开源整理了一份最新的行政区划代码（Adcode）对应邮政编码（Zipcode）数据，轻松根据地址获取邮编

开源这个项目的初衷是希望能帮到同样在处理地址、邮编、行政区划逻辑转换中受苦的 dev
如果你由于业务需要发现其中的数据有误，或者有更好的优化建议，欢迎来提 Issue 或 PR ！

• 项目地址：github.com/tombcato/china-zipcode-data
• 在线体验：tombcato.github.io/china-zipcode-data/

一、 为什么要做这个项目？

1. 开发时邮编获取的困局

调研了下市面上的邮编数据 API, 通过地址信息获取邮编需要付费限免次数有限
通过 AI 获取的邮编数据幻觉严重，实测多个模型都无法返回准确邮编
有很多网页提供三级联动查询区域邮编，但无法通过 api 接入项目
有一些开源数据但内行政区划老旧不准确，获取邮编还需要手动拆分输入地址的省市区来进行匹配，不准还麻烦

2. 地图 API 的“断层”

在使用地图 SDK 时，最常用的流程是： 输入地址 -> 地图地理编码 -> 行政代码(Adcode) / 经纬度 / 格式化后的地址等。 然而，邮编作为一个相对传统的字段，在现代地图服务中的权重在降低。即使拿到了详细地址以及行政区域编码(Adcode)，也无法获取到对应的邮编。

3. 数据的时效性问题

邮编数据，要么是 2018 年之前的陈旧版本，不少是付费下载的。
行政区划数据，随着近年来国内行政区划的频繁调整（撤县设区、新区合并），最新对应数据变得非常稀缺。

注意：自 2024 年 10 月起，国家统计局继续公开《关于统计上划分城乡的规定》《统计用区划代码和城乡划分代码编制规则》等统计标准方法，不再公开具体相关代码

二、 解决方案

通过建立行政区划代码（ Adcode ）对应邮政编码（ Zipcode ）的关联数据来方便实现查询，将数据导出为 JSON ，各种语言都可以基于此数据方便开发

• 最新数据：参考了《2023 年中华人民共和国县以上行政区划代码》与 高德 API 返回区域代码 手动校对邮编。 高德全国邮政编码查询
• Adcode 关联：不仅是名字匹配，且是基于标准的行政区划代码 Adcode 匹配，极速方便。
• 极小体积：经过数据去重与结构优化，JSON 压缩后极小，加载无压力。
• 全环境支持：支持纯 JSON 导入、ESM 模块加载、甚至浏览器 CDN 零配置调用。