Sådan scraper du Zillow: Den ultimative guide til ejendomsdata (2025)
Lær hvordan du scraper Zillow-ejendomsopslag, priser og Zestimates. Denne guide dækker anti-bot bypass, API-alternativer og strategier til lead-generering.
Anti-bot beskyttelse opdaget
- DataDome
- Realtids bot-detektion med ML-modeller. Analyserer enhedsfingeraftryk, netværkssignaler og adfærdsmønstre. Almindelig på e-handelssider.
- Cloudflare
- Enterprise WAF og bot-håndtering. Bruger JavaScript-udfordringer, CAPTCHAs og adfærdsanalyse. Kræver browserautomatisering med stealth-indstillinger.
- Google reCAPTCHA
- Googles CAPTCHA-system. v2 kræver brugerinteraktion, v3 kører lydløst med risikovurdering. Kan løses med CAPTCHA-tjenester.
- Hastighedsbegrænsning
- Begrænser forespørgsler pr. IP/session over tid. Kan omgås med roterende proxyer, forespørgselsforsinkelser og distribueret scraping.
- Behavioral Analysis
- Browserfingeraftryk
- Identificerer bots gennem browseregenskaber: canvas, WebGL, skrifttyper, plugins. Kræver forfalskning eller ægte browserprofiler.
Om Zillow
Opdag hvad Zillow tilbyder og hvilke værdifulde data der kan udtrækkes.
Den nordamerikanske leder inden for ejendomshandel
Zillow er den førende markedsplads for ejendomshandel og udlejning i USA og Canada, og tilbyder en omfattende database med millioner af boliger til salg, til leje og historiske data. Platformen ejes og drives af Zillow Group og er den primære destination for forbrugere, der søger boligvurderinger og dyb indsigt i lokale boligmarkeder.
Omfattende datapunkter
Webstedet indeholder en rigdom af strukturerede data, herunder ejendomspriser, historiske salg, fysiske attributter (soveværelser, badeværelser, kvadratmeter), skattehistorik og kontaktoplysninger på mæglere. Disse oplysninger opdateres næsten i realtid, hvilket gør det til industristandarden for aktuel markedstilgængelighed.
Forretningsværdi af scrapede data
Disse data er uvurderlige for ejendomsmæglere, analytikere og investorer, der har brug for at overvåge markedsfluktuationer og udføre omfattende vurderingsmodellering. Ved at udtrække Zestimate (Zillows proprietære vurdering) kan virksomheder sammenligne ejendomsværdier med historiske tendenser og lokal markedskonkurrence i stor skala.

Hvorfor Skrabe Zillow?
Opdag forretningsværdien og brugsscenarier for dataudtrækning fra Zillow.
Analyse af ejendomsinvesteringer
Konkurrencedygtig prissætningsstrategi
Lead-generering for ejendomsmæglere
Overvågning af markedstendenser
Modellering af ejendomsvurdering
Historisk salgs- og skatteforskning
Automatiserede vurderingssystemer
Skrabningsudfordringer
Tekniske udfordringer du kan støde på når du skraber Zillow.
Aggressiv anti-bot beskyttelse med DataDome og Cloudflare
Dynamisk rendering af indhold, der kræver tung JavaScript-eksekvering
Hyppige strukturændringer og CSS-klasse sløring (obfuscation)
Streng rate limiting og IP-baseret blokering baseret på anmodningsmønstre
CAPTCHA-udfordringer udløst af automatiserede browsing-signaturer
Skrab Zillow med AI
Ingen kode nødvendig. Udtræk data på minutter med AI-drevet automatisering.
Sådan fungerer det
Beskriv hvad du har brug for
Fortæl AI'en hvilke data du vil udtrække fra Zillow. Skriv det bare på almindeligt sprog — ingen kode eller selektorer nødvendige.
AI udtrækker dataene
Vores kunstige intelligens navigerer Zillow, håndterer dynamisk indhold og udtrækker præcis det du bad om.
Få dine data
Modtag rene, strukturerede data klar til eksport som CSV, JSON eller send direkte til dine apps og workflows.
Hvorfor bruge AI til skrabning
AI gør det nemt at skrabe Zillow uden at skrive kode. Vores AI-drevne platform bruger kunstig intelligens til at forstå hvilke data du ønsker — beskriv det på almindeligt sprog, og AI udtrækker dem automatisk.
