2019最新国家统计局数据，省市区镇（街道）五级，带code。
解压后138MB。
VALUES('1','110000000000','北京市','110100000000','市辖区','110101000000','东城区','110101001000','东华门街道办事处','110101001001','多福巷社区居委会','111');
解压后138MB。
VALUES('1','110000000000','北京市','110100000000','市辖区','110101000000','东城区','110101001000','东华门街道办事处','110101001001','多福巷社区居委会','111');
2025/4/12 20:48:49
7.98MB
1
根据国家统计局（http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/）发布的2017年统计用区划和城乡划分代码，发布时间是2018年6月20日，属于最新的，整理成sql语句，供下载
2025/1/26 10:19:12
7.69MB
1
2018年统计局数据源省-市-区-县-乡5级地区行政划分，包含csv抓包数据，mssql执行的代码文件。
说明下csv抓包中多了281个市辖区的无用数据。
mssql已经处理掉这批数据了。
如果需要直接使用csv导入即可。
说明下csv抓包中多了281个市辖区的无用数据。
mssql已经处理掉这批数据了。
如果需要直接使用csv导入即可。
2025/1/8 5:18:42
9.57MB
1
截至2019年中国各大城市GDP，人口数统计数据整理；
数据来源于百度百科，国家统计局等公开数据，个别城市上报的比较慢，只能采用距离2019年更近的年份数据，作为城市GDP，人工的统计标签。
数据来源于百度百科，国家统计局等公开数据，个别城市上报的比较慢，只能采用距离2019年更近的年份数据，作为城市GDP，人工的统计标签。
2024/12/25 11:06:56
37KB
1
这是一份从国家统计局获取的区域三四级地址数据,更新到2020年6月30日的数据.如果使用三级数据建议使用6位码，否则请使用12位码。
部分数据中存在第三级区域名称包含第一二级数据的情况，这不是俺导致的，数据本身这样本数据中不包括港澳台数据数据中第一条“中国”为手动添加，为了方便容纳其他国家的行政区划数据数据中部分内容的显示不是我们常见的那样，主要是直辖单位，例如新疆\XX地区\XX县，但是存在新疆\自治区直辖县级行政区划\XX县有些特殊的城市是不设区的，类似于东莞，中山这样的市并没有区这个概念
部分数据中存在第三级区域名称包含第一二级数据的情况，这不是俺导致的，数据本身这样本数据中不包括港澳台数据数据中第一条“中国”为手动添加，为了方便容纳其他国家的行政区划数据数据中部分内容的显示不是我们常见的那样，主要是直辖单位，例如新疆\XX地区\XX县，但是存在新疆\自治区直辖县级行政区划\XX县有些特殊的城市是不设区的，类似于东莞，中山这样的市并没有区这个概念
2024/12/14 13:22:34
4.81MB
1
统计局网站的数据汇总。
细粒度，到最后一级(一般为5级，网站上少部分地区为4级)。
数据编码格式为utf8，以便显示名称中的生僻字，请使用合适的文本工具打开。
这里有python爬虫代码和所需库。
爬取速度快，网速较好时10分钟左右。
github地址:https://github.com/fan-lc/stats_gov
细粒度，到最后一级(一般为5级，网站上少部分地区为4级)。
数据编码格式为utf8，以便显示名称中的生僻字，请使用合适的文本工具打开。
这里有python爬虫代码和所需库。
爬取速度快，网速较好时10分钟左右。
github地址:https://github.com/fan-lc/stats_gov
2024/12/6 10:21:19
4.64MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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