كيفية إجراء scraping لموقع AssetColumn: بيانات العقارات والصفقات بالجملة
احترف الـ web scraping لموقع AssetColumn لاستخراج بيانات العملاء المحتملين في العقارات، صفقات الجملة، وبيانات ARV. أتمت أبحاث العقارات الخاصة بك واحصل على ميزة...
تم اكتشاف حماية ضد البوتات
- Cloudflare
- جدار حماية تطبيقات الويب وإدارة البوتات على مستوى المؤسسات. يستخدم تحديات JavaScript وCAPTCHA وتحليل السلوك. يتطلب أتمتة المتصفح بإعدادات التخفي.
- تحديد معدل الطلبات
- يحد من الطلبات لكل IP/جلسة عبر الوقت. يمكن تجاوزه بالبروكسيات الدوارة وتأخير الطلبات والاستخراج الموزع.
- Login Wall
- حظر IP
- يحظر عناوين IP المعروفة لمراكز البيانات والعناوين المُعلَّمة. يتطلب بروكسيات سكنية أو محمولة للتجاوز الفعال.
حول AssetColumn
اكتشف ما يقدمه AssetColumn وما هي البيانات القيمة التي يمكن استخراجها.
سوق المستثمرين
AssetColumn هو سوق متخصص عبر الإنترنت تم بناؤه خصيصًا لمجتمع الاستثمار العقاري، بما في ذلك تجار الجملة، والمستثمرين في تجديد وبيع العقارات (house flippers)، والمشترين النقديين. بخلاف منصات البيع بالتجزئة مثل Zillow، يركز AssetColumn حصريًا على العقارات 'المتعثرة'، وعقود الجملة خارج السوق (off-market)، والعقارات المدرجة بخصم لا يقل عن 10% عن قيمتها السوقية. تعمل المنصة كمركز للعثور على فرص ذات هوامش ربح عالية تحتاج إلى ترميم وإصلاح.
فرص ذات هوامش ربح عالية
يوفر الموقع للمستخدمين مقاييس مالية محسوبة مثل تكاليف الإصلاح المقدرة والقيمة بعد الإصلاح (ARV)، مما يجعله موردًا أساسيًا للمحترفين الذين يحتاجون إلى تحديد هوامش الربح المحتملة قبل الاتصال بالبائع. من خلال تجميع البيانات من هذه المنصة، يمكن للمستخدمين إجراء تحليل عميق للسوق وتتبع اتجاهات الأسعار عبر ولايات مختلفة لاكتساب ميزة تنافسية في تحديد الصفقات العقارية عالية العائد.
لماذا يعد الـ Scraping مهمًا؟
يسمح إجراء scraping لموقع AssetColumn لمحترفي العقارات بتجاوز البحث اليدوي وبناء قاعدة بيانات للمخزون المتاح خارج السوق. هذه البيانات ضرورية لتحديد البائعين المتحمسين والعقارات المقومة بأقل من قيمتها قبل وصولها إلى القوائم العامة، مما يوفر ميزة كبيرة في صناعة تجديد العقارات والبيع بالجملة التنافسية.
لماذا تجريد AssetColumn؟
اكتشف القيمة التجارية وحالات الاستخدام لاستخراج البيانات من AssetColumn.
تحديد فرص الاستثمار خارج السوق
تحليل تنافسي لعمليات البيع بالجملة
عمل benchmark والتحقق من قيم ARV
توليد عملاء محتملين للمشترين النقديين
تتبع اتجاهات السوق للمخزون المتعثر
تنبيهات فورية للصفقات ذات هوامش الربح العالية
تحديات التجريد
التحديات التقنية التي قد تواجهها عند تجريد AssetColumn.
تسجيل الدخول الإلزامي للوصول إلى معلومات الاتصال
حماية Cloudflare ضد البوتات
عرض المحتوى الديناميكي عبر JavaScript
تحديد معدل الطلبات على تكرارات نتائج البحث
تغيرات متكررة في محددات CSS لبطاقات العقارات
استخرج بيانات AssetColumn بالذكاء الاصطناعي
لا حاجة للبرمجة. استخرج البيانات في دقائق مع الأتمتة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
كيف يعمل
صف ما تحتاجه
أخبر الذكاء الاصطناعي بالبيانات التي تريد استخراجها من AssetColumn. فقط اكتب بلغة طبيعية — لا حاجة لأكواد أو محددات.
الذكاء الاصطناعي يستخرج البيانات
ذكاؤنا الاصطناعي يتصفح AssetColumn، يتعامل مع المحتوى الديناميكي، ويستخرج بالضبط ما طلبته.
