Я ищу полный список стран с их кодами стран .
Как и на этой странице (нужно полное и действительное):
Ответы:
Официальный сайт ISO 3166-1 , вероятно , является самым обновляемым источником для двух буквенных кодов. К сожалению, у них нет альфа-3 онлайн, цитируя их сайт :
Где я могу найти код страны ISO 3166-1 alpha-3 для бесплатной загрузки на веб-сайте ISO 3166 / MA?
Нигде. Код альфа-3 не предоставляется бесплатно. Вы можете купить международный стандарт ISO 3166-1 в нашем магазине ISO. Он содержит трехбуквенный код.
Немного странно в эпоху интернета, но, к счастью, есть статья в Википедии с полным списком и официальным документом ООН, который охватывает эту тему, с кодами стран .
Обновить:
На сайте CIA есть список с FIPS 10, ISO 3166 Alpha2, ISO 3166 Alpha3, STANAG и TLD в Интернете (например, .il или .uk).
Сводка ссылки :
Обратите внимание, что в этом списке содержатся объекты, расположенные за пределами страны, такие как Antartica.
Если вы хотите периодически обновлять свой список, вы можете очистить один из источников и проанализировать его результаты в удобном формате. Я сделал это здесь для преобразования списка кодов стран Википедии в CSV :
import csv
import urllib2
from BeautifulSoup import BeautifulSoup
opener = urllib2.build_opener()
opener.addheaders = [('User-agent', 'Mozilla/5.0')]
url = 'http://en.wikipedia.org/wiki/ISO_3166-1'
page = opener.open(url)
soup = BeautifulSoup(page.read())
# "Current Codes" is second table on the page
t = soup.findAll('table', {'class' : 'wikitable sortable'})[1]
# create a new CSV for the output
iso_csv = csv.writer(open('wikipedia-iso-country-codes.csv', 'w'))
# get the header rows, write to the CSV
iso_csv.writerow([th.findAll(text=True)[0] for th in t.findAll('th')])
# Iterate over the table pulling out the country table results. Skip the first
# row as it contains the already-parsed header information.
for row in t.findAll("tr")[1:]:
tds = row.findAll('td')
raw_cols = [td.findAll(text=True) for td in tds]
cols = []
# country field contains differing numbers of elements, due to the flag --
# only take the name
cols.append(raw_cols[0][-1:][0])
# for all other columns, use the first result text
cols.extend([col[0] for col in raw_cols[1:]])
iso_csv.writerow(cols)
Вы можете найти все (большинство?) Двух- и трехбуквенных кодов в http://download.geonames.org/export/dump/countryInfo.txt - они также имеют числовые коды ISO, коды fips и другую информацию о стране.
Во многих дистрибутивах Linux список кодов стран iso устанавливается по умолчанию в:
/usr/share/xml/iso-codes/iso_3166.xml
В Fedora / CentOS / RHEL / Debian пакет, содержащий этот файл, называется iso-codes( домашняя страница проекта ).
XML-файл содержит отображение в иерархической структуре:
<iso_3166_entries>
<iso_3166_entry
alpha_2_code="AF"
alpha_3_code="AFG"
numeric_code="004"
name="Afghanistan"
official_name="Islamic Republic of Afghanistan" />
[..]
Он может быть преобразован в формат записи (например, для импорта базы данных) через XPath и оболочку один вкладыш:
$ xmllint --noout --xpath \
'//iso_3166_entry/@*[name() = "alpha_2_code" or name()="alpha_3_code"]' \
/usr/share/xml/iso-codes/iso_3166.xml \
| sed 's/alpha_2/\nalpha_2/g' \
| awk -F'"' 'OFS="," {print $2,$4}'
В качестве альтернативы можно использовать Python-модуль Python для чтения и преобразования кодов из этого пакета, например:
$ pip3 install --user pycountry
$ python3
>>> import pycountry
>>> for i in pycountry.countries:
... print('{},{}'.format(i.alpha2,i.alpha3))
...
