Administrative-divisions-of-China 包含中华人民共和国行政区划数据：省级（省份直辖市自治区）、 地级（城市）、 县级（区县）、 乡级（乡镇街道）、 村级（村委会居委会） ，中国省市区镇村二级三级四级五级联动地址数据。
数据来源
- 民政部、国家统计局：
- 本项目已更新至：
数据下载
| 文件列表 | JSON | CSV |
|---|---|---|
| 省级（省份、直辖市、自治区） | provinces.json | provinces.csv |
| 地级（城市） | cities.json | cities.csv |
| 县级（区县） | areas.json | areas.csv |
| 乡级（乡镇、街道） | streets.json | streets.csv |
| 村级（村委会、居委会） | villages.json | villages.csv |
| 文件列表 | 普通 | 带编码 |
|---|---|---|
| “省份、城市” 二级联动数据 | pc.json | pc-code.json |
| “省份、城市、区县” 三级联动数据 | pca.json | pca-code.json |
| “省份、城市、区县、乡镇” 四级联动数据 | pcas.json | pcas-code.json |
| “省份、城市、区县、乡镇、村庄” 五级联动数据 | - | - |
提示：需要打包下载全部文件，请看 Releases。
数据更新
$ npm install
$ npm run fetch
如果需要更新所有数据，只需删除现有数据重新抓取即可：
# 删除现有的数据
$ rm dist/*.csv && rm dist/[a-z]*.json && rm dist/data.sqlite && touch dist/data.sqlite
# 拉数据（这个步骤比较耗时）
$ npm run fetch
# 格式化 json csv 和联动数据等
$ npm run build
[1/1]正在抓取省级数据...
[1/31]正在抓取地级数据，当前省级：11 北京市
[2/31]正在抓取地级数据，当前省级：12 天津市
[3/31]正在抓取地级数据，当前省级：13 河北省
[4/31]正在抓取地级数据，当前省级：14 山西省
...
[29/31]正在抓取地级数据，当前省级：63 青海省
[30/31]正在抓取地级数据，当前省级：64 宁夏回族自治区
[31/31]正在抓取地级数据，当前省级：65 新疆维吾尔自治区
[1/344]正在抓取县级数据，当前地级：1101 市辖区
[2/344]正在抓取县级数据，当前地级：1201 市辖区
[3/344]正在抓取县级数据，当前地级：1301 石家庄市
[4/344]正在抓取县级数据，当前地级：1302 唐山市
...
[342/344]正在抓取县级数据，当前地级：6542 塔城地区
[343/344]正在抓取县级数据，当前地级：6543 阿勒泰地区
[344/344]正在抓取县级数据，当前地级：6590 自治区直辖县级行政区划
[1/2856]正在抓取乡级数据，当前县级：110101 东城区
[2/2856]正在抓取乡级数据，当前县级：110102 西城区
[3/2856]正在抓取乡级数据，当前县级：110105 朝阳区
[4/2856]正在抓取乡级数据，当前县级：110106 丰台区
...
[2854/2856]正在抓取乡级数据，当前县级：659003 图木舒克市
[2855/2856]正在抓取乡级数据，当前县级：659004 五家渠市
[2856/2856]正在抓取乡级数据，当前县级：659006 铁门关市
[1/42951]正在抓取村级数据，当前乡级：110101001 东华门街道办事处
[2/42951]正在抓取村级数据，当前乡级：110101002 景山街道办事处
[3/42951]正在抓取村级数据，当前乡级：110101003 交道口街道办事处
[4/42951]正在抓取村级数据，当前乡级：110101004 安定门街道办事处
...
[42949/42951]正在抓取村级数据，当前乡级：659004502 兵团一零三团
[42950/42951]正在抓取村级数据，当前乡级：659006100 博古其镇
[42951/42951]正在抓取村级数据，当前乡级：659006101 双丰镇
[100%] 数据抓取完成！
数据校验
$ npm test
> eslint . && mocha -t 5000
中华人民共和国行政区划：
✓ “一级” 省级（省份、直辖市、自治区）数据
✓ “二级” 地级（城市）数据
✓ “三级” 县级（区县）数据
✓ “四级” 乡级（乡镇、街道）数据
✓ “五级” 村级（村委会、居委会）数据
联动数据
✓ “省份、城市” 二级联动数据
✓ “省份、城市、区县” 三级联动数据
✓ “省份、城市、区县、乡镇” 四级联动数据
✓ “某省、某市、某县、某镇” 不存在
9 passing (37ms)-
一个 Go 语言实现的中国行政区划查询工具。 介绍 最新中国行政区划，数据来源：http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/xzqhdm/201608/t20160809_1386477.html 安装 go get -v github.com/orivil/administrative-divisions 如果中国地区用户出现 godoc.org/golang.org/x
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在此可以对全球行政区划数据进行下载，点击后即可按照国家为单位进行选择下载。数据集包含全球（不含中国及中国邻国）233个国家4级行政区划数据：一级（国家）边界、二级（省级）边界、三级（市级）边界、四级（县级）边界。
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进入区划图层，点击“载入行政区划”按钮，可以打开区划选择框 打开区划框后，支持将省、市、区县、乡镇/街道按照行政边界转化为业务区划，在弹窗内单击向下钻取省市区，双击确认选择，对行政区进行选中批量导入 导入后，是按照行政区面进行展示 操作步骤如下： 注意： 选择行政区的时候，一旦选择了上一级的区划范围，就不能再选择在他下面一级的区划，例如下图：已经选择导入“北京市全部区县”，这时候就不能再选择某一个
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操作步骤： 第一种方式： ①进入编辑地图页面，点击右上角"加载行政区划"按钮。 ②点击按钮后，弹出加载行政区划窗口。 1）亿景智图提供了省、市、县三级行政区划示意图供用户直接加载使用，可以加载全部的行政区划，也可以加载指定的行政区划。 2）搜索选择:如果只是添加一个行政区划，在右上角搜索框中输入关键字，如“海淀区”，回车，点击搜索结果，在已选行政区划显示后，点击完成区划加载完成。 注意 ●搜索区域
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Identity Card Of China (PHP)是一个基于「公民身份号码」规则获取公民身份号码中包含的基础信息组件。 安装 你的 PHP 版本应该 >= 7.0 我们使用 Composer 安装： composer require medz/id-card-of-china 使用 遵循 PHP-MD 原则，这个工具不提供静态调用，所以使用需要进行对象实例化： use Medz\Identi
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群面一共有15个人，10点进会议室，等了50min，轮到我们。 先是简短的自我介绍，一共15个人，有13个是学经济的，报的运营岗，我是专业技术岗，我觉得我tm像是乱入。 在别处学历被碾压的我，竟然是里面学历最高的。 然后面试官给了一份文字材料，内容是反洗钱应对措施，让小组讨论进行重要性排序。 面试感受：我投了湖北省分行、武汉市内、武汉郊区。感觉他是按照最低的base来的。因为一个拿了斗鱼offer