读古诗词网(https://dugushici.com/)全部古诗词数据，共计72410篇。
更新时间：
2023年4月。
详细字段说明：
URL, 标题, 拼音, 朝代, 作者, 原文, 译文及注释, 创作背景, 赏析, 额外信息
示例数据：
点击查看读古诗词网古诗词在线示例数据
数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）。
字符编码：
UTF8。
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数据说明：
房天下（fang.com）全国617个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2023年03月更新。数据量共671589条，其中”新房”数据81182条，”二手房”数据590407条。
其中：
“小区名称” 不为空的共 671589 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 343354 条，占全部数据的 51.1256140288%；其中新房楼盘数据45169条，二手房小区数据298185条；
“楼栋总数” 不为空的共 342149 条，占全部数据的 50.9461888149%；其中新房楼盘数据37179条，二手房小区数据304970条；
“总户数” 不为空的共 346456 条，占全部数据的 51.5875036667%；其中新房楼盘数据50533条，二手房小区数据295923条；
“经度, 纬度” 不为空的共 649434 条，占全部数据的 96.7011073737%。
更新时间：
2023-03-29
详细字段说明：
新房/二手房数据字段：
“省份”, “城市”, “区县”, “商圈”, “类型”, “小区名称”, “小区地址”, “所属区域”, “邮编”, “项目特色”, “产权描述”, “物业类别”, “竣工时间”, “开发商”, “建筑结构”, “建筑类别”, “建筑面积”, “占地面积”, “楼栋总数”, “总户数”, “绿化率”, “容积率”, “物业费”, “停车位”, “开盘时间”, “交房时间”, “产权最大年限”, “开盘日期”, “交房日期”, “建筑年代”, “小区简介”, “交通状况”, “周边信息”, “经度”, “纬度”, “物业公司”, “价格”, “页面链接”, “地图链接”, “装修情况”, “物业地址”, “环比上月”, “在售均价”, “在售房源”, “在租均价”, “在租房源”, “环线位置”, “总层数”, “层高”, “标准层面积”, “开间面积”, “电梯数量”, “详情页链接”, “新房/二手房”, “newcode”（房天下的小区ID）
说明：
（1）新房楼盘与二手房小区数据存储在一个数据文件里，通过”新房/二手房”字段来区分是新房数据还是二手房数据。
（2）房天下用的地图是百度地图，所以数据中的”经度”、”纬度”字段是百度地图的坐标数据。【注：百度地图使用的是BD09坐标系。】
示例数据：
（1）新房楼盘示例数据
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（2）二手房小区示例数据
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数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）
字符编码：
GBK。
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数据说明：
链家网全国122个城市的新房楼盘数据、二手房小区数据。
新房楼盘数据共21392条。其中：
“楼盘名称” 不为空的共 21392 条，占全部数据的 100.0%；
“楼盘价格” 不为空的共 18119 条，占全部数据的 84.6998878085%；
“规划户数” 不为空的共 19703 条，占全部数据的 92.1045250561%；
“经度, 纬度” 不为空的共 21392 条，占全部数据的 100.0%；
二手房小区数据320525条。其中：
“小区名称” 不为空的共 320525 条，占全部数据的 100.0%；
“均价” 不为空的共 240718 条，占全部数据的 75.1011621558%；
“房屋总数” 不为空的共 320525 条，占全部数据的 100.0%；
“经度, 纬度” 不为空的共 320525 条，占全部数据的 100.0%；
更新时间：
2023年03月29日。
详细字段说明：
（1）新房楼盘数据字段
“省份”, “城市”, “区域位置”, “楼盘名称”, “楼盘别名”, “楼盘价格”, “楼盘状态”, “项目特色”, “预售资格”, “项目地址”, “售楼处地址”, “开发商”, “物业公司”, “最新开盘”, “物业类型”, “楼盘户型”, “交房时间”, “已交房楼栋数”, “容积率”, “产权年限”, “绿化率”, “规划户数”, “物业费用”, “车位情况”, “车位配比”, “供暖方式”, “供水方式”, “供电方式”, “建筑类型”, “嫌恶设施”, “占地面积”, “建筑面积”, “经度”, “纬度”, “URL”
（2）二手房小区数据字段
