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 _( l0 V2 `+ G" h# W6 T+ j1.导入必要的库：

1. ! `  [6 g( u4 J\" n
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   ( r- s, q5 q\" {# D# M
3. import pylab as pl0 m) k. f/ |# G' M% u( p\" r* B
   
4. import connmysql
   \" w. z6 i& p2 j5 o
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。
5 z8 A7 x3 O/ m. `) D! d4.pandas 用于处理数据。
# M7 N, |' X  q5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
   - ?# E! V5 g- f& Z6 ?5 \
2. ; `. X2 ^: H' }\" R
   
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。
$ K' f: K5 `. R
* n& V) Q( N$ `& ?* O1 x- N6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []! ?4 H% F) v) b( C% S7 [8 L\" z! j
   
2. 
   & ~\" s+ @5 r+ G9 u+ Q* W% ?
3. for i in range(0, len(checklist)):! g\" E: S\" l, I) N& O
   
4. 7 s! r. R1 k$ v. G+ W( J\" h% e/ ]
   
5.     ids.append(checklist[i][0])
   & v; w) _  X* A( ^* }. x9 [
6. 
   ( |* M! s# d1 z2 r! {6 p
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。

7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   ! V: |% |$ n9 P) i0 N
2. . p\" J% L3 [6 K: {
   
3.     id = checklist[i][0]
   & H$ i0 ^8 D9 }5 V6 q
4.   \/ a! ~: s9 X' T' ?4 s& B+ Q
   
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance
   ! |9 V5 s- t# D' T& v
6. 
   / ]6 l, K  M4 [' d* z1 m5 a) ~
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。
, m8 c0 q7 a5 G
5 Z( Q* v# w' p( ]( ]/ @8.定义一个点的列表 list：

( h' O" n/ X# L' @list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']

这个列表表示要计算最短路径的一组点。
* j" r% ~3 b6 ^* d3 A. o5 c9 d
# q. H& |" j( f9 r- @" P8 A/ ~/ }9.计算最短路径：

1. routelist = []
   1 [( [4 v; w, `3 K
2. % z. r5 s, C% l; y2 a
   
3. route_distance = []
   0 d7 s1 C6 y2 |. v# Z0 |, c
4. , y3 H5 y$ j* b# }/ P
   
5. for j in range(0, len(list) - 1):  z, [6 z8 @  C7 g8 a' P
   
6. $ \- k1 e/ X0 R) w* x/ c
   
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。
0 H% d! i' @" Y+ V! M6 s2 {! r, i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。
3 g$ b: @* H4 L1 I, Q