How to scrape with AI:
- Beskriv hvad du har brug for: Fortæl AI'en hvilke data du vil udtrække fra Zillow. Skriv det bare på almindeligt sprog — ingen kode eller selektorer nødvendige.
- AI udtrækker dataene: Vores kunstige intelligens navigerer Zillow, håndterer dynamisk indhold og udtrækker præcis det du bad om.
- Få dine data: Modtag rene, strukturerede data klar til eksport som CSV, JSON eller send direkte til dine apps og workflows.
Why use AI for scraping:
- Indbygget bypass af DataDome- og Cloudflare-beskyttelse
- Visuelt, no-code interface til komplekse ejendoms-workflows
- Administreret rotation af residential proxies for at undgå IP-ban
- Cloud-baseret planlægning til sporing af daglige prisændringer
- Direkte dataeksport til CSV, JSON og Google Sheets
No-code webscrapere til Zillow
Point-and-click alternativer til AI-drevet scraping
Flere no-code værktøjer som Browse.ai, Octoparse, Axiom og ParseHub kan hjælpe dig med at scrape Zillow uden at skrive kode. Disse værktøjer bruger typisk visuelle interfaces til at vælge data, selvom de kan have problemer med komplekst dynamisk indhold eller anti-bot foranstaltninger.
Typisk workflow med no-code værktøjer
Almindelige udfordringer
Indlæringskurve
At forstå selektorer og ekstraktionslogik tager tid
Selektorer går i stykker
Webstedsændringer kan ødelægge hele din arbejdsgang
Problemer med dynamisk indhold
JavaScript-tunge sider kræver komplekse løsninger
CAPTCHA-begrænsninger
De fleste værktøjer kræver manuel indgriben for CAPTCHAs
IP-blokering
Aggressiv scraping kan føre til blokering af din IP
No-code webscrapere til Zillow
Flere no-code værktøjer som Browse.ai, Octoparse, Axiom og ParseHub kan hjælpe dig med at scrape Zillow uden at skrive kode. Disse værktøjer bruger typisk visuelle interfaces til at vælge data, selvom de kan have problemer med komplekst dynamisk indhold eller anti-bot foranstaltninger.
Typisk workflow med no-code værktøjer
- Installer browserudvidelse eller tilmeld dig platformen
- Naviger til målwebstedet og åbn værktøjet
- Vælg dataelementer med point-and-click
- Konfigurer CSS-selektorer for hvert datafelt
- Opsæt pagineringsregler til at scrape flere sider
- Håndter CAPTCHAs (kræver ofte manuel løsning)
- Konfigurer planlægning for automatiske kørsler
- Eksporter data til CSV, JSON eller forbind via API
Almindelige udfordringer
- Indlæringskurve: At forstå selektorer og ekstraktionslogik tager tid
- Selektorer går i stykker: Webstedsændringer kan ødelægge hele din arbejdsgang
- Problemer med dynamisk indhold: JavaScript-tunge sider kræver komplekse løsninger
- CAPTCHA-begrænsninger: De fleste værktøjer kræver manuel indgriben for CAPTCHAs
- IP-blokering: Aggressiv scraping kan føre til blokering af din IP
Kodeeksempler
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Headers til at efterligne en rigtig browser for at undgå øjeblikkelig blokering
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',
'Accept-Language': 'da-DK,da;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
}
def scrape_zillow(zip_code):
url = f'https://www.zillow.com/homes/{zip_code}_rb/'
try:
# Oprindelig anmodning til listevisningssiden
response = requests.get(url, headers=headers)
# Tjek for DataDome/Cloudflare 403-blokeringer
if response.status_code == 403:
print('Blokeret af anti-bot. Brug residential proxies eller en headless browser.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Identificer ejendomskort via data-test attributten
for card in soup.find_all('article', {'data-test': 'property-card'}):
price = card.find('span', {'data-test': 'property-card-price'})
addr = card.find('address', {'data-test': 'property-card-addr'})
print(f'Pris: {price.text if price else "Ikke tilgængelig"} | Adresse: {addr.text if addr else "Ikke tilgængelig"}')
except Exception as e:
print(f'Fejl: {e}')
scrape_zillow('90210')Hvornår skal det bruges
Bedst til statiske HTML-sider med minimal JavaScript. Ideel til blogs, nyhedssider og simple e-handelsprodukt sider.
