import?matplotlib.pyplot?as?plt
import?pylab?as?pl
import?connmysql
import?pandas?as?pd

sql2?=?“SELECT??id?distanceduration?FROM??trafic“
checklist?=?connmysql.getdata（sql2）
ids=[]
for?i?in?range（0len（checklist））:
????ids.append（checklist[i][0]）
time_dataframe?=?pd.Dataframe（columns=[‘distance‘‘duration‘]?index=ids）
#?print（time_dataframe）
for?i?in?range（0len（checklist））:
????id=checklist[i][0]
????time_dataframe.at[ids[i]‘distance‘]?=?float（checklist[i][1]）#distance
????time_dataframe.at[ids[i]?‘duration‘]?=?float（checklist[i][2]?）?#?distance
#?id=‘100001-100002‘
#?print（time_dataframe.at[id‘distance‘]）
#?print（time_dataframe.at[‘100001-100002‘‘duration‘]）
#?list=[‘100002‘‘100003‘‘100004‘‘100005‘‘100006‘]
????????#基于動態規劃求得最短路徑，計算量會比較小，速度較快
list?=?[‘100002‘?‘100003‘?‘100004‘?‘100005‘?‘100006‘]
#?基于動態規劃求得最短路徑，計算量會比較小，速度較快
routelist=[]
route_distance=[]
for?j?in?range（0len（list）-1）:
????print（‘mm‘j）
????print（‘he1‘?routelist）
????print（‘