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：

6 U3 P5 V% j$ M. s  }' z+ u1.导入必要的库：

1. 
   ( e, C* T  t% x5 h! F
2. import matplotlib.pyplot as plt( T! i$ R, X! T( g
   
3. import pylab as pl
   ! o- s# ]% B\" w
4. import connmysql# E( C3 `# b0 x- U2 J\" [
   
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。
$ R% l' g: w9 w$ `6 ]" h) \3 n4.pandas 用于处理数据。
. o8 H5 \( Q9 K* Q' v1 g5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
   % j- C# b6 b& |' f  [& n
2. 
   7 a6 {2 J0 O& |1 s\" L+ ?
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 F% k  E$ s5 m6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []. x* _; P9 O+ n; p/ ^
   
2. 
   + h. U9 B/ \7 h, s
3. for i in range(0, len(checklist)):+ J& M: l6 z& N! ^( T  B
   
4. 0 `. Y' |) V9 p- n
   
5.     ids.append(checklist[i][0])
   # J* c; ~8 Q& x& O) e
6. : _: b2 I. w( C% V
   
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。
9 J# U# a7 q7 ~: z6 G! C
7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):2 ~+ E! G9 W% }( X; y
   
2. 
   8 B' j2 j0 h$ q$ A3 o$ y2 g\" `' U
3.     id = checklist[i][0]& Z' ?) t% A: G( I4 W4 Z
   
4. 
   - v/ E\" B\" ~) ?1 S* ~+ d
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance3 r; T2 ?5 b* J& G- s
   
6. 
   9 `2 z\" p- [/ U/ q+ Y* A- n1 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。
/ P, p  p3 A; l/ @0 Q' K
8.定义一个点的列表 list：
& B+ n9 l- P& Q+ B* n; Q
5 s5 d  n$ Y. V& p: j0 Jlist = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']
1 J- q" A& _  a0 \" z; h
" Q; y. L2 X/ @. n这个列表表示要计算最短路径的一组点。
+ q9 u! \" A9 w* V
9 L/ D4 N- }. x( Q! O/ n9.计算最短路径：

1. routelist = []
   + y  x3 k; l8 c; {, I9 H: C2 g: a( f
2. 1 S( m: o: p& h& ?5 P% {5 G
   
3. route_distance = []3 V4 Z5 r/ x# n6 q& j, E9 X5 w
   
4. 
   : k( u- e  P4 o* z
5. for j in range(0, len(list) - 1):% R# O  K7 ^3 i7 t0 f4 L3 U
   
6. 
   8 w- u2 R6 z\" ^7 r& l& }1 D  N/ ]
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。

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