Fordele
- ●Hurtigste udførelse (ingen browser overhead)
- ●Laveste ressourceforbrug
- ●Let at parallelisere med asyncio
- ●Fremragende til API'er og statiske sider
Begrænsninger
- ●Kan ikke køre JavaScript
- ●Fejler på SPA'er og dynamisk indhold
- ●Kan have problemer med komplekse anti-bot systemer
Sådan scraper du Zillow med kode
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Headers til at efterligne en rigtig browser for at undgå øjeblikkelig blokering
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',
'Accept-Language': 'da-DK,da;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
}
def scrape_zillow(zip_code):
url = f'https://www.zillow.com/homes/{zip_code}_rb/'
try:
# Oprindelig anmodning til listevisningssiden
response = requests.get(url, headers=headers)
# Tjek for DataDome/Cloudflare 403-blokeringer
if response.status_code == 403:
print('Blokeret af anti-bot. Brug residential proxies eller en headless browser.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Identificer ejendomskort via data-test attributten
for card in soup.find_all('article', {'data-test': 'property-card'}):
price = card.find('span', {'data-test': 'property-card-price'})
addr = card.find('address', {'data-test': 'property-card-addr'})
print(f'Pris: {price.text if price else "Ikke tilgængelig"} | Adresse: {addr.text if addr else "Ikke tilgængelig"}')
except Exception as e:
print(f'Fejl: {e}')
scrape_zillow('90210')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_zillow():
with sync_playwright() as p:
# Starter med en reel user agent for at omgå grundlæggende tjek
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36')
page = context.new_page()
# Naviger og vent på, at indholdet er fuldt renderet af React
page.goto('https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/', wait_until='networkidle')
# Vent på, at property-card selectorerne dukker op
page.wait_for_selector('[data-test="property-card"]')
# Udtræk data fra den renderede DOM
listings = page.query_selector_all('[data-test="property-card"]')
for listing in listings:
price_el = listing.query_selector('[data-test="property-card-price"]')
address_el = listing.query_selector('address')
price = price_el.inner_text() if price_el else "Ikke tilgængelig"
address = address_el.inner_text() if address_el else "Ikke tilgængelig"
print(f'Pris: {price}, Adresse: {address}')
browser.close()
scrape_zillow()Python + Scrapy
import scrapy
import json
class ZillowSpider(scrapy.Spider):
name = 'zillow'
start_urls = ['https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/']
def parse(self, response):
# Zillow gemmer data i et JSON script-tag kaldet __NEXT_DATA__
# Dette er mere stabilt end at scrape HTML-layoutet
json_data = response.xpath('//script[@id="__NEXT_DATA__"]/text()').get()
if json_data:
data = json.loads(json_data)
# Naviger i den indlejrede JSON-struktur for at finde søgeresultaterne
results = data.get('props', {}).get('pageProps', {}).get('searchPageState', {}).get('cat1', {}).get('searchResults', {}).get('listResults', [])
for item in results:
yield {
'price': item.get('price'),
'address': item.get('address'),
'zpid': item.get('zpid'),
'bedrooms': item.get('beds'),
'bathrooms': item.get('baths')
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());
(async () => {
// Starter browser med stealth-plugin for at undgå DataDome-detektion
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// Indstil et ekstra header-felt for at fremstå mere menneskelig
await page.setExtraHTTPHeaders({
'Accept-Language': 'da-DK,da;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7'
});
await page.goto('https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/', { waitUntil: 'networkidle2' });
const properties = await page.evaluate(() => {
const cards = Array.from(document.querySelectorAll("[data-test='property-card']"));
return cards.map(card => ({
price: card.querySelector("[data-test='property-card-price']")?.innerText,
address: card.querySelector("address")?.innerText
}));
});
console.log(properties);
await browser.close();
})();Hvad Du Kan Gøre Med Zillow-Data
Udforsk praktiske anvendelser og indsigter fra Zillow-data.
Opdagelse af investeringsarbitrage
Ejendomsinvestorer kan identificere undervurderede ejendomme ved at sammenligne udbudspriser direkte med historiske Zestimates.