“省份”, “城市”, “区域位置”, “小区名称”, “均价”, “地址”, “建筑年代”, “建筑类型”, “物业费用”, “物业公司”, “开发商”, “楼栋总数”, “房屋总数”, “附近门店”, “经度”, “纬度”, “URL”
说明：链家网用的地图是百度地图，所以数据中的”经度”, “纬度”数据也是百度地图的坐标数据。【注：百度地图使用的是BD09坐标系。】
示例数据：
（1）新房楼盘示例数据
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（2）二手房小区示例数据
点击查看在线示例数据
数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）
字符编码：
UTF-8
这不是我想要的数据，点击申请定制
数据说明：
链家网全国122个城市的新房楼盘数据、二手房小区数据。
新房楼盘数据共21170条。其中：
“楼盘名称” 不为空的共 21170 条，占全部数据的 100.0%；
“楼盘价格” 不为空的共 17919 条，占全部数据的 84.6433632499%；
“规划户数” 不为空的共 19493 条，占全部数据的 92.0784128484%；
“经度, 纬度” 不为空的共 21170 条，占全部数据的 100.0%；
二手房小区数据317922条。其中：
“小区名称” 不为空的共 317922 条，占全部数据的 100.0%；
“均价” 不为空的共 239161 条，占全部数据的 75.2263133725%；
“房屋总数” 不为空的共 317922 条，占全部数据的 100.0%；
“经度, 纬度” 不为空的共 317922 条，占全部数据的 100.0%；
更新时间：
2023年02月28日。
详细字段说明：
（1）新房楼盘数据字段
“省份”, “城市”, “区域位置”, “楼盘名称”, “楼盘别名”, “楼盘价格”, “楼盘状态”, “项目特色”, “预售资格”, “项目地址”, “售楼处地址”, “开发商”, “物业公司”, “最新开盘”, “物业类型”, “楼盘户型”, “交房时间”, “已交房楼栋数”, “容积率”, “产权年限”, “绿化率”, “规划户数”, “物业费用”, “车位情况”, “车位配比”, “供暖方式”, “供水方式”, “供电方式”, “建筑类型”, “嫌恶设施”, “占地面积”, “建筑面积”, “经度”, “纬度”, “URL”
（2）二手房小区数据字段
“省份”, “城市”, “区域位置”, “小区名称”, “均价”, “地址”, “建筑年代”, “建筑类型”, “物业费用”, “物业公司”, “开发商”, “楼栋总数”, “房屋总数”, “附近门店”, “经度”, “纬度”, “URL”
说明：链家网用的地图是百度地图，所以数据中的”经度”, “纬度”数据也是百度地图的坐标数据。【注：百度地图使用的是BD09坐标系。】
示例数据：
（1）新房楼盘示例数据
点击查看在线示例数据
（2）二手房小区示例数据
点击查看在线示例数据
数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）
字符编码：
UTF-8
这不是我想要的数据，点击申请定制
数据说明：
房天下（fang.com）全国619个城市的新房楼盘+二手房小区数据，2023年02月更新。数据量共676411条，其中”新房”数据81092条，”二手房”数据595319条。
其中：
“小区名称” 不为空的共 676411 条，占全部数据的 100.0%；
“价格” 不为空的共 344179 条，占全部数据的 50.8831169215%；其中新房楼盘数据45219条，二手房小区数据298960条；
“楼栋总数” 不为空的共 345802 条，占全部数据的 51.1230597965%；其中新房楼盘数据37298条，二手房小区数据308504条；
“总户数” 不为空的共 349963 条，占全部数据的 51.7382183318%；其中新房楼盘数据50603条，二手房小区数据299360条；
“经度, 纬度” 不为空的共 654256 条，占全部数据的 96.7246245256%。
更新时间：
2023-02-28
详细字段说明：
新房/二手房数据字段：
“省份”, “城市”, “区县”, “商圈”, “类型”, “小区名称”, “小区地址”, “所属区域”, “邮编”, “项目特色”, “产权描述”, “物业类别”, “竣工时间”, “开发商”, “建筑结构”, “建筑类别”, “建筑面积”, “占地面积”, “楼栋总数”, “总户数”, “绿化率”, “容积率”, “物业费”, “停车位”, “开盘时间”, “交房时间”, “产权最大年限”, “开盘日期”, “交房日期”, “建筑年代”, “小区简介”, “交通状况”, “周边信息”, “经度”, “纬度”, “物业公司”, “价格”, “页面链接”, “地图链接”, “装修情况”, “物业地址”, “环比上月”, “在售均价”, “在售房源”, “在租均价”, “在租房源”, “环线位置”, “总层数”, “层高”, “标准层面积”, “开间面积”, “电梯数量”, “详情页链接”, “新房/二手房”, “newcode”（房天下的小区ID）
说明：
（1）新房楼盘与二手房小区数据存储在一个数据文件里，通过”新房/二手房”字段来区分是新房数据还是二手房数据。
