Procurando a lista completa dos códigos de país ISO ALPHA-2 e ISO ALPHA-3?


Respostas:


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O site oficial da ISO 3166-1 é provavelmente a fonte mais atualizada para os códigos de duas letras. Infelizmente, eles não têm o alfa-3 online, citando o site :

Onde posso encontrar o código do país ISO 3166-1 alfa-3 para download gratuito no site da ISO 3166 / MA?

Lugar algum. O código alfa-3 não é disponibilizado gratuitamente. Você pode comprar o International Standard ISO 3166-1 na nossa loja ISO. Ele contém o código de três letras.

Um pouco estranho na era da internet, mas, felizmente, há um artigo da Wikipedia com a lista completa e um documento oficial da ONU que cobre o assunto, com os códigos dos países .

Atualizar:

Há uma lista no site da CIA com FIPS 10, ISO 3166 Alpha2, ISO 3166 Alpha3, STANAG e TLD da Internet (por exemplo, .il ou .uk).

Resumo do link :

Observe que essas listas contêm entidades que não são países, como a Antártica.


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Agora, essa resposta é 100% útil, pois o primeiro link, o site oficial, agora também fornece o código alfa-3 gratuitamente em uma tabela copypastable bem formatada.
Dirk van Bergen

@DirkvanBergen Essa é uma boa jogada, mas a tabela deles está longe de ser bem formatada. Paginação de 10 páginas, sem link CSV.
21320 Adam Lambert

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Use o link à esquerda para mostrar apenas os códigos atribuídos e, em seguida, defina a página como 300 e você tem tudo, copie e cole para o Excel e (ab) use-o da maneira que desejar.
Dirk van Bergen

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Se você deseja atualizar periodicamente sua lista, você pode raspar uma das fontes e analisar seus resultados em um formato útil. Fiz isso aqui para converter a lista de códigos de país da Wikipedia em um CSV :

import csv
import urllib2
from BeautifulSoup import BeautifulSoup

opener = urllib2.build_opener()
opener.addheaders = [('User-agent', 'Mozilla/5.0')]

url = 'http://en.wikipedia.org/wiki/ISO_3166-1'

page = opener.open(url)
soup = BeautifulSoup(page.read())

# "Current Codes" is second table on the page
t = soup.findAll('table', {'class' : 'wikitable sortable'})[1]

# create a new CSV for the output
iso_csv = csv.writer(open('wikipedia-iso-country-codes.csv', 'w'))

# get the header rows, write to the CSV
iso_csv.writerow([th.findAll(text=True)[0] for th in t.findAll('th')])

# Iterate over the table pulling out the country table results. Skip the first 
# row as it contains the already-parsed header information.
for row in t.findAll("tr")[1:]:
    tds = row.findAll('td')
    raw_cols = [td.findAll(text=True) for td in tds]
    cols = []
    # country field contains differing numbers of elements, due to the flag -- 
    # only take the name
    cols.append(raw_cols[0][-1:][0])
    # for all other columns, use the first result text
    cols.extend([col[0] for col in raw_cols[1:]])
    iso_csv.writerow(cols)

Eu gosto dessa abordagem. Eu atualizei este script para usar bibliotecas mais recentes e JSON em vez de escrever para um arquivo CSV de saída: gis.stackexchange.com/a/151571/54020
gitaarik


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Em muitas distribuições Linux, uma lista de códigos iso de país é instalada por padrão em:

/usr/share/xml/iso-codes/iso_3166.xml

No Fedora / CentOS / RHEL / Debian , o pacote que contém esse arquivo é chamado iso-codes( página inicial do projeto ).

O arquivo XML contém o mapeamento em uma estrutura hierárquica:

<iso_3166_entries>
    <iso_3166_entry
            alpha_2_code="AF"
            alpha_3_code="AFG"
            numeric_code="004"
            name="Afghanistan"
            official_name="Islamic Republic of Afghanistan" />
[..]

Ele pode ser transformado em um formato baseado em registro (por exemplo, para importação de banco de dados) via XPath e um shell one liner:

$ xmllint --noout --xpath \
     '//iso_3166_entry/@*[name() = "alpha_2_code" or name()="alpha_3_code"]' \
     /usr/share/xml/iso-codes/iso_3166.xml \
    | sed 's/alpha_2/\nalpha_2/g' \
    | awk -F'"' 'OFS="," {print $2,$4}'

Como alternativa, pode-se usar o módulo Python pycountry para ler e transformar os códigos desse pacote, por exemplo:

$ pip3 install --user pycountry
$ python3
>>> import pycountry
>>> for i in pycountry.countries:
...   print('{},{}'.format(i.alpha2,i.alpha3))
...
AF,AFG
AX,ALA
AL,ALB
[..]

