国家统计局通用数据爬取思路+代码实现 （超级舒畅的一次爬取经历） 0、前言 在做一些预测的时候常常会用到国家统计局的数据，之前写的一些爬虫也没能够复用，今天又遇到了这个问题，反复检查之后发现国家统计局的各种数据其实都遵循同一套逻辑，而只需掌握这一个逻辑，我们便可以想要啥就要啥。
工作中，再次需要python,发现python用得好 ，真的可以节省很多人力，先说我的需求，需要做一个类似像支付宝添加收货地址时，选择地区的功能，需要详细到街道信息，也就是4级联动，如右图。首先需要的就是级联的数据，许是百度能力太差，找不到想要的，或者想要的需要积分才能下载，没有积分，只
概述 国家统计局的公开数据真实性强，宏观且与我们的生活息息相关。 因此，采集此数据作为数据分析实验的数据再好不过。 采集过程 采集各种公开数据的第一步就是分析网页。 上面的图是国家统计局年度数据的界面。 左边是数据分类的树形菜单，右边是每个菜单点击之后显示的数据，可以设置
参加了2次数模竞赛，这里汇总一下我觉得巨好用的数据集和数据网站~ 一、数据集文件 1. 世界统计年鉴by国家统计局 国家统计局公开的数据整理合集，1960-2020年，世界各国政治经济文化社会教育生育等统计数据 世界统计年鉴by国家统计局 2. 中国统计年鉴by国家统计局 国家统计局公开
python获取2020年国家统计局省市县三级数据 一、数据来源二、获取思路三、完整代码四、成果四、获取地址 一、数据来源 国家统计局2020年最新的数据 二、获取思路 寻找url的规律 所有省份页面： http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2020/index.html 城市
国家统计局官宣：中国提前完成全年新增就业目标 据国家统计局16日发布的数据显示，1月至10月，全国城镇新增就业1009万人，提前完成全年目标任务。10月份，全国城镇调查失业率为5.3%，比9月份下降0.1个百分点；其中25岁至59岁人口调查失业率为4.8%，与9月份持平。31个大城市城镇调查失业率为5.3%
爬一下最新的行政区划 http://www.stats.gov.cn/tjsj/tjbz/tjyqhdmhcxhfdm/2019/index.html 引入依赖 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.belerweb/pinyin4j --> <dependency> <groupId>com.belerweb</groupId> <artifactId>pinyin4j<
items.py import scrapy class NewsItem(scrapy.Item): # define the fields for your item here like: # name = scrapy.Field() title = scrapy.Field() # 标题 summary = scrapy.Field() # 主旨 origin = scrapy.Field() # 文章原文链接 cover
