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：
0 @3 t7 K- ~$ L0 B
1.导入必要的库：

1. 
   ; e  o\" E+ n3 d1 m' a1 u4 y+ {
2. import matplotlib.pyplot as plt
   2 \. y! J: |' G\" Y3 ?\" j
3. import pylab as pl
   7 R5 `! h3 Z( p. M, s$ \- x
4. import connmysql
   ! v. n5 i5 T+ t# [5 n
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。
6 d8 f$ u$ l9 ]: n/ x3.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。
; z6 }& Z8 }( I: ]5 w! O- W& j5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
   6 Z  u- ]7 d8 y9 S  Q4 F\" X
2. 3 B3 l  \9 {7 S3 |
   
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 K) q' c/ A6 X
) g$ c' T& G3 y2 M) L6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []; r( r& j0 f( I: X
   
2. 9 M$ d, n! n2 @\" _\" Z3 l7 r
   
3. for i in range(0, len(checklist)):5 w7 z: X5 h* M  _! x. O
   
4. ; i3 B4 h9 Z& t7 J  x' E/ j
   
5.     ids.append(checklist[i][0])
   : U1 {2 Q. {. t- K# @1 T
6. 
   & h8 J, }& i% s1 m/ [* Q) p! r
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。
  k; ^# {, F- P0 u2 H: J7 m+ M( f
7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):$ A7 i  Q. r& x6 B& y
   
2. 7 @6 x2 a1 F- E+ ]' q/ I
   
3.     id = checklist[i][0]
   ( Z! O. r4 N3 F5 z: R
4. 
   2 J- _\" J: d% S. Q; {; F
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance
   & }$ _! {8 G  [! G! n
6. : ?( [0 M1 G1 f) Z( }
   
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。
; I/ ]6 ^$ ?2 y% I' [
8.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。
- A; G" y2 s4 A
3 ^$ s! o# _$ l; @9.计算最短路径：

1. routelist = []
   + m/ Y% Q, r6 L5 v! W: L9 ?! `0 v
2. 
   , Z& b  P2 C! ?, U4 u
3. route_distance = []
     y; J6 t4 Q1 ~\" _+ _: p* V1 E
4. . m' W7 G5 n' m6 {
   
5. for j in range(0, len(list) - 1):0 N' I: `1 R7 u9 D
   
6. 
   * f& Y  D& K3 p5 H
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。
3 q' R) ~# A/ v$ r+ G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。


" e% H3 U1 b+ R  X