news 2026/8/22 1:18:44

Python 爬虫实战:2025年最新全国行政区划代码抓取

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张小明

前端开发工程师

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Python 爬虫实战:2025年最新全国行政区划代码抓取

目录

    • 🐍 Python 爬虫实战:2025年最新全国行政区划代码抓取(解决反爬与动态加载)
    • 📅 项目背景
    • 🛠️ 技术栈与环境
    • 💡 核心功能实现
      • 1. 健壮的网络请求层(Session & Retry)
      • 2. 混合解析策略(正则大法好)
      • 3. 反反爬虫策略
    • 📊 数据输出格式
      • 1. `administrative_divisions.csv`
      • 2. `administrative_divisions.json`
    • 🚀 如何运行
      • 第一步:安装依赖
      • 第二步:运行脚本
    • 完整代码
    • 📝 总结

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🐍 Python 爬虫实战:2025年最新全国行政区划代码抓取(解决反爬与动态加载)

摘要:本文详细介绍如何使用 Python 编写一个健壮的爬虫,从目标网站抓取中国最新的省、市、县三级行政区划代码。我们将重点攻克 SSL 验证错误、动态 JS 链接解析以及服务器反爬限制等技术难点,最终输出结构化的 CSV 和 JSON 数据。


📅 项目背景

在数据分析、物流配送、用户注册等场景中,一份最新、准确的**全国行政区划代码(省市区三级联动数据)**是必不可少的基础数据。虽然国家统计局每年会发布相关数据,但通过编程自动获取并整理成易用的格式(如 JSON/CSV)仍然是一个常见的技术需求。

本项目旨在解决以下核心问题:

  1. 数据完整性:覆盖全国所有省份(包括港澳台及新疆兵团等特殊区域)。
  2. 层级关系:精确构建 省 -> 市 -> 县/区 的树状结构。
  3. 技术攻坚:解决目标网站的 SSL 握手失败、动态 JavaScript 链接展开以及访问频率限制问题。

🛠️ 技术栈与环境

  • 语言:Python 3.x
  • 核心库
    • requests:处理 HTTP/HTTPS 请求。
    • re:正则表达式,用于高效解析 HTML 和 JS 代码。
    • csv&json:数据持久化。
    • time&random:模拟人类行为,规避反爬。

💡 核心功能实现

1. 健壮的网络请求层(Session & Retry)

在抓取过程中,我们遇到了SSL: WRONG_VERSION_NUMBER和服务器连接重置等问题。为了提高稳定性,我们没有直接使用requests.get,而是构建了一个带有重试机制的Session

importrequestsfromrequests.adaptersimportHTTPAdapterfromrequests.packages.urllib3.util.retryimportRetry# 配置重试策略session=requests.Session()retries=Retry(total=5,backoff_factor=1,status_forcelist=[500,502,503,504])adapter=HTTPAdapter(max_retries=retries)# 挂载适配器,同时支持 HTTP 和 HTTPSsession.mount('http://',adapter)session.mount('https://',adapter)# 设置通用的 Headers 和 Cookies(模拟浏览器)session.headers.update({"User-Agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)...","Referer":"https://www.suchajun.com/..."})

2. 混合解析策略(正则大法好)

目标网站的页面结构存在两种情况:

  • 标准链接:普通的<a>标签,直接提取href
  • JS 动态链接:部分省份(如辽宁、甘肃)的下级城市通过javascript:void(0)触发,数据隐藏在data-code属性中。

我们需要同时处理这两种情况:

# 模式1:标准链接匹配pattern_level2_link=r'<div><a[^>]+href="([^"]+)"[^>]*>([^<]+)</a></div>\s*<div>(\d+)</div>'# 模式2:JS 动态链接匹配(关键!)# 提取>=r'<div>.*<a>([^<]+)</a></div>'# 逻辑判断ifmatches_level2_link:# 处理标准链接...elifmatches_level2_js:# 处理 JS 链接,手动构造 URL# link = f"{base_url}/richang/xingzhengquhuadaima/{code}"

3. 反反爬虫策略

为了避免被服务器识别为机器人并封禁 IP,我们采取了“慢即是快”的策略:

  1. 随机延迟:每次请求前随机休眠3.06.0秒。
  2. 验证页面检测:如果被重定向到验证码页面,脚本会检测并报警(虽然通过增加延迟已基本规避)。
  3. 数据清洗:对提取的链接进行strip()rstrip(':')处理,防止畸形 URL 导致请求失败。

📊 数据输出格式

脚本运行完成后,会生成两个文件:

1.administrative_divisions.csv

适合导入数据库或 Excel 分析,包含父子级联关系。

LevelNameCodeLinkParent Code
1辽宁省210000…/210000
2沈阳市210100…/210100210000
3和平区210102…/210102210100

2.administrative_divisions.json

树状结构,适合前端组件(如级联选择器 Cascader)直接使用。

[{"name":"辽宁省","code":"210000","level":1,"children":[{"name":"沈阳市","code":"210100",
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