新增农户功能升级：身份证OCR/OSS上传、头像采集、同名村检测、Region热度排序及表单体验优化

- Region 表新增热度列，热门省份优先显示 - 区县下拉按地级市分组、已录区县优先、支持全省搜索 - 组选择内置一组至二十组 - 银行卡号独立行+粗体预览，开户行独立行 - 新增农户类型：农户/个体户/合作社/经营集体/公司 - 身份证正反面支持高拍仪/摄像头OCR与手机扫码上传，附件存本地/OSS - 新增农户头像采集组件（摄像头/本地上传），预留人脸识别收购扩展 - 同名村弹窗提醒（防选错乡镇） - 编辑窗体禁止遮罩/Esc误关，整体加宽适配高频操作 - 修复二维码局域网手机无法访问（监听0.0.0.0、局域网IP识别、Vite代理兜底）
2026-08-13 16:07:35 +08:00
commit c377421a3e
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+/**
+ * AreaCity 全国行政区划数据导入脚本
+ * ==================================
+ * 数据源: https://github.com/xiangyuecn/AreaCity-JsSpider-StatsGov
+ *   下载: https://github.com/xiangyuecn/AreaCity-JsSpider-StatsGov/releases/download/2025.251231.260403/ok_data_level3-4.csv.7z
+ *   (Gitee 备用: https://gitee.com/xiangyuecn/AreaCity-JsSpider-StatsGov/releases)
+ * 说明: 解压后得到 ok_data_level4.csv（省市区镇四级，UTF-8 带 BOM）
+ *   列: id, pid, deep, name, pinyin_prefix, pinyin, ext_id, ext_name
+ *   deep: 0=省 1=市(地级/直辖市虚拟) 2=县(区/县级市) 3=乡镇(镇/乡/街道)
+ *
+ * 用法:
+ *   1) 下载并解压 ok_data_level4.csv 到本目录 tmp/ok_data_level4.csv
+ *   2) npm i mysql2
+ *   3) node import-regions.mjs
+ * 脚本会 DROP 并重建 Regions 表后导入（幂等，可重复执行）。
+ */
+import fs from 'fs'
+import path from 'path'
+import mysql from 'mysql2/promise'
+import { fileURLToPath } from 'url'
+
+const __dirname = path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url))
+const root = path.resolve(__dirname, '../..')
+const csvPath = path.join(__dirname, 'tmp/ok_data_level4.csv')
+
+if (!fs.existsSync(csvPath)) {
+  console.error('未找到 ' + csvPath + '，请先下载并解压数据文件')
+  process.exit(1)
+}
+
+// ---------- 读取数据库连接串 ----------
+const appCfg = JSON.parse(fs.readFileSync(path.join(root, 'backend/AgriculturalPlatform.Api/appsettings.json'), 'utf8'))
+const parseCs = (s) => Object.fromEntries(
+  s.split(';').filter(Boolean).map(kv => {
+    const i = kv.indexOf('=')
+    return [kv.slice(0, i).trim().toLowerCase(), kv.slice(i + 1).trim()]
+  })
+)
+const dbc = parseCs(appCfg.ConnectionStrings.Default)
+
+// ---------- 解析 CSV ----------
+const raw = fs.readFileSync(csvPath, 'utf8').replace(/^\uFEFF/, '')
+const lines = raw.split(/\r?\n/).filter(l => l.trim().length > 0)
+lines.shift() // 去掉表头
+
+const parseRow = (line) => {
+  const fields = []
+  let cur = '', inQ = false
+  for (const ch of line) {
+    if (ch === '"') inQ = !inQ
+    else if (ch === ',' && !inQ) { fields.push(cur); cur = '' }
+    else cur += ch
+  }
+  fields.push(cur)
+  return fields
+}
+
+// 常用省份（热度高的排前面，值越大越靠前，供前端优先展示）
+const HOT_PROVINCES = [
+  '四川省', '广西壮族自治区', '陕西省', '重庆市', '安徽省',
+  '云南省', '贵州省', '河南省', '山东省', '湖北省', '湖南省',
+  '甘肃省', '新疆维吾尔自治区', '江西省', '福建省', '广东省',
+  '河北省', '山西省', '江苏省', '浙江省'
+]
+const hotOf = (deep, extName) => {
+  if (deep !== 0) return 0
+  const i = HOT_PROVINCES.indexOf(extName)
+  return i < 0 ? 0 : HOT_PROVINCES.length - i
+}
+
+const rows = []
+for (const line of lines) {
+  const [id, pid, deep, name, pfx, pinyin, , extName] = parseRow(line)
+  if (!id) continue
+  rows.push([Number(id), Number(pid), Number(deep), name, extName, pinyin, pfx, hotOf(Number(deep), extName)])
+}
+console.log('解析完成，共 ' + rows.length + ' 条')
+const stat = {}
+for (const r of rows) stat[r[2]] = (stat[r[2]] || 0) + 1
+console.log('层级分布(deep):', JSON.stringify(stat))
+
+// ---------- 建表并导入 ----------
+const conn = await mysql.createConnection({
+  host: dbc.server,
+  port: Number(dbc.port || 3306),
+  user: dbc.user,
+  password: dbc.password,
+  database: dbc.database,
+  charset: 'utf8mb4'
+})
+
+await conn.query('DROP TABLE IF EXISTS Regions')
+await conn.query(`CREATE TABLE Regions (
+  Id INT NOT NULL PRIMARY KEY,
+  Pid INT NOT NULL,
+  Deep INT NOT NULL,
+  Name VARCHAR(100) NOT NULL,
+  ExtName VARCHAR(100) NOT NULL,
+  Pinyin VARCHAR(200) NOT NULL DEFAULT '',
+  PinyinPrefix VARCHAR(10) NOT NULL DEFAULT '',
+  Hot INT NOT NULL DEFAULT 0,
+  KEY idx_regions_pid (Pid),
+  KEY idx_regions_deep (Deep)
+) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci`)
+
+const BATCH = 1000
+for (let i = 0; i < rows.length; i += BATCH) {
+  const chunk = rows.slice(i, i + BATCH)
+  await conn.query('INSERT INTO Regions (Id, Pid, Deep, Name, ExtName, Pinyin, PinyinPrefix, Hot) VALUES ?', [chunk])
+}
+
+const [cnt] = await conn.query('SELECT COUNT(*) AS c FROM Regions')
+console.log('导入完成，Regions 表共 ' + cnt[0].c + ' 条记录')
+await conn.end()