AF,AFG
AX,ALA
AL,ALB
[..]
Я хотел бы добавить pycountry, потому что у вас есть тег python, и, кажется, это то, что вы хотели. Из документов:
Определение ISO страны, подразделения, языка, валюты и сценария и их переводы
pycountry предоставляет базы данных ISO для стандартов:
639 языков
3166 стран
3166-3 Удаленные страны
3166-2 Подразделения стран
4217 валют
15924 Сценарии
Пакет включает в себя копию pkg-isocodes Debian и делает данные доступными через Python API.
Вы можете получить полный список Alpha 2 и Alpha 3 (плюс другую информацию) по адресу http://datahub.io/dataset/iso-3166-1-alpha-2-country-codes/resource/9c3b30dd-f5f3-4bbe-a3cb -d7b2c21d66ce На него есть ссылка с http://datahub.io/dataset/iso-3166-1-alpha-2-country-codes
Я обновил скрипт @ scw, который очищает данные из Википедии. Теперь он использует requestsвместо urllib2Beautiful Soup 4 и выводит JSON вместо записи в файл CSV.
import json
import bs4
import requests
print(json.dumps(
[
{
['name', 'alpha_2', 'alpha_3', 'numeric'][no]:
td.find_all()[-1].text
for no, td in enumerate(row.find_all('td')[:-1])
}
for row in bs4.BeautifulSoup(
requests.get('http://en.wikipedia.org/wiki/ISO_3166-1').text
).find('table', {'class': 'wikitable sortable'}).find_all('tr')[1:]
],
indent=4,
ensure_ascii=False
))
Выводит JSON как:
[
{
"name": "Afghanistan",
"alpha_3": "AFG",
"alpha_2": "AF",
"numeric": "004"
},
{
"name": "Åland Islands",
"alpha_3": "ALA",
"alpha_2": "AX",
"numeric": "248"
},
...
Вы можете использовать этот код https://classic.scraperwiki.com/scrapers/iso_3166-1/edit/ - lxml всегда быстрее, чем BeautifulSoup.
Скопировал это здесь:
import scraperwiki
import lxml.html
import urllib
import datetime
import json
from unidecode import unidecode
def get_html(title):
raw_json = scraperwiki.scrape("http://en.wikipedia.org/w/api.php?action=parse&format=json&page=" + title)
html = json.loads(raw_json)['parse']['text']['*']
return html
page_title = "ISO_3166-1"
html = get_html(page_title)
doc = lxml.html.fromstring(html)
for count, tr in enumerate(doc.cssselect('tr')):
row = [(td.text_content()) for td in tr.cssselect('td')]
if len(row)==5:
for ahref in tr.cssselect('a'):
detailink = ahref.attrib['href']
if detailink.find(':',0,len(detailink)) != -1:
detailink = detailink[6:]
print detailink
now = datetime.datetime.now()
data ={"tmsp_scraped":str(now), "eng_short_name":row[0], "alpha_2_code":row[1], "alpha_3_code":row[2], "numeric_code":row[3], "iso_31662_code":detailink}
scraperwiki.sqlite.save(unique_keys=["eng_short_name"], data=data, table_name="s_iso31661")
html = get_html(detailink)
doc = lxml.html.fromstring(html)
for count, tr in enumerate(doc.cssselect('tr')):
row = [td.text_content() for td in tr.cssselect('td')]
row2 = [td.text_content() for td in tr.cssselect('td')]
if len(row)>0:
if row[0][:2] == detailink[11:]:
now = datetime.datetime.now()
data = {"tmsp_scraped":str(now), "iso_31662_code":detailink, "region_code":row[0], "region_desc":row[1], "region_desc_utf8":row2[1]}
scraperwiki.sqlite.save(unique_keys=["iso_31662_code","region_code"], data=data, table_name="s_iso31662_region")
Еще одна приятная библиотека: https://github.com/neuront/python-iso3166
В Open Knowledge Foundation также есть отличный набор данных, который включает ISO 3166 alpha3, alpha2, numeric, а также многие другие.