（2）房天下用的地图是百度地图，所以数据中的”经度”、”纬度”字段是百度地图的坐标数据。【注：百度地图使用的是BD09坐标系。】
示例数据：
（1）新房楼盘示例数据
点击查看在线示例数据
（2）二手房小区示例数据
点击查看在线示例数据
数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）
字符编码：
GBK。
这不是我想要的数据，点击申请定制
数据说明：
digikey.com所有电子元件分类（https://www.digikey.com/en/products）所有分类下IC产品数据，共计1343万条(准确数字：13,430,405)。根据”url”去重。
更新时间：
2022年10月-2023年1月更新。
详细字段说明：
‘url’, 物料的URL
‘category1′, 一级分类
‘category2′, 二级分类
‘category3′, 三级分类
‘category4′, 四级分类
‘categories’, 完整分类
‘name’, 物料名称
‘image’, 图片
‘part_number’, digikey物料号
‘manufacturer’, 制造商
‘manufacturer_number’, 制造商产品编号
‘detailed_description’, 详情说明
‘description’, 描述
‘manufacturer_standard_leadtime’, 制造商交货周期
‘detail_description’, 详细的描述
‘datasheet_url’, 数据手册下载链接
‘in_stock’, 库存
‘factory_stock’, 厂家库存
‘marketplace_stock’, 市场库存
‘price’, 价格(JSON)
‘product_attributes’, 物料属性(JSON)
‘environmental’, 环境要求(JSON)
示例数据：
点击查看digikey.com电子元器件2023年在线示例数据
数据格式：
CSV。
字符编码：
UTF-8。
文件大小：
解压后21.2GB。
这不是我想要的数据，点击申请定制
数据说明：
win-source.net所有电子元件分类（https://www.win-source.net/category/all）所有分类下IC产品数据，共计111万条(准确数字：1,117,261)。根据”url”去重。
更新时间：
2023年1月。
详细字段说明：
‘url’, 物料的URL
‘part_no’, 物料id
‘images’, 物料图片(多张用;分割)
‘manufacturer’, 制造商
‘catalog’, 分类
‘description’, 物料描述
‘datasheet’, 数据手册下载链接
‘shipped_from’, 发货地址
‘availability’, 当前有效库存
‘moq’, 最小起订量
‘order_increment’, 起增量
‘price’, 价格区间
‘specifications’, 详细规范说明
‘updated’ 更新时间
示例数据：
点击查看win-source.net在线示例数据
数据格式：
CSV。
字符编码：
UTF-8。
文件大小：
解压后991MB。
这不是我想要的数据，点击申请定制
佛山市美食类外卖店铺基本信息数据，2023年1月采集。共计23,405条，根据”名称、地址、经度、纬度”联合去重，无重复数据。
数据源为某外卖平台APP。
更新时间：
2023年1月。
详细字段说明：
‘name’ – 店铺名称,
‘address’ – 店铺地址,
‘lat’ – 店铺纬度,
‘lng’ – 店铺经度,
‘province’ – 所在省份（根据经纬度反查）,
‘city’ – 所在城市（根据经纬度反查）,
‘district’ – 所在区域（根据经纬度反查）,
‘category’ – 店铺分类,
‘phones’ – 商家联系方式（联系电话）,
‘shop_score’ – 店铺总评分,
‘month_sales’ – 店铺月销量,
‘min_price’ – 最低起送价,
‘delivery_fee’ – 配送费（数值）,
‘delivery_fee_tips’ – 配送费（文字）,
‘delivery_time’ – 预计配送时间,
‘opening_hours’ – 店铺营业时间,
‘tags’ – 店铺标签,
‘isad’ – 是否广告推广,
‘brand_name’ – 店铺品牌,
‘rating_amount’ – 评论总数,
‘taste_score’ – 口味评分,
‘package_score’ – 包装评分,
‘rider_score’ – 配送（骑手）评分,
‘rider_good_rate’ – 配送满意度,
‘compare_rating’ – 高于附近商家百分比,
‘food_safety’ – 食品安全标签,
‘recommend_reasons’ – 被推荐原因,
‘image_path’ – 店铺Logo（列表页）,
‘store_logo’ – 店铺Logo（详情页）,
‘photos’ – 店铺相册,
‘updated’ – 更新时间
示例数据：
点击查看佛山市美食类外卖店铺基本信息在线示例数据
数据格式：
CSV（最通用的数据交换格式）。
字符编码：
UTF8。
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