Do código-fonte debian salsa.debian.org/iso-codes-team/iso-codes, que também inclui traduções .po
polesen em

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Gostaria de adicionar o pycountry porque você tem uma tag python e parece ser o que você queria. Dos documentos:

País ISO, subdivisão, idioma, moeda e definições de script e suas traduções

O pycountry fornece os bancos de dados ISO para os padrões:

639 idiomas

3166 países

3166-3 Países excluídos

3166-2 Subdivisões de países

4217 Moedas

15924 Scripts

O pacote inclui uma cópia dos pkg-isocodes do Debian e torna os dados acessíveis através de uma API Python.



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Atualizei o script do @ scw, que raspa os dados da Wikipedia. Agora ele usa, em requestsvez de urllib2, Beautiful Soup 4 e gera um JSON em vez de gravar em um arquivo CSV.

import json
import bs4
import requests

print(json.dumps(
    [
        {
            ['name', 'alpha_2', 'alpha_3', 'numeric'][no]:
            td.find_all()[-1].text
            for no, td in enumerate(row.find_all('td')[:-1])
        }
        for row in bs4.BeautifulSoup(
            requests.get('http://en.wikipedia.org/wiki/ISO_3166-1').text
        ).find('table', {'class': 'wikitable sortable'}).find_all('tr')[1:]
    ],
    indent=4,
    ensure_ascii=False
))

Produz um JSON como:

[
    {
        "name": "Afghanistan",
        "alpha_3": "AFG",
        "alpha_2": "AF",
        "numeric": "004"
    },
    {
        "name": "Åland Islands",
        "alpha_3": "ALA",
        "alpha_2": "AX",
        "numeric": "248"
    },

    ...

Eu amo esse método, é possível alterar a chave JSON para "alpha_3" ou "alpha_2" em vez da lista?
Benck

1

Você pode usar este código https://classic.scraperwiki.com/scrapers/iso_3166-1/edit/ - o lxml é sempre mais rápido que o BeautifulSoup.

Copiou aqui:

import scraperwiki
import lxml.html
import urllib
import datetime
import json

from unidecode import unidecode

def get_html(title):
    raw_json = scraperwiki.scrape("http://en.wikipedia.org/w/api.php?action=parse&format=json&page=" + title)
    html = json.loads(raw_json)['parse']['text']['*']
    return html

page_title = "ISO_3166-1"

html = get_html(page_title)
doc = lxml.html.fromstring(html)

for count, tr in enumerate(doc.cssselect('tr')):
    row = [(td.text_content()) for td in tr.cssselect('td')]
    if len(row)==5:
        for ahref in tr.cssselect('a'):
            detailink = ahref.attrib['href']
            if detailink.find(':',0,len(detailink)) != -1:
                detailink = detailink[6:]
                print detailink
        now = datetime.datetime.now()
        data ={"tmsp_scraped":str(now), "eng_short_name":row[0], "alpha_2_code":row[1], "alpha_3_code":row[2], "numeric_code":row[3], "iso_31662_code":detailink}
        scraperwiki.sqlite.save(unique_keys=["eng_short_name"], data=data, table_name="s_iso31661")

        html = get_html(detailink)
        doc = lxml.html.fromstring(html)

        for count, tr in enumerate(doc.cssselect('tr')):
            row = [td.text_content() for td in tr.cssselect('td')]
            row2 = [td.text_content() for td in tr.cssselect('td')]
            if len(row)>0:
                if row[0][:2] == detailink[11:]:
                    now = datetime.datetime.now()
                    data = {"tmsp_scraped":str(now), "iso_31662_code":detailink, "region_code":row[0], "region_desc":row[1], "region_desc_utf8":row2[1]}
                    scraperwiki.sqlite.save(unique_keys=["iso_31662_code","region_code"], data=data, table_name="s_iso31662_region")

Mais uma boa biblioteca: https://github.com/neuront/python-iso3166



1

Encontrei um banco de dados muito bom no repositório do github - https://github.com/stefangabos/world_countries

No momento de escrever repositório consistem json, csv, sqlarquivos para 22 línguas com códigos de países diferentes: ISO 3166-1 alpha-3, ISO 3166-1 alfa-2 e os nomes completos.

O banco de dados parece ser atualizado regularmente



0

uma matriz php com códigos ISO de país com 3 letras do artigo da Wikipedia

Copiei e colei a lista da Wikipedia e criei a matriz. Talvez esse código possa ajudar alguém a economizar tempo, que deseja criar uma variedade de códigos de países. Eu não estou familiarizado com python, mas a criação de array deve ser semelhante ao php.

