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国家统计局发布了2020年11月6日更新的全国及各级行政区域(省、市、区/县、镇/街道、村/社区)的数据。

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简介:
省、自治区和直辖市的数量为 31 个;市的数量为 342 个;区和县的数量为 3275 个;镇和街道的数量为 41895 个;村和社区的数量达到 634262 条。总计,共有 634262 条行政区域划分单位。请参考相关资料:

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  • 2020116划(///)最
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    该统计数据为2020年11月6日全国各级行政区域划分情况,包括省级、市级、县级及以下的详细分布,由国家统计局发布。 省/自治区/直辖市:31 条 市:342 条 区/县:3275 条 镇/街道:41895 条 村/社区:634262条 总计:634262 条
  • 2020116///
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    本资料为2020年11月6日更新,涵盖中国所有五级行政区划信息,包括省级、市级、区县级、乡级及村级的详细划分。 截至2020年11月6日的数据来源于国家统计局:中国共有31个省、自治区及直辖市;342个城市;2993个区县;以及41613个乡镇街道。此外,还有633,980个村和社区。这些数据以按级分区的json格式存储,并使用.txt作为文件后缀,便于根据具体项目需求进行二次整理处理。
  • SQL).zip
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    该文件包含了中国所有省份、城市、区县、城镇、街道及乡村的详细SQL数据库信息,适用于地理信息系统和数据分析。 全国五级地区表SQL包括省、市、区县、镇、街道和村社区的信息。
  • 20201106划()选择器回退功能优化版本
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    本工具提供2020年11月最新版全国五级行政区划选择服务,新增回退功能,便于用户快速定位与切换,提升使用体验。 city-picker在原作三级地址选择的基础上增加了四级[镇/街道]和五级[村/社区]的地址选择功能。四级和五级地址的数据为按需单独加载,并增加了一个简单的回调功能;采用2020年11月6日国家统计局发布的最新区划数据制作。详细说明可参见相关文档或文章。
  • 划分表(
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    本资料为中国行政区划详解表格,涵盖从国家级至村级六个层级的完整体系,便于查询与理解我国各级行政单位分布情况。 国家、省、市、县、街道、村六级。
  • China划分:2020划()
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    本资料提供了2020年中国的五级行政区划详细信息,包括省级、市级、县级、乡级及村级单位,有助于了解中国行政地理结构。 2021年中国全国五级行政区划(省、市、县、镇、村)的数据来源于中华人民共和国国家统计局。截至2020年6月30日的数据显示共有679,237个行政单位,数据格式包括CSV和SQL两种:area_code_2021.csv.gz以及area_code_2021.sql.gz。 行政区划级别分为五级: - 第一级为省、直辖市及自治区; - 第二级是地级市; - 第三级涵盖市辖区、县(旗)、县级市、自治县(自治旗)、特区和林区; - 第四级包括镇、乡、民族乡以及街道; - 最后一级则是村或居委会。 值得注意的是,自2019年至2020年期间出现了大量村镇合并现象。例如: 山东省青岛市莱西市在两年间减少了93个村庄; 山东省聊城市高唐县则在同一时间段内少了64个行政单位。 这些变化反映了中国行政区划的动态调整和优化过程。
  • 2023)乡
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    本资料集全面收录了2023年中国各省市县、乡镇及村级行政区划和人口经济数据,为研究与决策提供详实依据。 根据民政部门2023年最新公开的数据,使用Excel格式整理了五个表格,并精确到村一级。每个数据行包含国家标准行政区划唯一ID以及关联上级区划的ID,便于导入省级、市级、县级、乡镇级及行政村级的信息。 具体来说: - 省份信息:共31条记录 - 市级信息:共有342条记录 - 县级信息:总计有3057条记录 - 乡(镇)级信息:共计41273条记录 - 行政村级信息: 总计618267条记录 这些数据对于快递平台、电商平台等企业来说非常有用。
  • 2020划(
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    本文档提供了中国在2020年的五级行政区划详细信息,包括省级、市级、县级、乡级和村级单位,为读者呈现完整的行政区域分布情况。 2020年中国全国共有五级行政区划体系,包括省、市、县、镇和村。
  • 号查询:获取信息
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    本工具提供全国各地区详细区号查询服务,涵盖省、市、区县乃至街道乡镇和行政村的信息,便于用户快速准确地查找所需区域的区号。 标题中的“区号”指的是中国各地的电话区号,它是一种用于标识地理位置的三位数字代码。在通信领域,区号是拨打电话时必须先输入的一部分,以便将电话连接到正确的地方。本项目涉及的是通过网络爬虫技术获取全国各省份、城市、区县、街道、乡镇及行政村的区号数据。 描述中的“爬取全国各地的省,市,区县,街道镇乡,行政村”是指利用编程技术,特别是Python语言,从互联网上抓取并整理这些行政区域的相关信息,包括它们各自的区号。这样的数据对于建立本地化服务、地理位置分析、邮政编码查询等应用非常有用。 标签“Python”表明了这个项目使用的主要编程语言是Python。Python是一种广泛应用于Web开发、数据分析、机器学习等多个领域的高级编程语言,它的语法简洁明了,非常适合进行网络爬虫开发。 在压缩包文件中,“areacode-master”可以推测这是一个包含源代码、数据文件和其他相关资源的项目仓库。“master”分支代表项目的主版本。这个项目可能包括以下部分: 1. **源代码**:使用Python编写的爬虫程序,包含了处理网络请求、解析HTML或JSON数据以及存储数据到数据库等功能。 2. **数据结构**:可能有CSV、JSON或其他格式的数据文件,用于存储各地的区号及对应的行政区域信息。 3. **配置文件**:如设置爬虫的URL、请求头和代理等信息,以确保爬虫能够正确运行。 4. **日志文件**:记录爬虫运行时的状态以及可能出现的问题或错误。 5. **文档**:项目说明、使用指南或API文档,帮助用户理解项目的操作原理及如何使用。 这个项目可能涉及的技术点包括: - **网络爬虫框架**:如Scrapy或BeautifulSoup,用于自动化地抓取网页数据。 - **HTTP请求库**:如requests,用于发送网络请求。 - **数据解析库**:如pandas或json,处理和分析从网站上获取的数据。 - **数据库操作**:可能使用SQLite、MySQL等数据库存储和检索爬虫收集到的信息。 - **异常处理**:确保程序在遇到问题时能够优雅地退出并提供反馈信息。 - **多线程或多进程**:提高爬虫的并发能力,加快数据抓取速度。 - **IP代理池**:防止因频繁请求被目标网站封禁,通过轮换IP地址维持爬虫的持续运行。 了解以上内容后,你可以进一步学习Python网络爬虫的基础知识,掌握如何使用Python进行数据抓取、解析和存储。这对于类似的数据采集工作非常有帮助。同时也可以阅读这个项目源码来学习实际的爬虫开发技巧与实践经验。