当前最新版为 2019文件夹 内的2018版数据，此数据发布于2019-01-31。

在线测试数据（多级联动）：https://xiangyuecn.github.io/AreaCity-JsSpider-StatsGov/

可直接打开2019/采集到的数据文件夹内的文件来使用：

• ok_data_level3.csv: 省市区3级数据。
• ok_data_level4.csv: 省市区镇4级数据。
• ok_geo.csv.7z: 为省市区3级的坐标和行政区域边界范围数据，csv格式，解压后130M+。

csv格式非常方便解析成其他格式，并且可以使用Excel打开进行编辑，算是比较通用；如果在使用csv文件过程中出现乱码、错乱等情况，需自行调对utf-8编码（或者使用文本编辑器 如 notepad++ 把文件转成需要的编码），文本限定符为"。

数据已测试在: win10+notepad+++UltraEdit+WPS+SQL Server 中无需任何设置，全部都能直接打开，并且数据保持工整，没有发现异常情况。

csv导入数据库如果接触的比较多应该能很快能完成导入，参考2019/map_geo_格式化.js 中在SQL Server中的导入流程。

• 国家统计局 > 统计数据 > 统计标准 > 统计用区划和城乡划分代码

• 高德地图坐标和行政区域边界范围

chrome 控制台，Chrome 41这版本蛮好，win7能用，Chrome 46这版本win10能用；新版本Chrome 72+乱码（统计局内页编码为gb2312，新版本xhr对编码反而支持的超级不友好，估计是印度佬干的）、SwitchyOmega代理没有效果、各种问题（简单制作chrome便携版实现多版本共存）

• 2019文件夹采集了4层，省、市、区、镇，2018版数据。采集高德省市区三级坐标和行政区域边界范围。
• 2018文件夹采集了3层，省、市、区，2017版数据。
• 2017文件夹采集了3层，省、市、区，2016版数据。
• 2013文件夹采集了4层，省、市、区、镇，2013版数据。

省市区镇数据表。

此表为坐标和行政区域边界范围数据表，因为数据文件过大（130M+），所以分开存储。

在线测试工具地址：https://xiangyuecn.github.io/AreaCity-JsSpider-StatsGov/

或者直接使用测试和WEB数据格式转换工具.js，在任意网页控制台中使用。

此工具主要用于把csv数据转换成别的格式，另外提供省市区多级联动测试，并且可生成js源码（含数据）下载，3级联动生成的文件紧凑版68kb，4级联动紧凑版1mb大小。

1. 数据预览和测试。
2. 将csv数据导出成压缩后的紧凑版js格式纯数据文件，省市区3级数据65kb大小。
3. 将csv数据导出成JSON对象、JSON数组纯数据文件，省市区3级数据120kb+。
4. 网页版省市区镇多级联动测试。
5. 网页版省市区多级联动js代码生成（含数据）。

省市区这三级采用在线拼音工具转换，据说依据《新华字典》、《现代汉语词典》等规范性辞书校对，多音字地名大部分能正确拼音，重庆->chong qing，朝阳->chao yang，郫都->pi du，闵行->min hang，康巴什->kang ba shi。

镇级以下地名采用本地拼音库（.pinyin-python-server）转换，准确度没有省市区的高。

目前采用的是截取第一个字拼音的首字母。

方案一(2016版废弃)：取每个字的拼音首字母排序，比如：河北：hb、湖北: hb、黑龙江: hlj、河南: hn、湖南: hn

方案二(2018版废弃)：取的是第一个字前两个字母和后两个字首字母排序：河北: heb、黑龙江: helj、河南: hen、湖北: hub、湖南: hun

方案三(返璞归真)：取第一个字首字母进行排序，如果两个字母相同，再使用名称文本进行排序：河北: h.河北、河南: h.河南、黑龙江: h.黑龙江、湖北: h.湖北、湖南: h.湖南

排序方案三看起来好些；为什么不直接用名称文本进行排序，我怕不同环境下对多音字不友好，最差情况下也不会比方案一差。

使用高德接口采集的，本来想采百度地图的，但经过使用发现百度地图数据有严重问题：

参考 肃宁县（右下方向那块飞地）、路南区（唐山科技职业技术学院那里一段诡异的边界） 边界，百度数据大量线段交叉的无效polygon（百度地图测试），没有人工无法修正，高德没有这个问题（高德地图测试）；

