Wie man Century 21 scrapt: Ein technischer Leitfaden für Immobilien
Scrapen Sie Century 21 für Immobilien-Listings, Preise und Agentendaten. Meistern Sie CloudFront-Bypass, residential proxies und automatisierte Extraktion in...
Anti-Bot-Schutz erkannt
- CloudFront
- AWS WAF
- Browser-Fingerprinting
- Identifiziert Bots anhand von Browser-Eigenschaften: Canvas, WebGL, Schriftarten, Plugins. Erfordert Spoofing oder echte Browser-Profile.
- IP-Blockierung
- Blockiert bekannte Rechenzentrums-IPs und markierte Adressen. Erfordert Residential- oder Mobile-Proxys zur effektiven Umgehung.
- Rate Limiting
- Begrenzt Anfragen pro IP/Sitzung über Zeit. Kann mit rotierenden Proxys, Anfrageverzögerungen und verteiltem Scraping umgangen werden.
Über Century 21
Entdecken Sie, was Century 21 bietet und welche wertvollen Daten extrahiert werden können.
Das globale Immobilien-Powerhouse
Century 21 Real Estate LLC ist ein amerikanisches Franchise-Unternehmen für Immobilienmakler und eine Tochtergesellschaft von Anywhere Real Estate Inc. (ehemals Realogy). Es ist eine der bekanntesten Marken der Branche und bündelt Millionen von Wohn-, Gewerbe- und Luxusimmobilien-Listings in Dutzenden von Ländern. Die Plattform dient als standardisiertes Portal für Käufer und Verkäufer und bietet tiefgehende technische Daten zu jeder Immobilie.
Hochwertige Listing-Daten
Die Website enthält ein massives Volumen an strukturierten Immobilieninformationen. Für Datenanalysten bietet sie Zugang zu MLS-Nummern, historischen Preispunkten, spezifischen Attributen wie Quadratmeterzahl und Baujahr sowie direkten Kontaktinformationen der Agenten. Diese Daten sind äußerst wertvoll für die Erstellung von Immobilien-Apps, Datenbanken zur Lead-Generierung und Marktanalyse-Tools.
Warum Century 21 scrapen?
Das Scraping dieser Seite ermöglicht eine groß angelegte vergleichende Marktanalyse, die manuell unmöglich durchzuführen wäre. Durch die Extraktion globaler Listing-Daten können Nutzer internationale Migrationstrends verfolgen, Preisschwankungen in wachstumsstarken Märkten überwachen und unterbewertete Investitionsmöglichkeiten identifizieren, bevor sie den Massenmarkt erreichen.
Warum Century 21 Scrapen?
Entdecken Sie den Geschäftswert und die Anwendungsfälle für die Datenextraktion von Century 21.
Echtzeit-Überwachung von Immobilienpreisschwankungen in lokalen und globalen Märkten.
Identifizierung unterbewerteter Investitionsmöglichkeiten für House-Flipping oder Mietportfolios.
Generierung hochwertiger Leads für Hypothekenmakler, Versicherungsagenten und Umzugsunternehmen.
Aggregation historischer Immobiliendaten für das Training von KI-Modellen zur Wertermittlung.
Wettbewerbsanalyse der Brokerage-Performance und regionaler Marktanteilstrends.
Scraping-Herausforderungen
Technische Herausforderungen beim Scrapen von Century 21.
Aggressive '403 Forbidden'-Fehler durch CloudFront-Botschutz-Layer.
Dynamisches Rendering von Inhalten, das die vollständige Ausführung von JavaScript erfordert.
Anspruchsvolles Browser-Fingerprinting, das Standard-Signaturen von headless browsern erkennt.
Striktes rate limiting, das den Einsatz von Premium-Netzwerken für residential proxies erforderlich macht.
Scrape Century 21 mit KI
Kein Code erforderlich. Extrahiere Daten in Minuten mit KI-gestützter Automatisierung.
So funktioniert's
Beschreibe, was du brauchst
Sag der KI, welche Daten du von Century 21 extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
KI extrahiert die Daten
Unsere künstliche Intelligenz navigiert Century 21, verarbeitet dynamische Inhalte und extrahiert genau das, was du angefordert hast.
