中华人民共和国行政区划数据

环境要求

macOS or Linux or Windows
python (3.6+)
pip
sqlite3

依赖包

数据来源

数据来源说明：

中华人民共和国行政区划官方数据分为两个渠道（本人已知渠道，如有其它官方渠道可通过 issues 进行交流），分别为民政部和统计局，本项目采用统计局数据。

数据来源区别：

民政部：
- 数据历史久远，包括从 1980 年至今行政区划数据；
- 数据层级较少，最多分为省、市、区三级数据。
统计局：
- 数据历史较新，包括从 2009 年至今行政区划数据；
- 数据层级较多，最多分为省级、地级、县级、乡级、村级五级数据。

本项目数据源：

为了数据更详细，所以采用统计局数据，具体数据源链接如下：

统计用区划代码和城乡划分代码编制规则：

参考：统计用区划代码和城乡划分代码编制规则

配置文件

# 为 True 会详细显示操作中的每句日志内容。
SHOW_LOG = True

# 爬虫每次爬取后的休眠时间，单位为秒，正常情况下无需休眠。
CRAWLER_SLEEP_TIME = 0

# csv 输出文件的字符编码，默认为 UTF-8，为了 Microsoft Office Excel 可以正常显示可以设置为 GBK，但是 GBK 可能会出现字符编码异常导致程序运行失败。
CSV_OUTPUT_FILE_ENCODING = 'UTF-8'

# Redis 地址
REDIS_HOST = '127.0.0.1'
# Redis 端口
REDIS_PORT = 6379
# Redis 密码
REDIS_PASS = ''
# Redis 库号
REDIS_DB = 3

# Redis 服务器在本地不可访问的远程服务器时，可通过配置 ssh 隧道的方式访问 Redis，从而保存数据到远程 Redis 服务器。
# SSH 隧道地址
SSH_HOST = ''
# SSH 隧道端口
SSH_PORT = 22
# SSH 隧道用户名
SSH_USERNAME = ''
# SSH 隧道密码
SSH_PASSWORD = ''
# SSH 隧道证书文件（完整物理路径）
SSH_PKEY = ''
# SSH 隧道绑定地址
SSH_BIND_HOST = '127.0.0.1'
# SSH 隧道绑定端口
SSH_BIND_PORT = 6379

数据格式

-- 省级
CREATE TABLE `province` (`statistical_code` CHAR(12) PRIMARY KEY, `code` CHAR(2), `name` VARCHAR(100))

-- 地级
CREATE TABLE `city` (`statistical_code` CHAR(12) PRIMARY KEY, `code` CHAR(4), `name` VARCHAR(100), `province_statistical_code` CHAR(12))

-- 县级
CREATE TABLE `county` (`statistical_code` CHAR(12) PRIMARY KEY, `code` CHAR(6), `name` VARCHAR(100), `province_statistical_code` CHAR(12), `city_statistical_code` CHAR(12))

-- 乡级
CREATE TABLE `town` (`statistical_code` CHAR(12) PRIMARY KEY, `code` CHAR(9), `name` VARCHAR(100), `province_statistical_code` CHAR(12), `city_statistical_code` CHAR(12), `county_statistical_code` CHAR(12))

-- 村级
CREATE TABLE `village` (`statistical_code` CHAR(12) PRIMARY KEY, `code` CHAR(12), `name` VARCHAR(100), `province_statistical_code` CHAR(12), `city_statistical_code` CHAR(12), `county_statistical_code` CHAR(12), `town_statistical_code` CHAR(12))

使用说明

完成环境配置及依赖安装后，可通过运行 main.py 文件的方式运行本项目，本项目运行后采用交互式命令行进行交互提示。

运行命令：

$ python3 main.py

功能列表：

抓取统计局信息并保存入库。（输入1）
导出统计局信息中所有省、地、县、乡、村数据的 csv 版本。（输入2）
导出统计局信息中所有省、地、县、乡、村数据的 json 版本。（输入3）
导出统计局信息中所有省、地、县、乡、村数据到 Redis。（输入4）

运行示例：

在线接口

五级在线接口地址：

省级：https://pcctv.public.ty289.com/stats/province
地级：https://pcctv.public.ty289.com/stats/city
县级：https://pcctv.public.ty289.com/stats/county
乡级：https://pcctv.public.ty289.com/stats/town
村级：https://pcctv.public.ty289.com/stats/village

请求参数：

除省级无需请求参数以外，其它四级均需要名称为 topCode 的上级编号作为请求参数，topCode 的值为上一级数据的 statistical_code 值。

请求方法：

支持 GET POST PUT 等请求方法，支持 XHR fetch 等请求方式。

Postman 示例：

省级示例：

地级示例：

县级示例：

乡级示例：

村级示例：

特例：

部分地区不存在五级数据，为保证一致性接口统一返回五级数据，本级数据与上级数据的 statistical_code 相同时意味着层级不足五级，需调用者进行额外处理。

例如：

广东省（440000000000） -> 东莞市（441900000000） -> 东城街道办事处（441900003000） -> 岗贝社区居民委员会（441900003001）

接口调用及返回参考下图：

东莞市省级示例：

东莞市地级示例：

东莞市县级示例：

东莞市乡级示例：

东莞市村级示例：

下载数据

已完成以下年份（2009、2010、2011、2012、2013、2014、2015、2016、2017、2018）的 sqlite3 格式数据采集，需要 sqlite3 格式数据可通过邮件 [email protected] 索取。

提示：邮件回复的下载链接为 google drive 中存储的文件，是否能下载你懂得🙃。

Over

恩，以上是所有说明，后面没有要说的了😊。

特别鸣谢

本项目是受 modood 的 Administrative-divisions-of-China 项目启发而编写，由于不擅长 NodeJS 以及觉得 Administrative-divisions-of-China 在数据及使用便利性上有一点点问题，所以重复造了个轮子，在此对 modood 表示特别鸣谢。

snakejordan / administrative-divisions-of-china-on-python Goto Github PK

administrative-divisions-of-china-on-python's Introduction