数据介绍
今天要分享的数据是历史行政区划数据，数据来自于加利福尼亚大学伯克利分校。数据的具体内容为1949年至2014年的中国行政区划数据，分为省、市、区县三级。对科研人员来说，是不可多得的好数据。经过整理，现在数据已经全部梳理好了，现在将方法和数据分享给各位读者。
本文数据、模板获取方式，文末可见。
这份数据的链接之前看到过小猿猴分享过：【直接下载】1949-2014全国县级区划shp
今天咱们来试一试用fme来批量获取它。
获取数据
在正式开始之前，先来介绍一下获取数据的思路。
1.首先是要找到下载链接
在这个步骤，不仅要找到网页，也要对网页做好分析，理解数据的存储方式。后续能不能正确的获取到这些数据，就依赖于对这些内容的理解。
2.打开FME
在这次行政区划数据的获取工具，我选择了FME。所以在分析过网页之后，就打开FME写模板，获取数据吧！
只需要做到以上两个步骤，就可以获取任何你想获取的公开数据。无论是科研还是做商业项目，有了这种搜集数据的技术，一定可以让你如虎添翼！
分析网页
图1
打开网页，输入关键词之后可以看到弹出了很多的标签，标签的标题是一个个图层的名称。点击图1中的标签，可以看到图2所示的图层详情界面。
图2
在图2所示的详情页面中可以看到有Web services的选项。
图3
点击Web services选项，发现如图3所示的特点：WFS typeNames与鼠标悬停在标签上的链接末尾部分是一致的。划重点：typeName与图层名称超链接的末尾部分相等！
图4
根据页面的geoserver地址，在如图4所示的预览页面进行搜索，可以看到确实有这个图层存在。熟悉geoserver的朋友都知道，根据这个图层名就可以下载相应的数据。根据页面图层名-关键字-geoserver图层名之间的这种特点，我梳理了图1所示的数据项中的标签文本与其超链接中的图层名，整理了如图5所示的表格：
图5
以上为样例表格，全量数据共198条。根据这个表格，就可以获取全量的数据。
整理的过程也是用FME完成的，不过这不是本文的重点，就不多做介绍了。需要的这个全量表格数据的朋友可以在后台直接回复文末关键字。
开始获取
相比前面对于网页的一些分析，数据的获取就容易多了。Geoserver数据的获取有多种方式，可以直接下载shp压缩包、也可以下载kml、gml等格式。针对今天分享的这个数据，我测试了一下下载shp压缩包，发现下载的数据shp数据会出现乱码的现象，而geojson格式不会出现这种状况。所以我决定使用geojson的方式来获取数据。
FME对geojson的支持非常好，无论是本地的文件类型数据，还是在线的数据，都可以很好的支持。使用FME获取数据也分厂简单，按照如下步骤即可：首先打开FME，读取整理好的Excel，再根据typeName字段的值进行数据的获取，最后写出数据。反映到如图6所示的模板上，除了读写模块，只需要五个转换器即可！非常的精简（如果数据规范的话，只要一个reader就行了，会更精简）！
图6
数据读取
数据的读取非常简单，按照默认参数直接读取即可。
数据获取
数据的获取这里使用的是FeatureReader转换器，具体参数设置如图7所示：
图7
数据写出
数据写出有一点需要注意，就是我们需要用featureTypeName字段作为写出的图层名称。如图8所示，这里用了扇出。
图8
根据数据的结构，将写出数据的图层各字段定义成如图9所示的类型。
图9
总结
本文通过对历史行政区划数据的采集，展示了数据获取的一般做法。通过本文的内容，大家也可以看到使用FME来获取数据是多么的简单。稍微有点FME的基础，按照本文所述内容获取这些数据基本上是没有什么难度的。如果没有基础也没问题，我自己也有FME的相关课程，感兴趣的话可以看下面的往期推荐，也可以后台发送关键字“教程”。希望大家都能掌握这种实用的技术!
图1地址：https://geodata.lib.berkeley.edu/?f[dc_format_s][]=Shapefile&f[dct_isPartOf_sm][]=Administrative Boundary Maps of China, 1949-2014&per_page=100&q=boundaries