Erhalte deine Daten
Erhalte saubere, strukturierte Daten, bereit zum Export als CSV, JSON oder zum direkten Senden an deine Apps und Workflows.
Warum KI zum Scraping nutzen
KI macht es einfach, Century 21 zu scrapen, ohne Code zu schreiben. Unsere KI-gestützte Plattform nutzt künstliche Intelligenz, um zu verstehen, welche Daten du möchtest — beschreibe es einfach in natürlicher Sprache und die KI extrahiert sie automatisch.
How to scrape with AI:
- Beschreibe, was du brauchst: Sag der KI, welche Daten du von Century 21 extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
- KI extrahiert die Daten: Unsere künstliche Intelligenz navigiert Century 21, verarbeitet dynamische Inhalte und extrahiert genau das, was du angefordert hast.
- Erhalte deine Daten: Erhalte saubere, strukturierte Daten, bereit zum Export als CSV, JSON oder zum direkten Senden an deine Apps und Workflows.
Why use AI for scraping:
- Handhabt automatisch die Rotation von residential proxies, um IP-basierte Blacklistings zu verhindern.
- Simuliert menschliches Browsing-Verhalten, um CloudFront- und WAF-Erkennung zu umgehen.
- Integriertes JavaScript-Rendering macht komplexen Selenium- oder Playwright-Code überflüssig.
- Geplante Ausführung ermöglicht konsistente tägliche oder wöchentliche Updates der Immobiliendaten.
No-Code Web Scraper für Century 21
Point-and-Click-Alternativen zum KI-gestützten Scraping
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von Century 21 helfen. Diese Tools verwenden visuelle Oberflächen zur Elementauswahl, haben aber Kompromisse im Vergleich zu KI-gestützten Lösungen.
Typischer Workflow mit No-Code-Tools
Häufige Herausforderungen
Lernkurve
Das Verständnis von Selektoren und Extraktionslogik braucht Zeit
Selektoren brechen
Website-Änderungen können den gesamten Workflow zerstören
Probleme mit dynamischen Inhalten
JavaScript-lastige Seiten erfordern komplexe Workarounds
CAPTCHA-Einschränkungen
Die meisten Tools erfordern manuelle Eingriffe bei CAPTCHAs
IP-Sperrung
Aggressives Scraping kann zur Sperrung Ihrer IP führen
No-Code Web Scraper für Century 21
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von Century 21 helfen. Diese Tools verwenden visuelle Oberflächen zur Elementauswahl, haben aber Kompromisse im Vergleich zu KI-gestützten Lösungen.
Typischer Workflow mit No-Code-Tools
- Browser-Erweiterung installieren oder auf der Plattform registrieren
- Zur Zielwebseite navigieren und das Tool öffnen
- Per Point-and-Click die zu extrahierenden Datenelemente auswählen
- CSS-Selektoren für jedes Datenfeld konfigurieren
- Paginierungsregeln zum Scrapen mehrerer Seiten einrichten
- CAPTCHAs lösen (erfordert oft manuelle Eingabe)
- Zeitplanung für automatische Ausführungen konfigurieren
- Daten als CSV, JSON exportieren oder per API verbinden
Häufige Herausforderungen
- Lernkurve: Das Verständnis von Selektoren und Extraktionslogik braucht Zeit
- Selektoren brechen: Website-Änderungen können den gesamten Workflow zerstören
- Probleme mit dynamischen Inhalten: JavaScript-lastige Seiten erfordern komplexe Workarounds
- CAPTCHA-Einschränkungen: Die meisten Tools erfordern manuelle Eingriffe bei CAPTCHAs
- IP-Sperrung: Aggressives Scraping kann zur Sperrung Ihrer IP führen
Code-Beispiele
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Benutzerdefinierte Header sind obligatorisch, um grundlegende AWS WAF-Prüfungen zu umgehen
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
'Accept-Language': 'de-DE,de;q=0.9',
'Referer': 'https://www.century21.com/'
}
def scrape_c21(url):
try:
# Requests scheitern ohne hochwertige Proxies oft mit 403
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Selektoren zielen auf gängige Property-Card-Elemente ab
listings = soup.select('.property-card')
for item in listings:
price = item.select_one('.property-card-price').get_text(strip=True)
addr = item.select_one('.property-address').get_text(strip=True)
print(f'Preis: {price} | Adresse: {addr}')
else:
print(f'Blockiert: {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'Fehler: {e}')
scrape_c21('https://www.century21.com/real-estate/new-york-ny/LCNYNEWYORK/')Wann verwenden
Am besten für statische HTML-Seiten, bei denen Inhalte serverseitig geladen werden. Der schnellste und einfachste Ansatz, wenn kein JavaScript-Rendering erforderlich ist.
