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Python抓取全国区划信息及Excel数据.rar

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简介：
本资源提供了一个使用Python脚本抓取和解析全国行政区划信息以及处理Excel数据的教程与代码示例。适合需要进行地理数据分析或数据整理的学习者下载学习。 这段文字描述了一个完整的Python代码示例，用于爬取国家统计局的区划数据（涵盖村级）。该代码支持全面的数据抓取以及根据特定条件进行筛选，并且能够将获取到的信息存储在两种不同的数据库中：MongoDB和SQL Server。此外，还提供了2020年版的区划数据作为成功爬取的例子。

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  • Python抓取全国区划信息及Excel数据.rar
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    本资源提供了一个使用Python脚本抓取和解析全国行政区划信息以及处理Excel数据的教程与代码示例。适合需要进行地理数据分析或数据整理的学习者下载学习。 这段文字描述了一个完整的Python代码示例，用于爬取国家统计局的区划数据（涵盖村级）。该代码支持全面的数据抓取以及根据特定条件进行筛选，并且能够将获取到的信息存储在两种不同的数据库中：MongoDB和SQL Server。此外，还提供了2020年版的区划数据作为成功爬取的例子。
     
  • 使用Python抓取去哪儿网的全国景区信息
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    本项目旨在利用Python编写爬虫程序，自动采集去哪儿网上的全国各地旅游景区的数据信息，包括景点名称、地址、票价等关键内容。 在爬取去哪儿网的全国景区数据时，请注意该网站有反爬虫策略。如果IP被封禁，可以尝试使用手机热点来继续操作。爬取的目标地址是piao.qunar.com。
     
  • Python抓取国家省市区数据
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    本项目使用Python编写脚本自动抓取并整理国家、省份及城市层级的数据信息，便于进行地理数据分析和应用开发。 使用Python编写爬虫脚本以获取国家、省、市、区的资料。
     
  • 全国小区数据汇总，包含GPS信息及Excel表格
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    本资源提供全国范围内的小区详细数据汇总，涵盖地理位置（GPS）信息，并以Excel表格形式呈现，便于查询与分析。 数据包括全国33万多小区的基础信息，可以直接通过SQL脚本导入。这些数据包含以下内容：小区名、省份、城市、区域、地址、纬度（GPS）、经度（GPS）、物业类型、物业费、总建筑面积、总户数、建造年代、停车位数量、容积率和绿化率等详情，并且还包括开发商名称及物业公司信息，以及与该小区相关的学校情况和小区介绍。
     
  • 利用Python抓取链家小区信息
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    本项目运用Python编程语言及网络爬虫技术，自动化采集链家网站上的小区数据，涵盖位置、价格等关键信息，旨在为房产分析提供数据支持。 链家网站的小区页面包含了许多有用的信息，如小区名称、房价、建筑年代、建筑类型以及物业费用等。使用Python对这些数据进行爬取并进一步分析，可以帮助我们做出更加合理的决策。
     
  • 全国小区数据汇总，详尽的全国小区GPS信息及各地小区数据
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    本数据库汇集了全国各地详尽的小区GPS信息和各类详细数据，为研究、规划与应用提供全面支持。 数据包括全国33万多小区的基础信息，可以直接通过SQL脚本导入。这些数据包含以下字段：小区名、省份、城市、区域、地址、纬度（latitude）、经度（longitude）、GPS纬度（latitude_gps）、GPS经度（longitude_gps）、物业类型、物业费、总建筑面积、总户数、建造年代、停车位数量、容积率和绿化率，以及开发商名称和物业公司信息。此外还包括相关学校的信息及小区介绍。数据以Excel表格形式提供。
     
  • 全国住宅区信息数据库
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    全国住宅区信息数据库汇集了全国各地住宅区的相关数据与资料，为研究、规划及管理提供全面详实的信息支持。 SQL Server脚本用于全国省市城镇区域的划分，并包含小区、学校、商场及公共场所等相关数据信息。
     
  • 全国社区数据，详尽信息
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    本数据库收录了全国各地社区详细资料，涵盖人口统计、经济发展、社会服务等多方面信息，为研究者和决策者提供全面的数据支持。 小区数据包括：小区名、省份、城市、区域、地址、纬度、经度、纬度（GPS）、经度（GPS）、物业类型、物业费、总建面积、总户数、建造年代、停车位数量、容积率和绿化率，以及开发商名称和物业公司信息。
     
  • 全国社区数据Excel表
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    全国社区数据Excel表汇集了全国各地社区的人口、地理和经济社会等多维度信息，为研究者与决策者提供详实的数据支持。 带有GPS功能和位置信息服务的数据可以提供精确的位置追踪和定位能力。