python字典格式 城市和行政编码映射表(无序)

这篇博客介绍了中国342个地级及以上行政区域的无序映射,包括直辖市、特别行政区、地区、自治州和盟,以Python字典格式呈现。

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中国所有的地级市,直辖市,特别行政区,地区,自治州,盟,共342个,无序

city = {
	'420500': ['湖北省', '宜昌市'],
	'231200': ['黑龙江省', '绥化市'],
	'420900': ['湖北省', '孝感市'],
	'230400': ['黑龙江省', '鹤岗市'],
	'150500': ['内蒙古自治区', '通辽市'],
	'150300': ['内蒙古自治区', '乌海市'],
	'150400': ['内蒙古自治区', '赤峰市'],
	'140500': ['山西省', '晋城市'],
	'620100': ['甘肃省', '兰州市'],
	'152900': ['内蒙古自治区', '阿拉善盟'],
	'511000': ['四川省', '内江市'],
	'140200': ['山西省', '大同市'],
	'131000': ['河北省', '廊坊市'],
	'430100': ['湖南省', '长沙市'],
	'511100': ['四川省', '乐山市'],
	'440400': ['广东省', '珠海市'],
	'445300': ['广东省', '云浮市'],
	'530600': ['云南省', '昭通市'],
	'440500': ['广东省', '汕头市'],
	'411600': ['河南省', '周口市'],
	'513400': ['四川省', '凉山彝族自治州'],
	'340700': ['安徽省', '铜陵市'],
	'411500': ['河南省', '信阳市'],
	'211200': ['辽宁省', '铁岭市'],
	'330100': ['浙江省', '杭州市'],
	'371700': ['山东省', '菏泽市'],
	'130400': ['河北省', '邯郸市'],
	'411200': ['河南省', '三门峡市'],
	'130300': ['河北省', '秦皇岛市'],
	'441900': ['广东省', '东莞市'],
	'611000': ['陕西省', '商洛市'],
	'530500': ['云南省', '保山市'],
	'510800': ['四川省', '广元市'],
	'652700': ['新疆维吾尔自治区', '博尔塔拉蒙古自治州'],
	'632600': ['青海省', '果洛藏族自治州'],
	'640400': ['宁夏回族自治区', '固原市'],
	'510700': ['四川省', '绵阳市'],
	'421000': ['湖北省', '荆州市'],
	'411400': ['河南省', '商丘市'],
	'120000': ['天津市', '天津市'],
	'650200': ['新疆维吾尔自治区', '克拉玛依市'],
	'210600': ['辽宁省', '丹东市'],
	'370600': ['山东省', '烟台市'],
	'370300': ['山东省', '淄博市'],
	'430200': ['湖南省', '株洲市'],
	'231000': ['黑龙江省', '牡丹江市'],
	'340400': ['安徽省', '淮南市'],
	'510400': ['四川省', '攀枝花市'],
	'370500': ['山东省', '东营市'],
	'511400': ['四川省', '眉山市'],
	'340800': ['安徽省', '安庆市'],
	'411300': ['河南省', '南阳市'],
	'140900': ['山西省', '忻州市'],
	'371200': ['山东省', '莱芜市'],
	'130800': ['河北省', '承德市'],
	'431000': ['湖南省', '郴州市'],
	'360700': ['江西省', '赣州市'],
	'422800': ['湖北省', '恩施土家族苗族自治州'],
	'520200': ['贵州省', '六盘水市'],
	'650100': ['新疆维吾尔自治区', '乌鲁木齐市'],
	'371100': ['山东省', '日照市'],
	'331100': ['浙江省', '丽水市'],
	'430800': ['湖南省', '张家界市'],
	'610300': ['陕西省', '宝鸡市'],
	'210100': ['辽宁省', '沈阳市'],
	'340100': ['安徽省', '合肥市'],
	'350100': ['福建省
### Python 中 List Dictionary 的基本概念 List 是一种有序的数据结构,允许存储不同类型的元素,并支持重复项。可以通过索引来访问其中的元素[^2]。 Dictionary 则是一种无序的数据结构,由键值对组成,不允许存在相同的键。通过键来获取对应的值,提供了高效的查找性能[^1]。 ### 将列表转换为字典的方法 #### 方法一:使用 `zip()` 函数配合 dict 构造器 如果有一个包含键的列表另一个包含对应值的列表,则可以使用 `zip()` 来组合这两个列表并创建一个新的字典: ```python keys = ['a', 'b', 'c'] values = [1, 2, 3] my_dict = dict(zip(keys, values)) print(my_dict) # 输出 {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} ``` #### 方法二:利用 enumerate() 结合字典解析式 对于简单的序列数据可以直接应用此方式完成转换工作: ```python data = {index: value for index, value in enumerate(['apple', 'banana', 'orange'])} print(data) # 输出 {0: 'apple', 1: 'banana', 2: 'orange'} ``` #### 方法三:基于已有列表构建特定模式的字典 可以根据具体业务逻辑自定义映射关系,在这里展示了一个例子——将字符串中的每个字符与其 ASCII 编码关联起来形成新的字典: ```python ascii_map = {char: ord(char) for char in "hello"} print(ascii_map) # 输出 {'h': 104, 'e': 101, 'l': 108, 'o': 111} ``` ### 对字典进行排序处理 由于标准库中提供的内置类型 `dict` 并不保持任何顺序特性,因此当涉及到排序问题时通常会先将其转回至其他形式再做进一步的操作。最常见的方式就是先把字典变成一系列 `(key,value)` 形式的元组组成的列表之后调用 sorted 函数来进行升序排列[^3] : ```python unsorted_dict = {"z": 1, "f": 4, "g": 9} # 转换成列表并对项目按照字母表顺序排序 sorted_items = sorted(unsorted_dict.items()) # 创建已排序的新字典 ordered_dict = dict(sorted_items) print(ordered_dict) # 输出 {'f': 4, 'g': 9, 'z': 1} ```
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