Vorteile
- ●Schnellste Ausführung (kein Browser-Overhead)
- ●Geringster Ressourcenverbrauch
- ●Einfach zu parallelisieren mit asyncio
- ●Ideal für APIs und statische Seiten
Einschränkungen
- ●Kann kein JavaScript ausführen
- ●Scheitert bei SPAs und dynamischen Inhalten
- ●Kann bei komplexen Anti-Bot-Systemen Probleme haben
Wie man Century 21 mit Code scrapt
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Benutzerdefinierte Header sind obligatorisch, um grundlegende AWS WAF-Prüfungen zu umgehen
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
'Accept-Language': 'de-DE,de;q=0.9',
'Referer': 'https://www.century21.com/'
}
def scrape_c21(url):
try:
# Requests scheitern ohne hochwertige Proxies oft mit 403
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Selektoren zielen auf gängige Property-Card-Elemente ab
listings = soup.select('.property-card')
for item in listings:
price = item.select_one('.property-card-price').get_text(strip=True)
addr = item.select_one('.property-address').get_text(strip=True)
print(f'Preis: {price} | Adresse: {addr}')
else:
print(f'Blockiert: {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'Fehler: {e}')
scrape_c21('https://www.century21.com/real-estate/new-york-ny/LCNYNEWYORK/')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_with_playwright():
with sync_playwright() as p:
# Starten mit Stealth-Parametern wird empfohlen
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)')
page = context.new_page()
# Zu einer Suchergebnisseite navigieren
page.goto('https://www.century21.com/real-estate/los-angeles-ca/LCCALOSANGELES/')
# Warten, bis das Immobilien-Grid via JavaScript geladen wurde
page.wait_for_selector('.property-card')
cards = page.query_selector_all('.property-card')
for card in cards:
price = card.query_selector('.property-card-price').inner_text()
address = card.query_selector('.property-address').inner_text()
print({'price': price, 'address': address})
browser.close()
scrape_with_playwright()Python + Scrapy
import scrapy
class Century21Spider(scrapy.Spider):
name = 'c21_spider'
start_urls = ['https://www.century21.com/real-estate/miami-fl/LCCFMIAMI/']
def parse(self, response):
# Iteriere durch Immobilien-Container mittels CSS-Selektoren
for listing in response.css('.property-card'):
yield {
'address': listing.css('.property-address::text').get().strip(),
'price': listing.css('.property-card-price::text').get().strip(),
'url': response.urljoin(listing.css('a.card-anchor::attr(href)').get())
}
# Folge den Links zur nächsten Seite in der Pagination
next_page = response.css('a.next-page::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
async function scrapeCentury21() {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// Realistisches Viewport setzen
await page.setViewport({ width: 1280, height: 800 });
await page.goto('https://www.century21.com/real-estate/chicago-il/LCCICHICAGO/');
// Warten, bis React-Komponenten die Listings rendern
await page.waitForSelector('.property-card');
const properties = await page.evaluate(() => {
return Array.from(document.querySelectorAll('.property-card')).map(el => ({
price: el.querySelector('.property-card-price')?.innerText,
address: el.querySelector('.property-address')?.innerText,
beds: el.querySelector('.property-beds')?.innerText
}));
});
console.log(properties);
await browser.close();
}
scrapeCentury21();Was Sie mit Century 21-Daten machen können
Entdecken Sie praktische Anwendungen und Erkenntnisse aus Century 21-Daten.
Vergleichende Marktanalyse
Immobilienunternehmen können lokale Wettbewerber-Listings überwachen, um sicherzustellen, dass ihr eigener Bestand marktgerecht eingepreist ist.
So implementieren Sie es:
- 1Extrahieren Sie Preise und Quadratmeterzahlen für eine bestimmte Postleitzahl.
- 2Berechnen Sie den durchschnittlichen Preis pro Quadratmeter für aktive Listings.