Я нашел очень хорошую базу данных на репозитории github - https://github.com/stefangabos/world_countries
На момент написания хранилища состоит из json, csv, sqlфайлов для 22 языков с различными кодами стран: ISO 3166-1 альфа-3, ISO 3166-1 альфа-2 и полных имен.
База данных, кажется, обновляется довольно регулярно
Попробуйте этот список:
https://gist.github.com/eparreno/205900
Он имеет двухбуквенные, трехбуквенные и числовые коды ISO с краткими названиями стран.
массив php с 3-мя буквенными кодами стран ISO из статьи в Википедии
Я скопировал и вставил список из Википедии и создал массив. Возможно, этот код может помочь кому-то сэкономить время, которое хочет создать массив кодов стран. Я не знаком с Python, но создание массива должно быть похоже на php.
$Countries=array();
array_push($Countries,"ABW");
array_push($Countries,"AFG");
array_push($Countries,"AGO");
array_push($Countries,"AIA");
array_push($Countries,"ALA");
array_push($Countries,"ALB");
array_push($Countries,"AND");
array_push($Countries,"ARE");
array_push($Countries,"ARG");
array_push($Countries,"ARM");
array_push($Countries,"ASM");
array_push($Countries,"ATA");
array_push($Countries,"ATF");
array_push($Countries,"ATG");
array_push($Countries,"AUS");
array_push($Countries,"AUT");
array_push($Countries,"AZE");
array_push($Countries,"BDI");
array_push($Countries,"BEL");
array_push($Countries,"BEN");
array_push($Countries,"BES");
array_push($Countries,"BFA");
array_push($Countries,"BGD");
array_push($Countries,"BGR");
array_push($Countries,"BHR");
array_push($Countries,"BHS");
array_push($Countries,"BIH");
array_push($Countries,"BLM");
array_push($Countries,"BLR");
array_push($Countries,"BLZ");
array_push($Countries,"BMU");
array_push($Countries,"BOL");
array_push($Countries,"BRA");
array_push($Countries,"BRB");
array_push($Countries,"BRN");
array_push($Countries,"BTN");
array_push($Countries,"BVT");
array_push($Countries,"BWA");
array_push($Countries,"CAF");
array_push($Countries,"CAN");
array_push($Countries,"CCK");
array_push($Countries,"CHE");
array_push($Countries,"CHL");
array_push($Countries,"CHN");
array_push($Countries,"CIV");
array_push($Countries,"CMR");
array_push($Countries,"COD");
array_push($Countries,"COG");
array_push($Countries,"COK");
array_push($Countries,"COL");
array_push($Countries,"COM");
array_push($Countries,"CPV");
array_push($Countries,"CRI");
array_push($Countries,"CUB");
array_push($Countries,"CUW");
array_push($Countries,"CXR");
array_push($Countries,"CYM");
array_push($Countries,"CYP");
array_push($Countries,"CZE");
array_push($Countries,"DEU");
array_push($Countries,"DJI");
array_push($Countries,"DMA");
array_push($Countries,"DNK");
array_push($Countries,"DOM");
array_push($Countries,"DZA");
array_push($Countries,"ECU");
array_push($Countries,"EGY");
array_push($Countries,"ERI");
array_push($Countries,"ESH");
array_push($Countries,"ESP");
array_push($Countries,"EST");
array_push($Countries,"ETH");
array_push($Countries,"FIN");
array_push($Countries,"FJI");
array_push($Countries,"FLK");
array_push($Countries,"FRA");
array_push($Countries,"FRO");
array_push($Countries,"FSM");
array_push($Countries,"GAB");
array_push($Countries,"GBR");
array_push($Countries,"GEO");
array_push($Countries,"GGY");
array_push($Countries,"GHA");
array_push($Countries,"GIB");
array_push($Countries,"GIN");
array_push($Countries,"GLP");
array_push($Countries,"GMB");
array_push($Countries,"GNB");
