c/ X$ L3 c$ _
5.     ids.append(checklist[i][0])# j\" A0 l& E' g
   
6. $ Y( W9 \0 \0 Z+ q# T
   
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。
- `) Q2 i  ~1 }3 H# d
3 ~! |5 \$ o: G& n  x1 ?3 i7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):5 a9 X. U( V, y) u- g3 K
   
2. - k9 [3 O; q1 k1 X- S\" D
   
3.     id = checklist[i][0]. v! x/ n2 G, X7 Z7 M* z9 l\" w; I# r3 c
   
4. 
   / p5 @% n. u5 G/ r$ W; n* s
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance5 t( D) T- ~( k0 b& `
   
6. ( V7 ^9 N) ?: [- I$ U1 u
   
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']
5 B& _2 T4 \  H. E( r* T
# o- W1 C; _3 E- U5 {这个列表表示要计算最短路径的一组点。

" J4 }: o, U+ q3 ]2 I' X9.计算最短路径：

1. routelist = []# d. G$ f5 z\" C\" d* k. \. A
   
2. 
   $ x- U6 L3 i# J3 [
3. route_distance = []8 T5 P2 N1 R\" I
   
4. 
   , H& y) p8 v% \2 Z; Y) c4 Z
5. for j in range(0, len(list) - 1):
   / f4 z% [0 ^; j* L9 B0 w6 k# E. U
6. 0 S0 @: B& ~6 M7 Y. J& i
   
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。
6 `4 i9 {) n! ^9 y' H8 \7 Q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。
- ~4 n! S/ c$ g+ f: h$ a
; Z7 @0 R: [  r) L9 c
+ O* N3 i3 S3 F8 u& ]+ v