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 Y5 g! ~( T3 p9 i6 q& H- y
   
2. import matplotlib.pyplot as plt
   % I  N6 {, T& V% C, w7 ?
3. import pylab as pl
   ( |/ w. m9 Q- P7 K$ j/ }
4. import connmysql6 N* Z6 R0 f, o\" e
   
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。
7 r( Z- m) M1 G& u+ T4.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"\" j% g( ^/ A9 @  K: }7 Y+ ]1 c, Z8 u
   
2. ; d2 o. D# F3 L/ {8 l- U
   
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。

6 B" S9 @( `( v8 @' w4 h  z6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []\" V3 S& \6 a5 y* a, v+ R
   
2. 
   7 Y- x( |% n: q6 v1 b7 ~2 G9 Q
3. for i in range(0, len(checklist)):
   & J1 V- G0 d2 G) w* M
4. ' i9 E1 Q7 N6 O
   
5.     ids.append(checklist[i][0])
   % R5 G2 O\" l; Z% F& b
6. 2 |2 }9 |6 m! e% r0 t; R3 r; 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。
: K" F3 M! C0 j/ h4 |
: W; F. B; c- M$ M7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   + O; O0 z9 X) ^; P
2. 
   1 ]5 I8 {( i( a! R. a
3.     id = checklist[i][0]
   - v, W. Y( l3 ^6 Y- B+ J- b
4. 
   ( j- I: v) P7 i0 T& x
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance
   \" ^5 c* m\" F8 [( Q\" |, O3 Q& X
6. 
   6 O* S% c( x+ `0 w# x6 y
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。
5 }2 k, _, |0 t; W+ G
8.定义一个点的列表 list：
7 B, b: W# A  H$ V. J- M
list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']
( h" n. A6 B- N7 ~2 p
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 = []
   : K( t# H* ^6 A4 m+ Y0 F2 E
2. * M4 g8 R) T$ j( S2 D$ L
   
3. route_distance = []
   7 k( N7 n1 `3 z8 H( }
4. ! ~2 V2 K  I0 R: M: T- ?
   
5. for j in range(0, len(list) - 1):
   ' E7 U7 T. Y( R! \
6. 
   \" m7 Y5 W6 h9 {$ k( G& d6 M. 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。
! z$ D0 g0 [$ {# 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。
7 A9 d! ]% y1 J7 |2 m1 \
4 f: O: N; Y; {* V' @