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：

1.导入必要的库：

1. 7 o& K- f* z( V+ ]( c
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   + }/ v7 q% F1 o$ `, J7 ^$ k/ Y
3. import pylab as pl8 I: b  \: Y8 O6 y3 M  g/ a
   
4. import connmysql
     p, }  r/ _9 d: q8 v
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。
+ r0 b4 i1 P- U# K4 t5 C* W  G* a4.pandas 用于处理数据。
5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"- W% H/ G9 z2 G4 u
   
2. 
   & W, ]& n# q/ i' b1 T5 g; |3 I
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。
" Q6 T5 s; g4 ^3 z% g
: Y6 N+ G5 c# z6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []
   - F$ T6 e1 G9 c1 G7 v. }
2. ' m& }8 E/ E9 Y  i; N6 W( I* j0 r
   
3. for i in range(0, len(checklist)):
   4 s8 w: X3 T! n5 H7 E3 F; v
4. 
   4 c/ L' n& [% f( }\" T- k$ N
5.     ids.append(checklist[i][0])9 s$ e) n9 X+ e0 k, S6 ]
   
6. ! t/ {% g\" G/ c
   
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。
' r3 V8 w8 x9 Z. Q8 t2 s
7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   5 J5 G$ _' Z* T
2. / l8 N' [8 T: A+ {
   
3.     id = checklist[i][0], Z\" {1 b  N* s4 ?1 V1 ?. J
   
4. 0 v9 o, e# l9 t' D2 i9 `
   
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance/ K  Y+ V7 x  E
   
6. 
     N0 b, b6 g4 E& ~! w) h( q7 Y6 Q
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。

8.定义一个点的列表 list：

; a' P" A# i8 ]$ ^: Klist = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']

- ]; D( u& C0 ]) D' r: v; k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 = []
   0 ]) H4 X6 `$ v4 R3 F2 |5 I3 D
2. . C( J6 b- o# }( u! a& V$ m
   
3. route_distance = []
   ' C: G% v- {- d+ G& {2 B\" L
4. 4 i\" F\" h8 e, R! L' S0 @' X( I
   
5. for j in range(0, len(list) - 1):
   9 }. n8 |8 v0 I4 ^
6. ; g; b$ f! ]. m) v
   
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。
% u0 j& e+ I5 \9 C, O2 y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。

6 r% R+ p* V& J( c; j" r  Y