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- 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）
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/**
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* AreaCity 全国行政区划数据导入脚本
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* ==================================
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* 数据源: https://github.com/xiangyuecn/AreaCity-JsSpider-StatsGov
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* 下载: https://github.com/xiangyuecn/AreaCity-JsSpider-StatsGov/releases/download/2025.251231.260403/ok_data_level3-4.csv.7z
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* (Gitee 备用: https://gitee.com/xiangyuecn/AreaCity-JsSpider-StatsGov/releases)
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* 说明: 解压后得到 ok_data_level4.csv（省市区镇四级，UTF-8 带 BOM）
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* 列: id, pid, deep, name, pinyin_prefix, pinyin, ext_id, ext_name
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* 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)
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*
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* 用法:
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* 1) 下载并解压 ok_data_level4.csv 到本目录 tmp/ok_data_level4.csv
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* 2) npm i mysql2
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* 3) node import-regions.mjs
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* 脚本会 DROP 并重建 Regions 表后导入（幂等，可重复执行）。
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*/
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import fs from 'fs'
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import path from 'path'
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import mysql from 'mysql2/promise'
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import { fileURLToPath } from 'url'
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const __dirname = path.dirname(fileURLToPath(import.meta.url))
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const root = path.resolve(__dirname, '../..')
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const csvPath = path.join(__dirname, 'tmp/ok_data_level4.csv')
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if (!fs.existsSync(csvPath)) {
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console.error('未找到 ' + csvPath + '，请先下载并解压数据文件')
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process.exit(1)
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}
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// ---------- 读取数据库连接串 ----------
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const appCfg = JSON.parse(fs.readFileSync(path.join(root, 'backend/AgriculturalPlatform.Api/appsettings.json'), 'utf8'))
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const parseCs = (s) => Object.fromEntries(
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s.split(';').filter(Boolean).map(kv => {
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const i = kv.indexOf('=')
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return [kv.slice(0, i).trim().toLowerCase(), kv.slice(i + 1).trim()]
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})
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)
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const dbc = parseCs(appCfg.ConnectionStrings.Default)
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// ---------- 解析 CSV ----------
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const raw = fs.readFileSync(csvPath, 'utf8').replace(/^\uFEFF/, '')
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const lines = raw.split(/\r?\n/).filter(l => l.trim().length > 0)
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lines.shift() // 去掉表头
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const parseRow = (line) => {
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const fields = []
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let cur = '', inQ = false
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for (const ch of line) {
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if (ch === '"') inQ = !inQ
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else if (ch === ',' && !inQ) { fields.push(cur); cur = '' }
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else cur += ch
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}
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fields.push(cur)
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return fields
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}
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// 常用省份（热度高的排前面，值越大越靠前，供前端优先展示）
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const HOT_PROVINCES = [
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'四川省', '广西壮族自治区', '陕西省', '重庆市', '安徽省',
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'云南省', '贵州省', '河南省', '山东省', '湖北省', '湖南省',
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'甘肃省', '新疆维吾尔自治区', '江西省', '福建省', '广东省',
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'河北省', '山西省', '江苏省', '浙江省'
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]
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const hotOf = (deep, extName) => {
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if (deep !== 0) return 0
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const i = HOT_PROVINCES.indexOf(extName)
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return i < 0 ? 0 : HOT_PROVINCES.length - i
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}
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const rows = []
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for (const line of lines) {
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const [id, pid, deep, name, pfx, pinyin, , extName] = parseRow(line)
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if (!id) continue
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rows.push([Number(id), Number(pid), Number(deep), name, extName, pinyin, pfx, hotOf(Number(deep), extName)])
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}
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console.log('解析完成，共 ' + rows.length + ' 条')
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const stat = {}
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for (const r of rows) stat[r[2]] = (stat[r[2]] || 0) + 1
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console.log('层级分布(deep):', JSON.stringify(stat))
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// ---------- 建表并导入 ----------
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const conn = await mysql.createConnection({
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host: dbc.server,
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port: Number(dbc.port || 3306),
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user: dbc.user,
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password: dbc.password,
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database: dbc.database,
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charset: 'utf8mb4'
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})
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await conn.query('DROP TABLE IF EXISTS Regions')
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await conn.query(`CREATE TABLE Regions (
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Id INT NOT NULL PRIMARY KEY,
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Pid INT NOT NULL,
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Deep INT NOT NULL,
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Name VARCHAR(100) NOT NULL,
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ExtName VARCHAR(100) NOT NULL,
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Pinyin VARCHAR(200) NOT NULL DEFAULT '',
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PinyinPrefix VARCHAR(10) NOT NULL DEFAULT '',
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Hot INT NOT NULL DEFAULT 0,
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KEY idx_regions_pid (Pid),
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KEY idx_regions_deep (Deep)
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) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COLLATE=utf8mb4_general_ci`)
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const BATCH = 1000
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for (let i = 0; i < rows.length; i += BATCH) {
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const chunk = rows.slice(i, i + BATCH)
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await conn.query('INSERT INTO Regions (Id, Pid, Deep, Name, ExtName, Pinyin, PinyinPrefix, Hot) VALUES ?', [chunk])
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}
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const [cnt] = await conn.query('SELECT COUNT(*) AS c FROM Regions')
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console.log('导入完成，Regions 表共 ' + cnt[0].c + ' 条记录')
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await conn.end()
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