احصل على بياناتك
احصل على بيانات نظيفة ومنظمة جاهزة للتصدير كـ CSV أو JSON أو إرسالها مباشرة إلى تطبيقاتك.
لماذا تستخدم الذكاء الاصطناعي للاستخراج
الذكاء الاصطناعي يجعل استخراج بيانات AssetColumn سهلاً بدون كتابة أكواد. منصتنا المدعومة بالذكاء الاصطناعي تفهم البيانات التي تريدها — فقط صفها بلغة طبيعية والذكاء الاصطناعي يستخرجها تلقائياً.
How to scrape with AI:
- صف ما تحتاجه: أخبر الذكاء الاصطناعي بالبيانات التي تريد استخراجها من AssetColumn. فقط اكتب بلغة طبيعية — لا حاجة لأكواد أو محددات.
- الذكاء الاصطناعي يستخرج البيانات: ذكاؤنا الاصطناعي يتصفح AssetColumn، يتعامل مع المحتوى الديناميكي، ويستخرج بالضبط ما طلبته.
- احصل على بياناتك: احصل على بيانات نظيفة ومنظمة جاهزة للتصدير كـ CSV أو JSON أو إرسالها مباشرة إلى تطبيقاتك.
Why use AI for scraping:
- إعداد بدون كود لشبكات العقارات المعقدة
- إدارة تلقائية لتسجيل الدخول والجلسات
- معالجة مدمجة ضد البوتات وتبديل البروكسي
- استخراج بيانات مُجدول لتنبيهات الصفقات الفورية
- تصدير مباشر إلى CRM أو Google Sheets أو Webhooks
أدوات تجريد الويب بدون كود لـAssetColumn
بدائل النقر والتأشير للتجريد المدعوم بالذكاء الاصطناعي
يمكن لعدة أدوات بدون كود مثل Browse.ai وOctoparse وAxiom وParseHub مساعدتك في تجريد AssetColumn بدون كتابة كود. تستخدم هذه الأدوات عادةً واجهات مرئية لتحديد البيانات، على الرغم من أنها قد تواجه صعوبة مع المحتوى الديناميكي المعقد أو إجراءات مكافحة البوتات.
سير العمل النموذجي مع أدوات بدون كود
التحديات الشائعة
منحنى التعلم
فهم المحددات ومنطق الاستخراج يستغرق وقتًا
المحددات تتعطل
تغييرات الموقع يمكن أن تكسر سير العمل بالكامل
مشاكل المحتوى الديناميكي
المواقع الغنية بـ JavaScript تتطلب حلولاً معقدة
قيود CAPTCHA
معظم الأدوات تتطلب تدخلاً يدويًا لـ CAPTCHA
حظر IP
الاستخراج المكثف قد يؤدي إلى حظر عنوان IP الخاص بك
أدوات تجريد الويب بدون كود لـAssetColumn
يمكن لعدة أدوات بدون كود مثل Browse.ai وOctoparse وAxiom وParseHub مساعدتك في تجريد AssetColumn بدون كتابة كود. تستخدم هذه الأدوات عادةً واجهات مرئية لتحديد البيانات، على الرغم من أنها قد تواجه صعوبة مع المحتوى الديناميكي المعقد أو إجراءات مكافحة البوتات.
سير العمل النموذجي مع أدوات بدون كود
- تثبيت إضافة المتصفح أو التسجيل في المنصة
- الانتقال إلى الموقع المستهدف وفتح الأداة
- اختيار عناصر البيانات المراد استخراجها بالنقر
- تكوين محددات CSS لكل حقل بيانات
- إعداد قواعد التصفح لاستخراج صفحات متعددة
- التعامل مع CAPTCHA (غالبًا يتطلب حلاً يدويًا)
- تكوين الجدولة للتشغيل التلقائي
- تصدير البيانات إلى CSV أو JSON أو الاتصال عبر API
التحديات الشائعة
- منحنى التعلم: فهم المحددات ومنطق الاستخراج يستغرق وقتًا
- المحددات تتعطل: تغييرات الموقع يمكن أن تكسر سير العمل بالكامل
- مشاكل المحتوى الديناميكي: المواقع الغنية بـ JavaScript تتطلب حلولاً معقدة
- قيود CAPTCHA: معظم الأدوات تتطلب تدخلاً يدويًا لـ CAPTCHA
- حظر IP: الاستخراج المكثف قد يؤدي إلى حظر عنوان IP الخاص بك
أمثلة الكود
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Standard headers to simulate a browser request
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
def scrape_assetcolumn(url):
try:
# Sending request to the main listings page
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Target property listing cards
listings = soup.find_all('div', class_='latest-houses-item')
for item in listings:
title = item.find('h3').text.strip() if item.find('h3') else 'N/A'
price = item.find('b').text.strip() if item.find('b') else 'N/A'
print(f'Property: {title} | Asking Price: {price}')
except Exception as e:
print(f'An error occurred: {e}')
# Run the scraper
scrape_assetcolumn('https://www.assetcolumn.com/for-sale')متى تستخدم
الأفضل لصفحات HTML الثابتة مع حد أدنى من JavaScript. مثالي للمدونات ومواقع الأخبار وصفحات المنتجات البسيطة.