$Countries=array();

array_push($Countries,"ABW");
array_push($Countries,"AFG");
array_push($Countries,"AGO");
array_push($Countries,"AIA");
array_push($Countries,"ALA");
array_push($Countries,"ALB");
array_push($Countries,"AND");
array_push($Countries,"ARE");
array_push($Countries,"ARG");
array_push($Countries,"ARM");
array_push($Countries,"ASM");
array_push($Countries,"ATA");
array_push($Countries,"ATF");
array_push($Countries,"ATG");
array_push($Countries,"AUS");
array_push($Countries,"AUT");
array_push($Countries,"AZE");
array_push($Countries,"BDI");
array_push($Countries,"BEL");
array_push($Countries,"BEN");
array_push($Countries,"BES");
array_push($Countries,"BFA");
array_push($Countries,"BGD");
array_push($Countries,"BGR");
array_push($Countries,"BHR");
array_push($Countries,"BHS");
array_push($Countries,"BIH");
array_push($Countries,"BLM");
array_push($Countries,"BLR");
array_push($Countries,"BLZ");
array_push($Countries,"BMU");
array_push($Countries,"BOL");
array_push($Countries,"BRA");
array_push($Countries,"BRB");
array_push($Countries,"BRN");
array_push($Countries,"BTN");
array_push($Countries,"BVT");
array_push($Countries,"BWA");
array_push($Countries,"CAF");
array_push($Countries,"CAN");
array_push($Countries,"CCK");
array_push($Countries,"CHE");
array_push($Countries,"CHL");
array_push($Countries,"CHN");
array_push($Countries,"CIV");
array_push($Countries,"CMR");
array_push($Countries,"COD");
array_push($Countries,"COG");
array_push($Countries,"COK");
array_push($Countries,"COL");
array_push($Countries,"COM");
array_push($Countries,"CPV");
array_push($Countries,"CRI");
array_push($Countries,"CUB");
array_push($Countries,"CUW");
array_push($Countries,"CXR");
array_push($Countries,"CYM");
array_push($Countries,"CYP");
array_push($Countries,"CZE");
array_push($Countries,"DEU");
array_push($Countries,"DJI");
array_push($Countries,"DMA");
array_push($Countries,"DNK");
array_push($Countries,"DOM");
array_push($Countries,"DZA");
array_push($Countries,"ECU");
array_push($Countries,"EGY");
array_push($Countries,"ERI");
array_push($Countries,"ESH");
array_push($Countries,"ESP");
array_push($Countries,"EST");
array_push($Countries,"ETH");
array_push($Countries,"FIN");
array_push($Countries,"FJI");
array_push($Countries,"FLK");
array_push($Countries,"FRA");
array_push($Countries,"FRO");
array_push($Countries,"FSM");
array_push($Countries,"GAB");
array_push($Countries,"GBR");
array_push($Countries,"GEO");
array_push($Countries,"GGY");
array_push($Countries,"GHA");
array_push($Countries,"GIB");
array_push($Countries,"GIN");
array_push($Countries,"GLP");
array_push($Countries,"GMB");
array_push($Countries,"GNB");
array_push($Countries,"GNQ");
array_push($Countries,"GRC");
array_push($Countries,"GRD");
array_push($Countries,"GRL");
array_push($Countries,"GTM");
array_push($Countries,"GUF");
array_push($Countries,"GUM");
array_push($Countries,"GUY");
array_push($Countries,"HKG");
array_push($Countries,"HMD");
array_push($Countries,"HND");
array_push($Countries,"HRV");
array_push($Countries,"HTI");
array_push($Countries,"HUN");
array_push($Countries,"IDN");
array_push($Countries,"IMN");
array_push($Countries,"IND");
array_push($Countries,"IOT");
array_push($Countries,"IRL");
array_push($Countries,"IRN");
array_push($Countries,"IRQ");
array_push($Countries,"ISL");
array_push($Countries,"ISR");
array_push($Countries,"ITA");
array_push($Countries,"JAM");
array_push($Countries,"JEY");
array_push($Countries,"JOR");
array_push($Countries,"JPN");
array_push($Countries,"KAZ");
array_push($Countries,"KEN");
array_push($Countries,"KGZ");
array_push($Countries,"KHM");
array_push($Countries,"KIR");
array_push($Countries,"KNA");
array_push($Countries,"KOR");
array_push($Countries,"KWT");
array_push($Countries,"LAO");
array_push($Countries,"LBN");
array_push($Countries,"LBR");
array_push($Countries,"LBY");
array_push($Countries,"LCA");
array_push($Countries,"LIE");
array_push($Countries,"LKA");
array_push($Countries,"LSO");
array_push($Countries,"LTU");
array_push($Countries,"LUX");
array_push($Countries,"LVA");
array_push($Countries,"MAC");
array_push($Countries,"MAF");
array_push($Countries,"MAR");
array_push($Countries,"MCO");
array_push($Countries,"MDA");
array_push($Countries,"MDG");
array_push($Countries,"MDV");
array_push($Countries,"MEX");
array_push($Countries,"MHL");
array_push($Countries,"MKD");
