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中国县及县以上地区数据结构【Python】

  • 2013-07-13

郭嘉统计局虽然经常更新地区数据,但是其数据结构糟糕透顶,plain
HTML有没有!都不提供SQL或者是XML数据类型! 都还得写个解析器来加载这个结构,用LXML解析的过程我就不写了
去除各种table之后的数据库

110000 北京市 110100 市辖区 110101 东城区 110102 西城区 110105 朝阳区 110106 丰台区 110107
石景山区 110108 海淀区

转换以后:

省:北京
   ├─ 市辖区
   │  ├─ 东城区
   │  ├─ 西城区
   │  ├─ 朝阳区
   │  ├─ 石景山区
   │  ├─ 海淀区
   │  ╰─ 平谷区
   ╰─ 县
      ├─ 密云县
      ╰─ 延庆县

规律就是邮政编码!用了groupby和defaultdict这些基本的Python东西 下面是程序啦,用法是直接打省份的名称即可。
当然,函数已经是单独实现的,所以在其他地方用也行啦~


#!/usr/bin/env python
# encoding: utf-8
from itertools import groupby
from utils import ScaleTree
def make_city_tree(path):
"""
 make a tree of province, city, county of China

 :path: path to database
 :returns: tree

 """
def strip_zipcode(item):
"""
 Strip all zipcode from stats.gov.cn
 :returns: city_name
 """
return item[7:].decode('utf8').strip()
with file(path, 'r') as db:
tree = ScaleTree()
provinces = groupby(db, key=lambda x: x[:2])
for pid, province_data in provinces:
province_data = list(province_data)
province_name, cities = strip_zipcode(province_data[0]), province_data[1:]
for cid, city_data in groupby(cities, key=lambda x: x[:4]):
city_data = list(city_data)
city_name, counties = strip_zipcode(city_data[0]), city_data[1:]
tree[province_name][city_name] = map(strip_zipcode, counties)
return tree
if __name__ == '__main__':
tree = make_city_tree('db.txt')
pro = unicode(raw_input('省:'), 'utf8')
for x in tree.keys():
if pro in x:
cities = tree.get(x)
for t, city in enumerate(cities):
if t+1 != len(cities):
st = u"├"
else:
st = u'╰'
print u"\u2004\u2004\u2004%s\u2004%s" % (st, city)
for d, county in enumerate(tree.get(x).get(city)):
if d+1 != len(tree.get(x).get(city)):
st = u"├"
else:
st = u'╰'
if t+1 != len(cities):
ct = u"│"
else:
ct = u"\u2004"
print u"\u2004\u2004\u2004%s\u2004\u2004%s\u2004%s" % (ct, st, county)

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