array_push($Countries,"GNQ");
array_push($Countries,"GRC");
array_push($Countries,"GRD");
array_push($Countries,"GRL");
array_push($Countries,"GTM");
array_push($Countries,"GUF");
array_push($Countries,"GUM");
array_push($Countries,"GUY");
array_push($Countries,"HKG");
array_push($Countries,"HMD");
array_push($Countries,"HND");
array_push($Countries,"HRV");
array_push($Countries,"HTI");
array_push($Countries,"HUN");
array_push($Countries,"IDN");
array_push($Countries,"IMN");
array_push($Countries,"IND");
array_push($Countries,"IOT");
array_push($Countries,"IRL");
array_push($Countries,"IRN");
array_push($Countries,"IRQ");
array_push($Countries,"ISL");
array_push($Countries,"ISR");
array_push($Countries,"ITA");
array_push($Countries,"JAM");
array_push($Countries,"JEY");
array_push($Countries,"JOR");
array_push($Countries,"JPN");
array_push($Countries,"KAZ");
array_push($Countries,"KEN");
array_push($Countries,"KGZ");
array_push($Countries,"KHM");
array_push($Countries,"KIR");
array_push($Countries,"KNA");
array_push($Countries,"KOR");
array_push($Countries,"KWT");
array_push($Countries,"LAO");
array_push($Countries,"LBN");
array_push($Countries,"LBR");
array_push($Countries,"LBY");
array_push($Countries,"LCA");
array_push($Countries,"LIE");
array_push($Countries,"LKA");
array_push($Countries,"LSO");
array_push($Countries,"LTU");
array_push($Countries,"LUX");
array_push($Countries,"LVA");
array_push($Countries,"MAC");
array_push($Countries,"MAF");
array_push($Countries,"MAR");
array_push($Countries,"MCO");
array_push($Countries,"MDA");
array_push($Countries,"MDG");
array_push($Countries,"MDV");
array_push($Countries,"MEX");
array_push($Countries,"MHL");
array_push($Countries,"MKD");
array_push($Countries,"MLI");
array_push($Countries,"MLT");
array_push($Countries,"MMR");
array_push($Countries,"MNE");
array_push($Countries,"MNG");
array_push($Countries,"MNP");
array_push($Countries,"MOZ");
array_push($Countries,"MRT");
array_push($Countries,"MSR");
array_push($Countries,"MTQ");
array_push($Countries,"MUS");
array_push($Countries,"MWI");
array_push($Countries,"MYS");
array_push($Countries,"MYT");
array_push($Countries,"NAM");
array_push($Countries,"NCL");
array_push($Countries,"NER");
array_push($Countries,"NFK");
array_push($Countries,"NGA");
array_push($Countries,"NIC");
array_push($Countries,"NIU");
array_push($Countries,"NLD");
array_push($Countries,"NOR");
array_push($Countries,"NPL");
array_push($Countries,"NRU");
array_push($Countries,"NZL");
array_push($Countries,"OMN");
array_push($Countries,"PAK");
array_push($Countries,"PAN");
array_push($Countries,"PCN");
array_push($Countries,"PER");
array_push($Countries,"PHL");
array_push($Countries,"PLW");
array_push($Countries,"PNG");
array_push($Countries,"POL");
array_push($Countries,"PRI");
array_push($Countries,"PRK");
array_push($Countries,"PRT");
array_push($Countries,"PRY");
array_push($Countries,"PSE");
array_push($Countries,"PYF");
array_push($Countries,"QAT");
array_push($Countries,"REU");
array_push($Countries,"ROU");
array_push($Countries,"RUS");
array_push($Countries,"RWA");
array_push($Countries,"SAU");
array_push($Countries,"SDN");
array_push($Countries,"SEN");
array_push($Countries,"SGP");
array_push($Countries,"SGS");
array_push($Countries,"SHN");
array_push($Countries,"SJM");
array_push($Countries,"SLB");
array_push($Countries,"SLE");
array_push($Countries,"SLV");
array_push($Countries,"SMR");
array_push($Countries,"SOM");
