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。
  ^7 I, i) C! `让我一步步解释代码：
, ]9 {9 B, h& z0 u! J& V
0 X1 Z5 x4 U6 R. }+ k% F1.导入必要的库：

1. 
   ( [* K3 \! Z2 _\" c- O+ D
2. import matplotlib.pyplot as plt\" h% }$ ]+ N9 r6 o
   
3. import pylab as pl) N  R* |; d8 l& H7 ~/ e2 X& x
   
4. import connmysql! e) B/ T5 K+ p8 j0 c# \; m- c* G
   
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。
, g3 p8 x# f# m" X/ O4.pandas 用于处理数据。
  s$ w* ~9 ]0 o5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"/ |+ W3 p( K8 x0 _2 N& C: \7 M
   
2. 
   ( y  ^! F. E\" B8 z
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。

! `  ~* N! S4 |4 s2 ]# i5 O6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []
   0 e& x( `2 h$ E& S5 ]/ e  O$ a
2. 
   ; E; T  v$ U: _9 ]( S4 |, [
3. for i in range(0, len(checklist)):
   9 |$ ^4 l9 Z2 G5 c) c+ g4 n) `
4. ; ^/ [/ F( N6 y+ E; s
   
5.     ids.append(checklist[i][0])
   ) I$ j4 l+ q4 Q, E# @1 s) M
6. + R( o5 |/ v! M& x& Z2 x; W2 i
   
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。

" t& v" w* z) Z4 ^7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   * R. i$ \- r1 a
2. 2 l; f8 `1 {1 q  ]1 ^
   
3.     id = checklist[i][0]$ E: Q* \: |$ @9 l5 v
   
4. 
   4 Q0 Q- o# g* I, S
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance3 a7 [  p* R( q# w; `* N9 _9 I0 ?# V3 A
   
6. 
   , Y2 J- T- @' J: u1 N7 L
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。
- ^; w; |9 ]" `" {
! J( P9 v+ I. v' ?& {1 P3 @8.定义一个点的列表 list：

list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']
$ j6 [5 z6 s% N- `
这个列表表示要计算最短路径的一组点。
- n; w! I) y- ^
9.计算最短路径：

1. routelist = []
   7 C% m) g' u\" l& s% T
2. 8 ]1 ^3 e5 V# f; ]. H! g. M) u: p
   
3. route_distance = []& k3 g4 I1 q9 D0 g2 a7 j
   
4. 6 P% I$ p( N* ?5 m2 E3 U4 Z$ O* E
   
5. for j in range(0, len(list) - 1):
   9 e& _/ `$ ]7 E: Z7 g+ v
6. + E3 I4 \& W\" w8 A& g
   
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。
. \, S( u' R4 y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。
# O& B' k0 d1 Y9 S5 {
4 e7 d& f" L. l: f1 p9 u9 g) c