并且高德对镂空性质的地块处理比百度强，参考天津市对唐山大块飞地的处理，高德数据只需要Union操作就能生成polygon，百度既有Union操作又有Difference操作，极其复杂数据还无效。

所以放弃使用百度地图数据。

坐标和边界数据 和 省市区 数据是分开存储的，通过ID来进行关联。

可以把ok_geo.csv导入到数据库内使用，由于POLYGON需要解析，蛮复杂的，可以参考2019/map_geo_格式化.js内的SQL Server导入用的SQL语句的例子。

如果需要特定的POLYGON格式，可以根据上面介绍的字段格式，自行进行解析和验证。

使用过程中如果遇到多种不同坐标系的问题，比如请求的参数是WGS-84坐标(GPS)，我们后端存储的是高德的坐标，可以通过将WGS-84坐标转成高德坐标后进行处理，百度的坐标一样。转换有相应方法，转换精度一般可以达到预期范围，可自行查找。或者直接把高德的原始坐标数据转换成目标坐标系后再存储（精度？）。

1. id编号和国家统计局的编号基本一致，方便以后更新，有很多网站接口数据中城市编号是和这个基本是一致的。

2. 东莞、中山、儋州等没有第三级区级，自动添加同名的一级作为区级，以保证整个数据结构的一致性，添加的区以上级的ID结尾加两个0作为新ID，此结构ID兼容性还不错，比如：东莞（4419）下级只有一个区 东莞（441900）。

3. 地区名字是直接去掉常见的后缀进行精简的，如直接清除结尾的市|区|县|街道办事处|XX族自治X，数量较少并且移除会导致部分名字产生歧义的后缀并未精简。

4. 2017版开始数据结尾添加了自定义编号的港澳台 90、海外 91数据，此编号并非标准编码，而是整理和参考标准编码规则自定义的，方便用户统一使用（注：民政部的台港澳编码为71、81、82）。

5. 参考链接：统计用区划代码和城乡划分代码编制规则，民政部发布的行政区划代码。

6. 2019版开始从高德采集了省市区三级坐标和行政区域边界范围数据，省市区总计3300+条数据，未采集到边界的有160条以内。关于未获取到坐标或边界的城市，本采集方案采取不处理策略，空着就空着，覆盖主要城市和主要人群，未覆盖区域实际使用过程中应该进行降级等处理。比如：尽最大可能的根据用户坐标来确定用户所在城市，因为存在没有边界信息的区域，未匹配到的应使用ip等城市识别方法。

• issues/2 乐亭县 的 乐读lào ，此县下面的乐亭读音均已修正。

在低版本chrome控制台内运行1、2、3打头的文件即可完成采集，前提是指定网页打开的控制台。这三个文件按顺序执行。

最新采集代码内对拼音转换的接口变化蛮大，由于优秀的那个公网接口采取了IP限制措施，就算使用了全自动的切换代理，全量转换还是极为缓慢，因此采用了本地转换接口和公网转换接口结合的办法，省市区三级采用公网接口，其他的采用本地接口。公网接口转换的正确度极高，本地的略差那么一点。

1. 打开国家统计局任页面 http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/。
2. 控制台内粘贴1_抓取国家统计局城市信息.js代码执行。
3. 采集完成自动弹出下载，保存得到文件data.txt。

1. [可选]启动.pinyin-python-server中的本地拼音服务，根据2_1_抓取拼音.js中的提示对4级进行本地拼音转换。
2. 根据2_2_抓取拼音.js开头注释打开拼音接口页面，然后导入数据，进行省市区3级进行高准确度拼音转换。
3. 拼音采集完成自动弹出下载，保存得到文件data-pinyin.txt。

1. 任意页面，最好是第二步这个页面，根据3_格式化.js中的提示导入data-pinyin.txt，并执行代码。
2. 格式化完成自动弹出下载，保存得到最终文件ok_data.csv。

使用坐标和边界目录内的map_geo.js、map_geo_格式化.js在高德地图测试页面，根据文件内的说明即可完成采集。

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