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中国行政区划数据完整指南：快速获取省市区JSON、CSV和SQL数据

【免费下载链接】province-city-china🇨🇳最全最新中国【省、市、区县、乡镇街道】json,csv,sql数据项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pr/province-city-china

还在为找不到准确的中国行政区划数据而烦恼吗？无论你是要开发电商系统、物流应用，还是需要搭建数据分析平台，province-city-china 都能为你提供最全最新的省市区县乡镇街道数据。这个基于官方数据的开源项目，让获取标准化的地理信息变得如此简单！

为什么你需要这个数据包？

想象一下这些场景：

• 你的电商网站需要省市区三级联动选择
• 物流系统需要精确到街道的配送范围
• 数据分析需要按地域维度进行统计
• 需要建立全国范围的客户地址数据库

这些问题 province-city-china 都能帮你轻松解决！🚀

项目架构一览

该项目采用 monorepo 架构设计，通过 lerna 进行多包管理，确保各个模块之间的独立性和可维护性。核心数据模块位于 packages/core 目录下，包含完整的数据获取和处理逻辑。

模块化设计让你按需取用：

三步上手实战

第一步：快速安装配置

确保你的 Node.js 版本在 12.x 及以上，然后执行：

npm install province-city-china --save-dev

或者按需安装特定模块：

npm install @province-city-china/data --save-dev

第二步：多种格式数据导入

根据你的项目需求选择最合适的数据格式：

JSON格式 - 前端开发首选

const { data, province, city, area, town } = require('province-city-china/data'); // 立即获取所有省份数据 console.log(province); // 输出：[{"code":"110000","name":"北京市","province":"11"}, ...]

CSV格式 - 数据分析利器

const fs = require('fs'); const csvData = fs.readFileSync('data/province.csv', 'utf8');

第三步：数据验证与调试

导入数据后做个简单的完整性检查：

// 验证数据完整性 const provinces = require('province-city-china/dist/province.json'); console.log(`共获取 ${provinces.length} 个省份数据`);

常见问题快速解决

数据格式不匹配怎么办？

别担心，先检查这些字段对应关系：

• code- 行政区域代码（唯一标识）
• name- 行政区域名称
• province- 省级代码
• city- 地级代码
• area- 县级代码
• town- 乡级代码

数据更新滞后如何处理？

如果发现数据不是最新版本，可以：

1. 查看项目更新日志了解最新发布
2. 从仓库直接下载最新数据文件
3. 通过内置脚本重新获取官方最新数据

实战应用场景

层级数据构建实战

使用 level.json 数据构建完整的行政区划层级关系：

const levelData = require('province-city-china/dist/level.json'); // 构建省-市-区三级联动 function buildHierarchy(data) { return data.map(province => ({ ...province, children: [] // 在这里填充子级数据 }));

数据导出与转换

项目提供多种数据导出格式，满足不同场景需求：

性能优化实战建议

面对大数据量场景，我们建议：

1. 按需加载- 只加载你需要的特定层级数据
2. 压缩格式- 使用 min.json 减少包体积
3. 缓存机制- 实现数据缓存提升访问效率

数据字段详解

每个数据记录都包含以下核心字段：

• code: 行政区域代码，全国唯一
• name: 行政区域名称
• province: 省级代码前缀
• city: 地级代码前缀
• area: 县级代码前缀
• town: 乡级代码前缀

特殊数据处理

项目还特别处理了这些特殊情况：

• 香港澳门特别行政区数据
• 自治区直辖县级行政区划
• 直辖市特殊数据结构

通过这份指南，相信你已经能够快速上手并有效利用 province-city-china 项目提供的完整行政区划数据。无论你是新手开发者还是有经验的工程师，都能从中找到适合自己项目的解决方案。现在就开始使用这些强大的地理信息数据，为你的应用开发增添新的动力！💪

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