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Instructables 不只是一个教程网站,而是一个由全球实践者共建的创意生态系统。它证明了:只要有工具、知识和一点勇气,任何人都能将想法变为现实。
开发者tombcato整理并发布了 基于 2023 年最新行政区划的中国省-市-区/县-邮编对照数据集,通过 行政区域编码(Adcode) 与 邮政编码(Zipcode) 的精准关联
在开发涉及地址处理的系统时,“如何准确获取邮政编码” 是一个长期被忽视却高频出现的痛点。现有方案要么依赖付费 API,要么数据陈旧,甚至主流地图服务(如高德、百度、腾讯)在返回地理编码结果时也不再提供邮编字段。

开发者tombcato整理并发布了 基于 2023 年最新行政区划的中国省-市-区/县-邮编对照数据集,通过 行政区域编码(Adcode) 与 邮政编码(Zipcode) 的精准关联,提供以下能力:
110105 → 100020)| 问题 | 市面常见方案 | 本项目方案 |
|---|---|---|
| 数据陈旧 | 多为 2018 年前数据,未反映近年区划调整 | 基于 2023 年最新统计修订 |
| 获取成本高 | 付费 API,调用次数受限 | 完全开源,MIT 协议 |
| 集成困难 | 仅提供网页查询,无结构化数据 | 提供标准 JSON 格式,含 Adcode、Name、Zipcode 字段 |
| AI 幻觉 | 大模型常返回错误或虚构邮编 | 基于官方来源人工校验 |
| 地图断层 | 高德/百度等不返回邮编 | 补全地图 SDK 的缺失环节 |
⚠️ 注:自 2024 年 10 月起,国家统计局已停止公开具体《统计用区划代码》列表,仅保留编制规则。因此,2023 年版本成为可公开获取的最新完整基准数据,具有重要参考价值。







