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。
8 n0 X- a! _) c! G1 D( \6 I# w让我一步步解释代码：

1.导入必要的库：

1. 
   \" h' R6 J# C( L6 \4 |# I( A
2. import matplotlib.pyplot as plt1 n' }% g1 V  v
   
3. import pylab as pl& a, [8 F6 O: {) Z* j6 ^( j
   
4. import connmysql
     ~; Y* 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。
. w7 ~% S; j- N9 I6 h6 T( B4 K3.connmysql 是一个自定义的模块，用于连接到MySQL数据库。
) K; E: F! c( ^7 b4.pandas 用于处理数据。
2 M5 y- L# \$ O* x8 `% _5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"+ h9 D( l- ~, T: X4 ^3 v
   
2. 
   ) N6 e3 E\" u+ }$ W
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。
  ]8 q& Q+ q/ x& F; r- d3 X! V
6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []
   2 K2 C( U1 g: d4 f) H
2. 5 u7 {4 u# j$ R# R/ @8 M
   
3. for i in range(0, len(checklist)):
   % s% B& z% P: _4 h: S( u
4. 
   # q\" y. U, ?6 X0 H$ U* B, T
5.     ids.append(checklist[i][0])4 L! H# c\" Q7 ?# e
   
6. 
   \" u5 f9 ?  ~6 P# w' g, v4 Y5 R
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。

$ f/ l; F% ?! K- g& q; {7.填充DataFrame：

1. for i in range(0, len(checklist)):
   - n0 E! \9 a\" V0 U* g! l) F\" y
2. 9 p% S6 z0 l; X6 T. L' M
   
3.     id = checklist[i][0]
   + d, e! r0 Q) w: [' I
4. 1 x: ~4 q  |( P\" R* @
   
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance  a8 Z' y\" D4 Z
   
6. + Y, D  W& \1 ~. _; 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。
6 T. M0 G, ~* Q6 v5 i& ?( N
8.定义一个点的列表 list：
6 ?* e# K7 c9 C
) K+ r; A* J1 m: r3 glist = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']

' q% M) G- M9 ]这个列表表示要计算最短路径的一组点。

4 @% i% p) E, P+ s/ h9.计算最短路径：

1. routelist = []' m5 T/ b, x+ `& c' y
   
2. 
   ; L! X/ j, k5 c! v
3. route_distance = []
   0 u* y% h# H. V$ N
4. 
   3 }, u! e; O9 n# k: K2 D
5. for j in range(0, len(list) - 1):$ d3 }) o/ k: o5 N2 M
   
6. 
   ( V8 ?% X/ w# E1 a2 m. V3 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。
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。
: }4 t, ^% ^! y, `2 s% q% G