本文将从以下几个方面详细阐述Python智慧交通大数据平台的开发：数据采集、数据清洗、数据存储、数据可视化和线上部署。
一、数据采集
数据采集是智慧交通大数据平台的第一步。在这个阶段，我们需要从各种来源获取数据，包括传感器数据、视频数据和移动终端数据等。
这里以收集路况数据为例，使用Python编写如下爬虫代码：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'http://www.trafficinfo.cn/gj/'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
data_list = soup.find_all('div', class_='ta-list')
for data in data_list:
print(data.text.strip())
以上代码利用requests库发送get请求获取数据，并使用BeautifulSoup库解析html页面获取需要的数据。
二、数据清洗
由于采集到的原始数据可能包含一些无用信息，或者存在数据格式不一致的问题，因此需要进行数据清洗。
这里以清洗交通事故数据为例，使用Python编写如下代码：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
data = data.dropna(how='any')
data = data.loc[data['date'] > '2020-01-01']
data.to_csv('cleaned_data.csv', index=False)
以上代码使用pandas库读取数据csv文件，使用dropna方法删除存在缺失值的行，使用loc方法筛选出发生时间在2020年1月1日之后的数据，并使用to_csv方法输出到文件中。
三、数据存储
在数据采集和清洗完成后，需要将数据存储到数据库中，以供后续使用。
以下是使用MongoDB进行数据存储的Python代码：
from pymongo import MongoClient
client = MongoClient('localhost', 27017)
db = client['traffic_info']
collection = db['accidents']
data = {'date': '2020-01-01', 'location': '北京市海淀区西三环北路', 'description': '一辆轿车与货车相撞'}
collection.insert_one(data)
以上代码使用pymongo库连接MongoDB数据库，并将数据插入到名为accidents的集合中。
四、数据可视化
数据可视化是智慧交通大数据平台的重要组成部分，通过可视化展示，用户可以更加清晰地了解数据特征和变化趋势。
下面以绘制交通拥堵热力图为例，使用Python编写如下代码：
import folium
from pymongo import MongoClient
import pandas as pd
client = MongoClient('localhost', 27017)
db = client['traffic_info']
collection = db['congestion']
data = pd.DataFrame(list(collection.find()))
data['location'] = data['location'].apply(lambda x: eval(x))
map = folium.Map(location=[39.912289, 116.397428], zoom_start=11)
heat_data = [[x[1], x[0]] for x in data['location']]
folium.plugins.HeatMap(heat_data).add_to(map)
map.save('congestion_map.html')
以上代码中使用folium库绘制地图，并使用pymongo库连接MongoDB数据库，获取交通拥堵数据。最后，使用HeatMap方法绘制热力图，并输出到html文件中。
五、线上部署
完成以上工作后，我们需要将Python智慧交通大数据平台部署到线上，以供用户访问使用。
常用的方式包括在服务器上安装相应环境，将代码上传到服务器并运行，或者使用Docker容器技术进行部署。
到此，我们完成了Python智慧交通大数据平台的开发。通过以上几步，我们可以从数据采集、数据清洗、数据存储到数据可视化和线上部署，完成一个完整的智慧交通大数据平台。