array_push($Countries,"SPM");
array_push($Countries,"SRB");
array_push($Countries,"SSD");
array_push($Countries,"STP");
array_push($Countries,"SUR");
array_push($Countries,"SVK");
array_push($Countries,"SVN");
array_push($Countries,"SWE");
array_push($Countries,"SWZ");
array_push($Countries,"SXM");
array_push($Countries,"SYC");
array_push($Countries,"SYR");
array_push($Countries,"TCA");
array_push($Countries,"TCD");
array_push($Countries,"TGO");
array_push($Countries,"THA");
array_push($Countries,"TJK");
array_push($Countries,"TKL");
array_push($Countries,"TKM");
array_push($Countries,"TLS");
array_push($Countries,"TON");
array_push($Countries,"TTO");
array_push($Countries,"TUN");
array_push($Countries,"TUR");
array_push($Countries,"TUV");
array_push($Countries,"TWN");
array_push($Countries,"TZA");
array_push($Countries,"UGA");
array_push($Countries,"UKR");
array_push($Countries,"UMI");
array_push($Countries,"URY");
array_push($Countries,"USA");
array_push($Countries,"UZB");
array_push($Countries,"VAT");
array_push($Countries,"VCT");
array_push($Countries,"VEN");
array_push($Countries,"VGB");
array_push($Countries,"VIR");
array_push($Countries,"VNM");
array_push($Countries,"VUT");
array_push($Countries,"WLF");
array_push($Countries,"WSM");
array_push($Countries,"YEM");
array_push($Countries,"ZAF");
array_push($Countries,"ZMB");
array_push($Countries,"ZWE");
Если вы не хотите жестко кодировать список стран (который я не рекомендую, потому что он сильно меняется), используйте этот URL, из которого вы получите двухбуквенный код и название страны в формате JSON : annsystem.com/api / getCountry
Сюда также входят страны, не входящие в ООН .
Подробности и параметры смотрите здесь: flossk.org/en/blog/country-list-good-all
В случае, если кто-нибудь из пользователей R наткнется на этот поток, вот решение R:
countrycodeПакет содержит полный список кодов стран в различных форматах. Из документации пакета:
Поддерживает следующие схемы кодирования: символ «Корреляты войны», цифра CoW, цифра ISO3, цифра ISO3, цифра ISO2, цифра IMF, Международный олимпийский комитет, FIPS 10-4, цифра ФАО, цифра Организации Объединенных Наций, цифра Всемирного банка, официальные английские краткие названия стран (ISO), континент, регион.
Пакет также конвертирует между различными кодами и может идентифицировать страны по стандартным или нестандартным именам с помощью регулярных выражений.
library(countrycode)
# data frame of country names and codes
head(countrycode_data)
# convert from CoW to ISO3
countrycode(c("ALG","ALB","UKG","CAN","USA"), origin = "cowc", destination = "iso3c")
# ISO2 code from non-standard name
countrycode("Britain", "country.name", "iso2c")
Просто используйте инструменты Microsoft Excel Power BI для извлечения данных из Википедии. Для создания превосходной страницы и ее сохранения в любом формате вам понадобится менее 30 секунд.
Это старая ветка, но ее стоит обновить.
Перемотка вперед / назад по кодам стран Alpha2 и Alpha3, возвращает массивный объект для каждой страны, который включает в себя телефонные коды, валюту, информацию iso, информацию IOC, почтовые коды и многое другое: https://github.com/rolinger/iso-country -data-проверки / настройки
Для получения информации о странах (имя, символ ISO 2, символ ISO 3, ...) вы можете использовать этот пакет NuGet по адресу angrymonkeycloud.com/geography .
Это бесплатный клиент .Net, который получает информацию из RESTful API.