المزايا
- ●أسرع تنفيذ (بدون عبء المتصفح)
- ●أقل استهلاك للموارد
- ●سهل التوازي مع asyncio
- ●ممتاز لواجهات API والصفحات الثابتة
القيود
- ●لا يمكنه تنفيذ JavaScript
- ●يفشل في تطبيقات الصفحة الواحدة والمحتوى الديناميكي
- ●قد يواجه صعوبة مع أنظمة مكافحة البوتات المعقدة
كيفية استخراج بيانات AssetColumn بالكود
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Standard headers to simulate a browser request
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}
def scrape_assetcolumn(url):
try:
# Sending request to the main listings page
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Target property listing cards
listings = soup.find_all('div', class_='latest-houses-item')
for item in listings:
title = item.find('h3').text.strip() if item.find('h3') else 'N/A'
price = item.find('b').text.strip() if item.find('b') else 'N/A'
print(f'Property: {title} | Asking Price: {price}')
except Exception as e:
print(f'An error occurred: {e}')
# Run the scraper
scrape_assetcolumn('https://www.assetcolumn.com/for-sale')Python + Playwright
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
async def run():
async with async_playwright() as p:
# Launching browser with headless mode
browser = await p.chromium.launch(headless=True)
page = await browser.new_page()
# Navigate to the target page and wait for listings to load
await page.goto('https://www.assetcolumn.com/for-sale')
await page.wait_for_selector('h3')
# Select listing elements
elements = await page.query_selector_all('div.latest-houses-item')
for el in elements:
title = await (await el.query_selector('h3')).inner_text()
price = await (await el.query_selector('b')).inner_text()
print(f'Found: {title} at {price}')
await browser.close()
asyncio.run(run())Python + Scrapy
import scrapy
class AssetColumnSpider(scrapy.Spider):
name = 'assetcolumn'
start_urls = ['https://www.assetcolumn.com/for-sale']
def parse(self, response):
# Iterate through property cards using CSS selectors
for property_card in response.css('.latest-houses-item'):
yield {
'title': property_card.css('h3 a::text').get().strip(),
'asking_price': property_card.xpath('.//b/text()').get(),
'url': response.urljoin(property_card.css('h3 a::attr(href)').get()),
'arv': property_card.xpath('//text()[contains(., "ARV")]/following-sibling::text()').get()
}
# Simple pagination logic
next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
// Mimic real user-agent to bypass basic detection
await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36');
await page.goto('https://www.assetcolumn.com/for-sale', { waitUntil: 'networkidle2' });
const data = await page.evaluate(() => {
// Extract data directly from the DOM
return Array.from(document.querySelectorAll('.latest-houses-item')).map(item => ({
title: item.querySelector('h3')?.innerText.trim(),
price: item.querySelector('b')?.innerText.trim()
}));
});
console.log(data);
await browser.close();
})();ماذا يمكنك فعله ببيانات AssetColumn
استكشف التطبيقات العملية والرؤى من بيانات AssetColumn.
توليد عملاء محتملين خارج السوق
تحديد والتواصل مع أصحاب العقارات لفرص البيع بالجملة قبل وصولها إلى السوق المفتوحة.
كيفية التنفيذ:
- 1إجراء scraping لأحدث الصفقات بما في ذلك أرقام هواتف البائعين.
- 2رفع البيانات إلى نظام تواصل مؤتمت.
- 3تصفية العملاء المحتملين حسب رموز بريدية محددة ونسب ARV.
استخدم Automatio لاستخراج البيانات من AssetColumn وبناء هذه التطبيقات بدون كتابة كود.
