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全国行政区域编码(含乡镇和各行政村)

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简介:
本数据库收录了中国所有省份、地级市、区县及下辖各乡镇和行政村的详细编码信息,为地理信息系统与各类应用软件提供精准的数据支持。 最近项目需要用到全国行政区域代码,在网上搜索发现资料不够齐全。因此我整理了一份包含各级行政区划的SQL代码。

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    本数据库收录了中国所有省份、地级市、区县及下辖各乡镇和行政村的详细编码信息,为地理信息系统与各类应用软件提供精准的数据支持。 最近项目需要用到全国行政区域代码,在网上搜索发现资料不够齐全。因此我整理了一份包含各级行政区划的SQL代码。
  • 最新
    优质
    《全国最新乡镇行政区域编码》是一本详细收录中国各乡镇最新的行政区划代码手册,为研究、统计和管理提供精确地理信息。 最新全国乡镇行政区域编码如下:每个乡镇都有对应的区域编码以及地理位置信息。
  • 2020年五级划(省市).txt.zip
    优质
    该文件提供了2020年中国完整的五级行政区划数据,包括省级、地级市、区县、乡镇及村级单位信息,便于进行地理与统计分析。 全国五级行政区划数据(省市区县乡镇村),共计70多万条,在一个txt文件中,数据用##分隔,内容非常全面。有需要的朋友可以花些时间进行处理使用。
  • 最新的(包括省市
    优质
    本资料提供最新全国各级行政区划详细编码,涵盖省级、市级、区县级及乡镇级和村级单位,便于地理信息与数据分析使用。 全国最新的行政区划码涵盖了省级、市级、县级、乡镇级以及村级的详细划分,并提供了相应的行政区划名称。
  • 五级(省市居)数据库
    优质
    本数据库涵盖中国所有五级行政区划信息,包括省级、地市级、区县级、乡镇级及村级单位,为地理信息系统和政策研究提供精准数据支持。 本数据库包含了全国五级行政区域的数据,包括省级、市级、县级区级、乡镇街道级以及村居委会级别。网上的相关数据格式混乱,并且存在生僻字乱码的问题,我们对此进行了修正与优化处理。不过由于部分数据来源较旧,在这段时间内某些村镇的信息可能会有所变动。
  • 级别的划分
    优质
    本文将介绍中国的乡镇级别行政区划的基本情况,包括乡、镇、民族乡等类型及其在国家行政体系中的地位和作用。 全国乡镇级别的行政区划数据以shp图层格式提供,可以使用MapShaper.org网站打开查看。
  • 划SHP数据
    优质
    本数据集提供全国所有乡镇级行政区划边界信息,格式为SHP文件,便于GIS软件使用和分析,适用于地理学、社会经济研究及地图制作等领域。 全国乡镇行政区划数据以及各省乡镇街道的矢量数据。
  • 划SHP数据
    优质
    本资料提供全国各乡镇级别行政区划边界精确至村级区域的地图矢量文件(SHP格式),便于地理信息分析与应用。 全国乡镇行政区划数据以及各省乡镇街道的矢量数据。
  • 号查询:获取省、市、县、街道信息
    优质
    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。