array_push($Countries,"MLI");
array_push($Countries,"MLT");
array_push($Countries,"MMR");
array_push($Countries,"MNE");
array_push($Countries,"MNG");
array_push($Countries,"MNP");
array_push($Countries,"MOZ");
array_push($Countries,"MRT");
array_push($Countries,"MSR");
array_push($Countries,"MTQ");
array_push($Countries,"MUS");
array_push($Countries,"MWI");
array_push($Countries,"MYS");
array_push($Countries,"MYT");
array_push($Countries,"NAM");
array_push($Countries,"NCL");
array_push($Countries,"NER");
array_push($Countries,"NFK");
array_push($Countries,"NGA");
array_push($Countries,"NIC");
array_push($Countries,"NIU");
array_push($Countries,"NLD");
array_push($Countries,"NOR");
array_push($Countries,"NPL");
array_push($Countries,"NRU");
array_push($Countries,"NZL");
array_push($Countries,"OMN");
array_push($Countries,"PAK");
array_push($Countries,"PAN");
array_push($Countries,"PCN");
array_push($Countries,"PER");
array_push($Countries,"PHL");
array_push($Countries,"PLW");
array_push($Countries,"PNG");
array_push($Countries,"POL");
array_push($Countries,"PRI");
array_push($Countries,"PRK");
array_push($Countries,"PRT");
array_push($Countries,"PRY");
array_push($Countries,"PSE");
array_push($Countries,"PYF");
array_push($Countries,"QAT");
array_push($Countries,"REU");
array_push($Countries,"ROU");
array_push($Countries,"RUS");
array_push($Countries,"RWA");
array_push($Countries,"SAU");
array_push($Countries,"SDN");
array_push($Countries,"SEN");
array_push($Countries,"SGP");
array_push($Countries,"SGS");
array_push($Countries,"SHN");
array_push($Countries,"SJM");
array_push($Countries,"SLB");
array_push($Countries,"SLE");
array_push($Countries,"SLV");
array_push($Countries,"SMR");
array_push($Countries,"SOM");
array_push($Countries,"SPM");
array_push($Countries,"SRB");
array_push($Countries,"SSD");
array_push($Countries,"STP");
array_push($Countries,"SUR");
array_push($Countries,"SVK");
array_push($Countries,"SVN");
array_push($Countries,"SWE");
array_push($Countries,"SWZ");
array_push($Countries,"SXM");
array_push($Countries,"SYC");
array_push($Countries,"SYR");
array_push($Countries,"TCA");
array_push($Countries,"TCD");
array_push($Countries,"TGO");
array_push($Countries,"THA");
array_push($Countries,"TJK");
array_push($Countries,"TKL");
array_push($Countries,"TKM");
array_push($Countries,"TLS");
array_push($Countries,"TON");
array_push($Countries,"TTO");
array_push($Countries,"TUN");
array_push($Countries,"TUR");
array_push($Countries,"TUV");
array_push($Countries,"TWN");
array_push($Countries,"TZA");
array_push($Countries,"UGA");
array_push($Countries,"UKR");
array_push($Countries,"UMI");
array_push($Countries,"URY");
array_push($Countries,"USA");
array_push($Countries,"UZB");
array_push($Countries,"VAT");
array_push($Countries,"VCT");
array_push($Countries,"VEN");
array_push($Countries,"VGB");
array_push($Countries,"VIR");
array_push($Countries,"VNM");
array_push($Countries,"VUT");
array_push($Countries,"WLF");
array_push($Countries,"WSM");
array_push($Countries,"YEM");
array_push($Countries,"ZAF");
array_push($Countries,"ZMB");
array_push($Countries,"ZWE");


0

Caso qualquer usuário R encontre esse tópico, aqui está a solução R:

O countrycodepacote contém uma lista completa de códigos de países em vários formatos diferentes. Na documentação do pacote:

Suporta os seguintes esquemas de codificação: caracteres Correlates of War, CoW-numérico, ISO3, ISO3, ISO2, IMF numérico, Comitê Olímpico Internacional, Comitê Olímpico Internacional, FIPS 10-4, FAO numérico, Nações Unidas numérico, caráter do Banco Mundial, nomes curtos oficiais do país (ISO), continente, região.

O pacote também converterá entre códigos diferentes e pode identificar países por nomes padrão ou não padrão usando expressões regulares.

library(countrycode)
# data frame of country names and codes
head(countrycode_data)
# convert from CoW to ISO3
countrycode(c("ALG","ALB","UKG","CAN","USA"), origin = "cowc", destination = "iso3c")
# ISO2 code from non-standard name
countrycode("Britain", "country.name", "iso2c")

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Basta usar as ferramentas do Microsoft Excel Power BI para extrair os dados da Wikipedia. Demora menos de 30 segundos para criar um raspar da página do Excel e salvá-lo no formato que você quiser.



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