Sådan implementeres:
- 1Scrape aktive opslag for specifikke postnumre dagligt.
- 2Gem data i en time-series database til trendanalyse.
- 3Sammenlign udbudspriser med historiske Zestimate-værdier.
- 4Aktiver automatiserede advarsler for ejendomme prissat 10% under det lokale medianniveau.
Brug Automatio til at udtrække data fra Zillow og bygge disse applikationer uden at skrive kode.
Hvad Du Kan Gøre Med Zillow-Data
- Opdagelse af investeringsarbitrage
Ejendomsinvestorer kan identificere undervurderede ejendomme ved at sammenligne udbudspriser direkte med historiske Zestimates.
- Scrape aktive opslag for specifikke postnumre dagligt.
- Gem data i en time-series database til trendanalyse.
- Sammenlign udbudspriser med historiske Zestimate-værdier.
- Aktiver automatiserede advarsler for ejendomme prissat 10% under det lokale medianniveau.
- Lead-generering til realkreditlån
Långivere kan identificere boligejere, der for nylig har sat deres ejendom til salg, for at tilbyde refinansiering eller nye låneprodukter.
- Udtræk nye 'Til salg'-data hver time.
- Krydsreferér ejere med offentlige skatte- og skøderegistre.
- Berig leads med verificerede kontaktoplysninger.
- Automatiser personlige opsøgende kampagner for realkreditydelser.
- Audit af Zestimate-nøjagtighed
Vurderingsmænd bruger scrapede data til at verificere pålideligheden af automatiserede vurderinger i specifikke nabolag.
- Scrape 'Nyligt solgt'-data for de sidste 6 måneder.
- Beregn forskellen mellem salgspris og den seneste Zestimate.
- Kortlæg fejlmargener geografisk for at identificere skævheder i vurderingerne.
- Brug data til at justere manuelle vurderingsmodeller.
- Optimering af udlejningsmarkedet
Ejendomsadministratorer overvåger fluktuationer i lejepriser for at fastsætte optimale satser for deres porteføljer.
- Scrape lejeboliger på tværs af målrettede postnumre ugentligt.
- Analyser pristendenser for forskellige antal soveværelser/badeværelser.
- Identificer nabolag med høj efterspørgsel baseret på udskiftningshastighed.
- Juster porteføljens prissætning dynamisk baseret på markedsdata i realtid.
- Overvågning af konkurrerende mæglere
Ejendomsmæglerfirmaer sporer lagerbeholdning og salgspræstationer hos rivaliserende firmaer.
- Filtrer Zillow-opslag efter specifikke konkurrentmæglere eller kontornavne.
- Udtræk 'Dage på Zillow' og statusændringer (f.eks. Afventer, Solgt).
- Benchmark gennemsnitlig salgshastighed mod egen præstation.
- Visualiser markedsandelsforskydninger ved hjælp af business intelligence-værktøjer.
Supercharg din arbejdsgang med AI-automatisering
Automatio kombinerer kraften fra AI-agenter, webautomatisering og smarte integrationer for at hjælpe dig med at udrette mere på kortere tid.
Professionelle Tips til Skrabning af Zillow
Ekspertråd til succesfuld dataudtrækning fra Zillow.
Målret __NEXT_DATA__ script-tagget, som indeholder en massiv JSON-blob af søgeresultater for bedre stabilitet.
Brug high-quality residential proxies til at omgå DataDome behavioral detection, som flager datacenter-IP'er.
Introducer tilfældige musebevægelser og klikforsinkelser for at efterligne menneskelige browsing-mønstre.
Roter User-Agent-strenge og sørg for, at TLS fingerprints matcher den deklarerede browser-signatur.
Overvåg søge-URL'ens query-parametre for at generere direkte links til filtreret dataudtræk (f.eks. prisklasser).
Scrape i ydertimerne (sent om natten EST) for at reducere risikoen for aggressiv rate limiting.
Anmeldelser
Hvad vores brugere siger
Slut dig til tusindvis af tilfredse brugere, der har transformeret deres arbejdsgang
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.
Relateret 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
Ofte stillede spørgsmål om Zillow
Find svar på almindelige spørgsmål om Zillow