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全国范围内的五级联动数据查询

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简介:
本系统实现全国范围内五级单位的数据互联互通与实时查询,涵盖从中央到地方各级部门,确保信息透明、高效管理。 提供2020年最新的全国地址数据五级联动支持。

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    本系统实现全国范围内五级单位的数据互联互通与实时查询,涵盖从中央到地方各级部门,确保信息透明、高效管理。 提供2020年最新的全国地址数据五级联动支持。
  • Google Earth山峰
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    本项目汇集了全国范围内详尽的Google Earth山峰信息与数据资源,为用户提供精确的地理坐标、海拔高度及卫星影像等资料。 全国Google Earth山峰数据包含了中国境内众多山峰的地理信息资源集合,适用于地理信息系统(GIS)应用、地图制作、科学研究以及户外探险等领域。这些数据很可能以Shapefile格式存在,这是一种广泛用于存储地理空间矢量数据的标准格式。 Shapefile由多个相关文件组成,包括.shp(几何数据)、.dbf(属性数据)、.shx(索引文件)等。通常会将这些文件打包在一个压缩包中,并可能包含全国各个山峰的位置、高度、名称以及其他相关信息。 在GIS软件如QGIS或ArcGIS中,用户可以加载这些数据以地图的形式查看和分析中国境内山峰的分布、高度及地形特征。例如,通过颜色编码显示不同海拔的山峰或将特定高度范围内的山峰筛选出来。对于地理学者而言,这些数据可用于研究地壳运动、地质构造以及气候变化;而对于户外爱好者来说,则有助于规划登山路线。 此外,该数据集还可能包含以下信息: 1. 山峰名称:便于识别和标记。 2. 高度:以米为单位,包括平均海拔及峰顶高度等。 3. 经纬度坐标:精确到每个山峰的位置。 4. 地形类型:如山、峰或岭等。 5. 行政区划归属:省、市或县等信息。 6. 地质特征:岩石种类和地质年代等详情。 7. 生态环境状况,例如植被覆盖情况及生物多样性。 在实际应用中,这些数据可以与其他资源如卫星影像或地形图结合使用。比如通过与气候数据相结合来研究山地气候分布规律;或者将人口分布信息纳入分析以评估山区的人口活动影响等。此外,此类地理空间信息也有助于教育目的,帮助学生了解地球表面的地形变化。 全国Google Earth山峰数据是地理信息系统科学的重要组成部分,并提供了丰富的地理空间信息资源,在学术研究、政策制定以及环境保护和户外活动中具有重要参考价值。使用者可以根据需求对这些数据进行筛选、统计及可视化操作以获取所需的信息。
  • GeoJSON
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    本资源提供全面覆盖中国的GeoJSON格式地理信息数据,包括但不限于行政区划、道路网络及自然地物等详细矢量地图资料。 显示全国各省的轮廓。
  • GeoJSON
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    本资源库提供覆盖全国范围的详尽地理信息数据,以GeoJSON格式呈现,便于开发者和研究者进行地图应用开发、数据分析及空间可视化。 全国GeoJSON数据涵盖了省市县三级行政区划信息。
  • 省市区三SQL(MySQL)
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    本项目实现全国省、市、区三级联动的SQL查询系统,采用MySQL数据库存储行政区划数据,提供高效便捷的数据查询接口。 全国范围内的数据包括省、市、区三级基础数据表以及一张关联表,这些数据以MySQL脚本的形式存储。共有四张表,其中三张为基础数据表,另一张为用于连接其他信息的关联表。
  • 行政区划
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    全国行政区划五级联动数据库是一部全面覆盖中国国家、省、市、县、乡五级行政单位的信息系统,提供详尽准确的区域划分数据查询服务。 2018年最新全国省市区县乡镇五级联动MySQL数据库,解压后大小接近77M,包含72万行数据,地区精确到村级别,单表设计便于实现五级联动功能。已亲测可用,并提供SQL文件格式以供直接导入使用。
  • 行政区划
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    全国行政区划五级联动数据库是一款全面覆盖中国从国家级到村级五个层级行政区划信息的数据管理系统,为用户提供精准、便捷的查询与分析服务。 包含72万行数据的SQL文件,地区详细到村一级,单表设计便于实现五级联动功能。已亲测可用,可以直接导入使用。
  • Django 时间实例代码
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    本教程提供了一个详细的实例,展示如何使用Django框架在指定的时间范围内执行数据库查询。通过示例代码帮助开发者掌握过滤特定日期和时间区间数据的方法。 在Django框架下查询数据库时经常需要根据时间范围筛选数据。本段落将介绍如何使用Django实现基于时间范围的数据库查询实例代码。 首先了解Django中的ORM系统(Object-Relational Mapping),它使得Python代码可以直接与数据库交互,无需编写SQL语句。 下面定义了一个名为`Book`的模型,在该模型中日期和时间通常由 `DateTimeField` 字段表示: ```python class Book(models.Model): name = models.CharField(max_length=50, unique=True) date = models.DateTimeField() def __unicode__(self): return self.name ``` 在这个示例里,字段`date`存储的是创建书籍的日期和时间。 当从Web表单中获取用户输入的时间范围时,我们需要将这些字符串转换成 `datetime` 对象。在Django视图(View)处理请求对象并提取所需参数: ```python import datetime def filter(request): if year_from and month_from and day_from and \ year_to and month_to and day_to in request.GET: y_from = int(request.GET[year_from]) m_from = int(request.GET[month_from]) d_from = int(request.GET[day_from]) date_from = datetime.datetime(y_from, m_from, d_from) y_to = int(request.GET[year_to]) m_to = int(request.GET[month_to]) d_to = int(request.GET[day_to]) date_to = datetime.datetime(y_to, m_to, d_to) # 使用__range查询操作符筛选数据 book_list = Book.objects.filter(date__range=(date_from, date_to)) print(book_list) else: print(Error: Time range is not complete!) ``` 上述代码中,首先检查`request.GET`是否包含所有必需的时间范围参数。如果存在这些参数,则创建 `datetime.datetime()` 对象表示时间范围的开始和结束日期。 接着使用Django查询API中的`filter()`方法结合`__range`操作符来获取在指定时间段内的书籍记录列表: ```python book_list = Book.objects.filter(date__range=(date_from, date_to)) ``` 这里的 `date__range=(date_from, date_to)` 表示我们查找日期字段值位于给定时间范围内的所有书籍对象。 总的来说,这个实例展示了如何在Django中处理用户输入的时间段数据,并利用这些信息来查询数据库。这种技术在许多场景下都非常有用,例如查询特定时间段的订单或日志记录等。通过学习并实践这一示例代码,可以更好地掌握Django的数据检索能力,并提高开发效率。 同时,在实际项目应用时应当添加错误处理和验证机制以确保数据的安全性和完整性。
  • 矢量
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    本资料库汇集了覆盖全国的详尽矢量地图数据,包括但不限于行政边界、道路网络和POI信息,适用于地理信息系统分析及各类地图应用。 数据详细且全面,涵盖了省级、县级的数据,并包括了地级市及县级城市的点线面信息。
  • 矢量
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    本资料库提供全国范围内的高精度矢量数据,涵盖地理边界、道路网络、水系分布等丰富信息,适用于地图制图与空间分析等多种应用场景。 shp格式的数据包含省级行政区(面状)、省会城市(点状)以及省界线(线状)等多个数据类型。