从数据库中检索交通数据（python代码）

2744557306

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：
) c# x) i5 v2 V2 e* d8 j9 T
# Q; ~3 h( b/ U4 M' b9 j1.导入必要的库：

1. 
   4 Q) E- H$ q) T  Q9 R
2. import matplotlib.pyplot as plt6 Z- `/ u* J. U/ C; _0 w4 ]
   
3. import pylab as pl
   + f6 P% h: o' m* e' T: k. t, J# s
4. import connmysql& ^  p4 j  b( C7 n7 p
   
5. import pandas as pd

复制代码

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。
6 J% a) _; d8 `3 F2 `0 k4.pandas 用于处理数据。
7 \8 {, h5 [# k9 ~! t. m5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"- X2 q4 j( Y- X2 B
   
2. - z: g. w* `' \7 d) ~\" j
   
3. checklist = connmysql.getdata(sql2)

复制代码

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。
4 t/ Q# O3 a! A: y- O. @! H* U7 t/ H8 E
6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []
   ( J9 q# g, V3 z\" e
2. ' O1 n3 ^' D3 x9 v' u
   
3. for i in range(0, len(checklist)):1 y6 u' }% N) G/ s  M0 I# X8 w
   
4. 
   $ z+ G5 q! ]* c6 a+ s
5.     ids.append(checklist[i][0])$ ]! `1 {\" B' x% ]\" R/ M
   
6. / M6 H$ M\" }! u9 U  G7 p
   
7. time_dataframe = pd.DataFrame(columns=['distance', 'duration'], index=ids)

复制代码

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。

( r' ~! `. `. j$ ]1 z) L7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   - k6 B/ s) c2 o. d5 m0 z
2. - S! l( T5 n4 I
   
3.     id = checklist[i][0]
   : S; n5 i, z9 D& _: }1 M8 l3 [
4. ' |  C/ z& E7 F: P4 u4 J2 R
   
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance
   / y0 M, y) {: e2 g\" h8 F, m5 n
6. 
   / M\" K- y\" W) U5 J2 x
7.     time_dataframe.at[ids[i], 'duration'] = float(checklist[i][2])  # duration

复制代码

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。
# f9 y: I8 E" D3 R* z$ t+ j
+ n* C' F- i2 y" {) T2 r8.定义一个点的列表 list：
* x' m, t: d9 m1 K$ c
4 l/ Z  T# \8 @; Llist = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']
4 q% k8 B2 t" @, G2 y, L
$ O2 ]) i' _' c# o) `7 Q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 = []% s& i+ n) U0 L
   
2.   \4 k) r0 O& Y
   
3. route_distance = []
   \" Y0 [1 M: C# E7 x
4.   I: A# m. O\" E0 b' B/ G4 C
   
5. for j in range(0, len(list) - 1):2 J\" i2 Z' S: ]
   
6. 2 R* G1 e: p\" ?9 B8 y# t2 w
   
7.     # ...

复制代码

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。
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。

! m4 u, E6 R2 m$ ~$ T* C1 Q+ I