使用邻接表的方法构造带权图，并利用Dijkstra算法寻找从某个源点到其他所有顶点的最短路径，要求： （1）写出完整的带权图的实现程序，不能直接import pythonds中的Graph和Vertex模块； （2）允许使用pythonds中的PriorityQueue模块辅助实现Dijkstra算法； （3）测试代码

好的，我明白了。以下是实现该功能的Python代码：

class Vertex:
    def __init__(self, key):
        self.id = key
        self.connected_to = {}

    def add_neighbor(self, neighbor, weight=0):
        self.connected_to[neighbor] = weight

    def get_connections(self):
        return self.connected_to.keys()

    def get_id(self):
        return self.id

    def get_weight(self, neighbor):
        return self.connected_to[neighbor]


class Graph:
    def __init__(self):
        self.vert_list = {}
        self.num_vertices = 0

    def add_vertex(self, key):
        self.num_vertices += 1
        new_vertex = Vertex(key)
        self.vert_list[key] = new_vertex
        return new_vertex

    def get_vertex(self, key):
        if key in self.vert_list:
            return self.vert_list[key]
        else:
            return None

    def __contains__(self, key):
        return key in self.vert_list

    def add_edge(self, f, t, weight=0):
        if f not in self.vert_list:
            self.add_vertex(f)
        if t not in self.vert_list:
            self.add_vertex(t)
        self.vert_list[f].add_neighbor(self.vert_list[t], weight)

    def get_vertices(self):
        return self.vert_list.keys()


def dijkstra(aGraph, start):
    pq = PriorityQueue()
    start.set_distance(0)
    pq.build_heap([(v.get_distance(), v) for v in aGraph])
    while not pq.is_empty():
        current_vert = pq.del_min()
        for next_vert in current_vert.get_connections():
            new_dist = current_vert.get_distance() + current_vert.get_weight(next_vert)
            if new_dist < next_vert.get_distance():
                next_vert.set_distance(new_dist)
                next_vert.set_pred(current_vert)
                pq.decrease_key(next_vert, new_dist)


# 测试代码
g = Graph()
g.add_vertex('A')
g.add_vertex('B')
g.add_vertex('C')
g.add_vertex('D')
g.add_vertex('E')
g.add_edge('A', 'B', 6)
g.add_edge('A', 'D', 1)
g.add_edge('B', 'D', 2)
g.add_edge('B', 'E', 2)
g.add_edge('B', 'C', 5)
g.add_edge('C', 'E', 5)
g.add_edge('D', 'E', 1)
g.add_edge('E', 'C', 5)

print('Graph data:')
for v in g:
    for w in v.get_connections():
        vid = v.get_id()
        wid = w.get_id()
        print(f'{vid} -> {wid}, weight {v.get_weight(w)}')

dijkstra(g, g.get_vertex('A'))

for v in g.get_vertices():
    print(f'The shortest path from A to {v} is {g.get_vertex(v).get_distance()}')

在上述代码中，我们首先定义了一个`Vertex`类来表示图中的顶点，其中包含了顶点的ID、连接到该顶点的其他顶点及其权重等信息；接着定义了`Graph`类来表示整个图，其中包含了顶点列表、顶点数量、添加顶点、添加边等基本操作；然后定义了`dijkstra`函数来实现Dijkstra算法，其中使用了`PriorityQueue`来辅助实现；最后，我们创建了一个测试用例来测试上述代码的正确性。

注意，在上述代码中，我们并没有直接import `pythonds`中的Graph和Vertex模块，而是手动实现了这些功能。