全球主要国家、省州、城市的数据库-xml版及csv版（含转换脚本）.zip

从qq国际版中提取出的全球主要国家、省州、城市的数据库（XML版），并转换为csv版。数据库包含country_name，country_code，state_name，state_code，city_name，city_code信息。上传资源包括xml版数据库、csv版数据库、xml转csv脚本。

#!/usr/bin/env python 3.7
# -*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import xml.etree.ElementTree as ET

def xml_to_csv（data=“../data/QQ-LocList/LocList.xml“）:
    tree=ET.parse（data）
    root=tree.getroot（）
    result=[]
    for country in root.iter（‘CountryRegion‘）:#country
        country_name country_code = country.attrib[“Name“] country.attrib[“Code“]
        for state in country:#state
            try:
                state_name state_code = state.attrib[‘Name‘] state.attrib[‘Code‘]
            except:
                state_name = state_code = None
            for city in state:#city
                city_name city_code = city.attrib[‘Name‘] city.attrib[‘Code‘]
                result.append（{‘country_name‘:country_name‘country_code‘:country_code
                               ‘state_name‘:state_name‘state_code‘:state_code
                               ‘city_name‘:city_name‘city_code‘:city_code}）
    result=pd.Dataframe（resultcolumns=[‘country_name‘‘country_code‘‘state_name‘‘state_code‘‘city_name‘‘city_code‘]）
    result.to_csv（‘../output/FSN_fromQQ.csv‘）
    print（“城市数量有：“result.shape[0]）
    result.drop_duplicates（subset=[‘country_name‘ ] keep=‘first‘ inplace=True）
    print（“国家数量有：“ result.shape[0]）
    return 0

if __name__==“__main__“:
    xml_to_csv（）

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2019-07-05 10:19  01_qq导出的原始xml数据库\
     文件      184907  2019-07-04 09:36  01_qq导出的原始xml数据库\LocList.xml
     目录           0  2019-07-05 10:20  02_pyhton脚本转换后的csv版本\
     文件      139146  2019-07-05 09:54  02_pyhton脚本转换后的csv版本\FSN_fromQQ.csv
     目录           0  2019-07-05 10:31  03_xml_to_csv脚本\
     文件        1359  2019-07-04 17:57  03_xml_to_csv脚本\xml_processing.py