从数据库中检索交通数据（python代码）

2744557306

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：
9 |/ K* Q% E# D, r: o
. Y" v9 U6 ]7 O) ]6 W  ]% v/ s* j1.导入必要的库：

1. 
   ; J5 t1 r0 K( \( m
2. import matplotlib.pyplot as plt; H2 [( C; _# `! O
   
3. import pylab as pl5 M& K( D6 T1 I6 F  u: u' b9 T
   
4. import connmysql
   6 \( Z! O0 |# ^; y! h/ U+ R5 ^
5. import pandas as pd

复制代码

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。
- d$ ~' d" Y" Y; i( k4.pandas 用于处理数据。
5 W- \2 ^: m" x7 I5.从数据库中获取交通数据：

1. sql2 = "SELECT id, distance, duration FROM trafic"
   : [$ [, z% O6 i  y. h7 W7 Q
2. 
   & R; l* h  @  b2 E: x, i0 I3 d! \3 }
3. checklist = connmysql.getdata(sql2)

复制代码

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。

, B  j+ c# Z4 w$ \  I: J: {6.创建一个空的DataFrame：

1. ids = []) |\" @: J! D1 x! V8 H' n/ j\" y
   
2. 
   / C7 A. M2 Y! l5 k  G0 x
3. for i in range(0, len(checklist)):
   \" H; z$ I0 F+ A! b
4. 
   9 r$ q* Z! s6 q\" D# m! D% z
5.     ids.append(checklist[i][0])
     r2 b: T1 R9 @/ E/ k\" }
6. * Q  W% W8 s, T\" `% @
   
7. time_dataframe = pd.DataFrame(columns=['distance', 'duration'], index=ids)

复制代码

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)):
   2 O* C( c( O6 j( L! h. }; V3 Z
2. ! }' l: A7 u2 P8 Q4 ^
   
3.     id = checklist[i][0]/ C) _$ s! c) s! ]; e: @+ V& Y
   
4. 
   % D- Z1 Q( a3 h/ D' U) U3 ~
5.     time_dataframe.at[ids[i], 'distance'] = float(checklist[i][1])  # distance' z, _# M$ c9 ]6 y3 c% d' X
   
6. 
   7 I9 c6 S6 v$ P3 u/ O
7.     time_dataframe.at[ids[i], 'duration'] = float(checklist[i][2])  # duration

复制代码

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。
7 k3 S9 \- G; Q: g  l+ C+ q* q
8.定义一个点的列表 list：
% I& x& m+ j1 v& A8 ?" Z7 F/ \
  N5 e2 c) W, H9 C+ E9 ]: A  e9 @list = ['100002', '100003', '100004', '100005', '100006']
& W. @/ h2 V" e/ J
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 = []
   ' A0 b1 e- s& {8 F: ^7 e
2. 
   3 B8 |, i! X2 _6 C1 h3 x# u- f; D
3. route_distance = []/ _2 \/ p5 x4 N) H9 h* V& ^\" P' B8 a
   
4. 
   : O5 f( q0 t% a\" _+ q
5. for j in range(0, len(list) - 1):+ c; i. J+ j4 d8 |) \
   
6. 
   . Y/ G2 z. A+ R* k- o
7.     # ...

复制代码

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。

$ E2 M% I/ U/ j& g8 l
! e- P) p! R1 q' {