ماذا يمكنك فعله ببيانات AssetColumn
- توليد عملاء محتملين خارج السوق
تحديد والتواصل مع أصحاب العقارات لفرص البيع بالجملة قبل وصولها إلى السوق المفتوحة.
- إجراء scraping لأحدث الصفقات بما في ذلك أرقام هواتف البائعين.
- رفع البيانات إلى نظام تواصل مؤتمت.
- تصفية العملاء المحتملين حسب رموز بريدية محددة ونسب ARV.
- عمل benchmark لأسعار الجملة
قارن هوامش صفقات الجملة الخاصة بك مع القوائم النشطة حاليًا في نفس المدينة.
- استخراج أنواع العقارات والأسعار المطلوبة لآخر 90 يومًا.
- حساب متوسط سعر القدم المربع لكل حي.
- تعديل عروض البيع بالجملة الخاصة بك بناءً على متوسطات السوق في الوقت الفعلي.
- تنبيهات فرص الاستثمار
إنشاء نظام تنبيه مخصص يخطرك بالعقارات التي تستوفي معايير صارمة للعائد على الاستثمار (ROI).
- جدولة عملية scraping يومية لقوائم AssetColumn الجديدة.
- تصفية النتائج حسب ARV، تكاليف الإصلاح، والربح المحتمل.
- إرسال تنبيهات مؤتمتة إلى Slack أو البريد الإلكتروني للفرص الممتازة.
- رسم خريطة لشبكة تجار الجملة
تحديد تجار الجملة الأكثر نشاطًا في مناطق محددة لبناء شبكة المشترين أو البائعين الخاصة بك.
- إجراء scraping لملفات البائعين الشخصية وحجم قوائمهم التاريخية.
- تصنيف تجار الجملة حسب الولاية والتخصص (مثل التجديد مقابل التأجير).
- التواصل مع البائعين ذوي الأحجام الكبيرة لبناء شراكات خارج السوق.
- خرائط حرارية لأرباح السوق
تجميع حجم القوائم والربح المحتمل حسب الرمز البريدي لتحديد التجمعات الجغرافية للعقارات المتعثرة.
- إجراء scraping للقوائم في جميع المناطق الحضرية الكبرى في الولايات المتحدة.
- تجميع تكرار القوائم ومتوسط الهامش حسب الرمز البريدي.
- تصور الاتجاهات باستخدام أدوات BI مثل Tableau أو PowerBI.
عزز سير عملك مع أتمتة الذكاء الاصطناعي
يجمع Automatio بين قوة وكلاء الذكاء الاصطناعي وأتمتة الويب والتكاملات الذكية لمساعدتك على إنجاز المزيد في وقت أقل.
نصائح احترافية لتجريد AssetColumn
نصائح الخبراء لاستخراج البيانات بنجاح من AssetColumn.
استخدم بروكسيات سكنية عالية الجودة لتجاوز Cloudflare ومنع حظر عنوان IP أثناء عمليات scraping المكثفة.
قم بتنفيذ خطوة تسجيل الدخول في جلسة الـ scraper للوصول إلى معلومات الاتصال بالبائع وتفاصيل القوائم المخفية.
ركز على الروابط (URLs) الخاصة بولايات معينة مثل /for-sale/fl لـ scraping مجموعات بيانات أصغر وتجنب حدوث timeout في الموقع.
حافظ على تردد scraping بطيء مع تأخيرات عشوائية تشبه السلوك البشري (2-5 ثوانٍ) لتجنب تفعيل أنظمة anti-bot.
قم بتنظيف وتوحيد عناوين العقارات باستخدام Geocoding API لتحسين التكامل مع CRM ورسم الخرائط.
قم بتبديل نصوص User-Agent بشكل متكرر لمحاكاة أنواع وإصدارات مختلفة من المتصفحات.
الشهادات
ماذا يقول مستخدمونا
انضم إلى الآلاف من المستخدمين الراضين الذين حولوا سير عملهم
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
ذو صلة Web Scraping
How to Scrape LivePiazza: Philadelphia Real Estate Scraper
How to Scrape Progress Residential Website
How to Scrape HotPads: A Complete Guide to Extracting Rental Data
How to Scrape Century 21: A Technical Real Estate Guide
How to Scrape Geolocaux | Geolocaux Web Scraper Guide
How to Scrape Sacramento Delta Property Management
How to Scrape Brown Real Estate NC | Fayetteville Property Scraper
How to Scrape Dorman Real Estate Management Listings
الأسئلة الشائعة حول AssetColumn
ابحث عن إجابات للأسئلة الشائعة حول AssetColumn