- 3Erstellen Sie automatisierte Berichte für Agenten, um Listing-Preise anzupassen.
Verwenden Sie Automatio, um Daten von Century 21 zu extrahieren und diese Anwendungen ohne Code zu erstellen.
Was Sie mit Century 21-Daten machen können
- Vergleichende Marktanalyse
Immobilienunternehmen können lokale Wettbewerber-Listings überwachen, um sicherzustellen, dass ihr eigener Bestand marktgerecht eingepreist ist.
- Extrahieren Sie Preise und Quadratmeterzahlen für eine bestimmte Postleitzahl.
- Berechnen Sie den durchschnittlichen Preis pro Quadratmeter für aktive Listings.
- Erstellen Sie automatisierte Berichte für Agenten, um Listing-Preise anzupassen.
- Lead-Sourcing für Investoren
Immobilieninvestoren können 'notleidende' oder unterbewertete Listings identifizieren, indem sie aktuelle Preise mit den historischen Medianwerten der Nachbarschaft vergleichen.
- Scrapen Sie alle 24 Stunden alle neuen Listings in einer Zielstadt.
- Filtern Sie nach Immobilien mit signifikanten Preisreduzierungen in letzter Zeit.
- Gleichen Sie Listings mit öffentlichen Steuerdaten ab, um die Rentabilität zu prüfen.
- Lead-Generierung für Hypotheken
Kreditinstitute können neue Listings identifizieren, um potenzielle Kreditnehmer mit maßgeschneiderten Finanzierungs- oder Refinanzierungsangeboten anzusprechen.
- Überwachen Sie den Bereich 'New Listings' für spezifische hochwertige Regionen.
- Extrahieren Sie den Standort der Immobilie und den geschätzten Hypothekenbedarf.
- Importieren Sie Daten in ein CRM für die direkte Ansprache potenzieller Hauskäufer.
- Training für KI-Wertermittlung
Data Scientists nutzen extrahierte Listing-Attribute, um machine learning Modelle für die automatisierte Immobilienbewertung zu trainieren.
- Aggregieren Sie über 10.000 Listings inklusive Attributen wie Baujahr und Ausstattung.
- Bereinigen und normalisieren Sie den Datensatz, um Duplikate oder veraltete Einträge zu entfernen.
- Trainieren Sie ein Regressionsmodell, um Verkaufspreise basierend auf Immobilienmerkmalen vorherzusagen.
- Tracking der Broker-Performance
Marketingfirmen können verfolgen, welche Maklerbüros die meisten Marktanteile gewinnen, indem sie die aktiven Listings pro Agentur zählen.
- Scrapen Sie den Namen des Maklers und des Maklerbüros aus allen Ergebnissen.
- Gruppieren Sie Listings nach Büros, um das gesamte Bestandvolumen zu berechnen.
- Visualisieren Sie das Wachstum oder den Rückgang von Marktanteilen über einen Zeitraum von 6 Monaten.
Optimieren Sie Ihren Workflow mit KI-Automatisierung
Automatio kombiniert die Kraft von KI-Agenten, Web-Automatisierung und intelligenten Integrationen, um Ihnen zu helfen, mehr in weniger Zeit zu erreichen.
Profi-Tipps für das Scrapen von Century 21
Expertentipps für die erfolgreiche Datenextraktion von Century 21.
Verwenden Sie stets rotierende residential proxies; die CloudFront-Firewall von Century 21 blockiert IP-Bereiche von Rechenzentren sehr aggressiv.
Implementieren Sie randomisierte Sleep-Timer zwischen 5 und 15 Sekunden, um verhaltensbasiertes rate limiting zu vermeiden.
Nutzen Sie das offizielle Anywhere Developers Portal, falls Sie hochvolumige Listing-Daten benötigen, da dies die stabilste Quelle ist.
Targeten Sie den XML-Sitemap-Index der Website, um direkte Immobilien-URLs zu finden und die komplexe Pagination der Suchseiten zu umgehen.
Überwachen Sie die HTML-Struktur regelmäßig; Immobilien-Websites aktualisieren CSS-Klassen häufig während saisonaler Plattform-Refreshes.
Erfahrungsberichte
Was Unsere Nutzer Sagen
Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben
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.
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