2019.05.25更新：

• 添加了爬虫代码使用说明
• 添加了依赖requirements.txt

2018.12.02更新：

• 修改爬虫代码，添加了中山市/东莞市下面没有区级单位的异常处理
• 页面源码的编码为GB2312，实际为GBK，因此手工指定编码为GBK：Issues #2

2018.11.30更新：

• 更新village.csv文件，按照code顺序从小到大排列，看起来更方便
• 更新数据总结中的错误

2018.11.10更新：

• 缺失数据补充:Issues #1

统计局网站提供的2016年统计用区划代码和城乡划分代码(截止2016年07月31日)按照：省-市-县-镇-村这样的层次关系来组织页面。统计局的网站对于爬虫的限制也不多，我只使用一个ip就爬取全部数据，爬取的过程中请求被拒绝的情况很少。

本仓库包含：

• 代码文件：

  • 爬虫完整代码
  • 居委会级爬虫代码
  • 居委会数据合并代码

• 2016年统计用区划代码和城乡划分代码数据文件：

  • 省级数据.csv
  • 市级数据.csv
  • 区级数据.csv
  • 街道数据.csv
  • 居委会数据.csv

• 页面分析、代码详细说明见个人博客：

  • 国家统计局统计用区划代码和城乡划分代码爬虫-（一）页面分析
  • 国家统计局统计用区划代码和城乡划分代码爬虫-（二）总体实现
  • Python合并多个csv文件

python3 -m pip install -r requirements.txt

python3 ./Urban-and-rural-statistics-spider.py

居委会级数据量比较大，一次性爬取可能会出现内存不足，所以我提供了一种居委会级数据分段爬取，最后合并各段数据的方法，具体方法如下：

• 省、市、区、街道使用爬虫完整代码，其中居委级爬取部分注释掉，然后执行：

python3 ./Urban-and-rural-statistics-spider.py

以上爬取完成后，可以看到此目录下已经含有了town.csv文件。

• 然后手动更改居委会级爬代码，具体要修改的部分如下：

df_town = pd.read_csv("town.csv",encoding = 'utf-8')
village = getVillage(df_town['link'][0:10000])

df_village = pd.DataFrame(village)
# 信息写入csv文件
df_village.to_csv('village-0.csv', sep=',', header=True, index=False)

例如：第一次设置village = getVillage(df_town['link'][0:10000])中的爬取链接为[0-10000]，同时设置df_village.to_csv('village-0.csv', sep=',', header=True, index=False)中的保存文件名为village-0.csv。

• 执行居委会级爬代码：

python3 ./Village-Spider-Test.py

完成第一段爬取后，然后再手动更改爬取链接为[10000,20000]，同时保存文件名改为village-1.csv，执行以上命令，以此类推，直到全部爬取完成。

• 全部爬取完毕后，复制各段数据到一个空目录下，在此目录下执行如下代码：

python3 ./合并多个csv文件.py

至此，数据合并完毕，得到完整的居委会级数据。

截止2016年07月31日，我国共有：

• 31个省
• 344个市
• 2852个区
• 42927个街道
• 665062个居委会