全国最新城市编码sql

时间: 2023-06-20 17:02:14 浏览: 79
### 回答1: 全国最新城市编码SQL语句如下: CREATE TABLE `city_code` ( `code` varchar(12) NOT NULL COMMENT '城市编码', `name` varchar(20) NOT NULL COMMENT '城市名称', `province` varchar(20) NOT NULL COMMENT '省份名称', PRIMARY KEY (`code`) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT='全国城市编码表'; INSERT INTO `city_code` (`code`, `name`, `province`) VALUES ('110100', '北京市', '北京市'), ('120100', '天津市', '天津市'), ('130100', '石家庄市', '河北省'), ('130200', '唐山市', '河北省'), ('130300', '秦皇岛市', '河北省'), ('130400', '邯郸市', '河北省'), ('130500', '邢台市', '河北省'), ('130600', '保定市', '河北省'); 通过以上SQL语句,可以创建一个名为city_code的表,其中包含了全国城市的编码、名称及所在省份。同时,通过插入语句,将一些城市的具体信息添加到了该表中。这个表可以提供给开发者进行相关的查询和处理操作,方便了开发工作和数据管理。 ### 回答2: 近年来,我国城市体系不断发展,城市数量不断增加。伴随着城市的不断增加,城市编码也成为信息管理和数据交换的标准。为了更好地满足当前城市体系的需求,国家发布了最新的城市编码SQL。此次新编码将原有的城市编码做了一些调整和更新。 新编码的SQL语句如下: CREATE TABLE city_code ( id INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT, name VARCHAR(50) NOT NULL, code CHAR(6) NOT NULL, parent_code CHAR(6) NOT NULL DEFAULT '0', level TINYINT(4) NOT NULL DEFAULT 0, PRIMARY KEY (id), INDEX idx_name (name), INDEX idx_code (code), INDEX idx_parent_code (parent_code), INDEX idx_level (level) ); 其中,id是自增长的编号,name是城市名,code是编码,parent_code是父级编码,level是级别。city_code表是整个城市编码标准表,每个城市都有相应的编码,可以方便地查询、管理和交换城市数据。 此次新编码SQL的推出,将进一步规范各个城市的编码体系,提高城市信息管理和数据交换效率,也为我国的城市发展提供了更好的数据支撑。

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优化这段代码:import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup from lxml import etree import time import pymysql from sqlalchemy import create_engine from urllib.parse import urlencode # 编码 URL 字符串 start_time = time.time() #计算程序运行时间 def get_one_page(i): try: headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/66.0.3359.181 Safari/537.36' } paras = {'reportTime': '2023-03-23', #可以改报告日期,比如2018-6-30获得的就是该季度的信息 'pageNum': i #页码 } url = 'http://s.askci.com/stock/a/?' + urlencode(paras) response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except RequestException: print('爬取失败') def parse_one_page(html): soup = BeautifulSoup(html,'lxml') content = soup.select('#myTable04')[0] #[0]将返回的list改为bs4类型 tbl = pd.read_html(content.prettify(),header = 0)[0] # prettify()优化代码,[0]从pd.read_html返回的list中提取出DataFrame tbl.rename(columns = {'序号':'serial_number', '股票代码':'stock_code', '股票简称':'stock_abbre', '公司名称':'company_name', '省份':'province', '城市':'city', '主营业务收入(201712)':'main_bussiness_income', '净利润(201712)':'net_profit', '员工人数':'employees', '上市日期':'listing_date', '招股书':'zhaogushu', '公司财报':'financial_report', '行业分类':'industry_classification', '产品类型':'industry_type', '主营业务':'main_business'},inplace = True) return tbl def generate_mysql(): conn = pymysql.connect( host='localhost', user='root', password='******', port=3306, charset = 'utf8', db = 'wade') cursor = conn.cursor() sql = 'CREATE TABLE IF NOT EXISTS listed_company (serial_number INT(20) NOT NULL,stock_code INT(20) ,stock_abbre VARCHAR(20) ,company_name VARCHAR(20) ,province VARCHAR(20) ,city VARCHAR(20) ,main_bussiness_income VARCHAR(20) ,net_profit VARCHAR(20) ,employees INT(20) ,listing_date DATETIME(0) ,zhaogushu VARCHAR(20) ,financial_report VARCHAR(20) , industry_classification VARCHAR(20) ,industry_type VARCHAR(100) ,main_business VARCHAR(200) ,PRIMARY KEY (serial_number))' cursor.execute(sql) conn.close() def write_to_sql(tbl, db = 'wade'): engine = create_engine('mysql+pymysql://root:******@localhost:3306/{0}?charset=utf8'.format(db)) try: tbl.to_sql('listed_company2',con = engine,if_exists='append',index=False) # append表示在原有表基础上增加,但该表要有表头 except Exception as e: print(e) def main(page): generate_mysql() for i in range(1,page): html = get_one_page(i) tbl = parse_one_page(html) write_to_sql(tbl) # # 单进程 if __name__ == '__main__': main(178) endtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %endtime) # 多进程 from multiprocessing import Pool if __name__ == '__main__': pool = Pool(4) pool.map(main, [i for i in range(1,178)]) #共有178页 emdtime = time.time()-start_time print('程序运行了%.2f秒' %(time.time()-start_time))

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