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：

% Y- {, S; E3 A  j4 R2 t  i8 f# D1.导入必要的库：

1. : r; N# A$ k% k- z* }
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   : G  J- r* b7 i: l; i  f
3. import pylab as pl\" q1 s1 q) [  V\" m4 ?' q1 n
   
4. import connmysql
   , N5 i' D$ _4 x, G! u. ^5 R
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。
# c- @5 T7 f8 C% ^4.pandas 用于处理数据。
, l( Z' D/ P& D7 Q6 e% k# }5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"; q* @: x4 A. f1 U* w/ a. s
   
2. 
     E5 H  r( ?% ^' Q: M0 s/ J
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。
- J# X7 ?' v! v
2 i" v# Z. P) s. Z6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = [], J, |+ p3 F9 }% |
   
2. * M\" v; ^6 t4 c4 G/ Q, Q0 H) J4 E. }
   
3. for i in range(0, len(checklist)):
   , b0 E# L: o\" Z# k$ i
4. 
   / }' j- @3 s& Q* S% g
5.     ids.append(checklist[i][0])0 h7 |7 q& K* @4 ]
   
6. 
   ' Z8 n5 Y: W) M1 q
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。
; J4 k+ ^' G; ]( |- o
: x6 l; X  I/ i$ }7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):# }& N\" {- M$ O\" o
   
2. 1 ^$ J# N; |( x# r) [
   
3.     id = checklist[i][0]* N6 l% z, k' K: d& M' v
   
4. 
   0 P5 v, s  }4 g8 ~5 X! {& M, `2 O
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance
   \" w# j7 p4 i4 t' @. S+ y+ P7 c
6. 
   % i7 D7 z& P4 J# q* c3 T
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。

6 V; G/ J" y3 H$ [; U/ D6 [! o8.定义一个点的列表 list：

list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']
0 G7 b% J& G/ d( E
这个列表表示要计算最短路径的一组点。

, j0 W) A, e: ~9.计算最短路径：

1. routelist = []
   ; E( m5 u+ [: e/ F3 g2 w& c
2. \" X: o! J/ ?7 b: I\" a# y/ i
   
3. route_distance = []' `; C2 j2 }/ L: h- M+ @+ ?
   
4. 
   5 p/ N4 n3 A: I5 l3 o
5. for j in range(0, len(list) - 1):\" I8 V  N' Z. v1 ^5 j
   
6. 5 u! S( w) j/ ~; j6 X
   
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。
5 ]8 u& ^1 O" B" x" Q9 o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。


+ C4 j# [6 G6 M: F& B+ I