Cómo hacer scraping en Realtor.com | Guía completa de scraping 2026
Aprende cómo hacer scraping de anuncios, precios y datos de agentes en Realtor.com. Descubre técnicas para evadir Cloudflare y extraer datos inmobiliarios de...
Protección Anti-Bot Detectada
- Cloudflare
- WAF y gestión de bots de nivel empresarial. Usa desafíos JavaScript, CAPTCHAs y análisis de comportamiento. Requiere automatización de navegador con configuración sigilosa.
- DataDome
- Detección de bots en tiempo real con modelos ML. Analiza huella digital del dispositivo, señales de red y patrones de comportamiento. Común en sitios de comercio electrónico.
- Google reCAPTCHA
- Sistema CAPTCHA de Google. v2 requiere interacción del usuario, v3 funciona silenciosamente con puntuación de riesgo. Se puede resolver con servicios de CAPTCHA.
- Limitación de velocidad
- Limita solicitudes por IP/sesión en el tiempo. Se puede eludir con proxies rotativos, retrasos en solicitudes y scraping distribuido.
- Bloqueo de IP
- Bloquea IPs de centros de datos conocidos y direcciones marcadas. Requiere proxies residenciales o móviles para eludir efectivamente.
- Huella del navegador
- Identifica bots por características del navegador: canvas, WebGL, fuentes, plugins. Requiere spoofing o perfiles de navegador reales.
Acerca de Realtor.com
Descubre qué ofrece Realtor.com y qué datos valiosos se pueden extraer.
El poder de los datos de Realtor.com
Realtor.com es una plataforma inmobiliaria líder operada por Move, Inc., que ofrece una de las bases de datos de anuncios de propiedades más precisas y actualizadas de los Estados Unidos. Debido a que mantiene relaciones directas con más de 800 servicios de listados múltiples (MLS) locales, ofrece una cobertura de casi el 99% de los anuncios disponibles, que a menudo se actualizan cada 15 minutos. Esto lo convierte en una mina de oro para los profesionales que buscan la información de mercado más actual.
Perspectivas completas de la propiedad
La plataforma va más allá del simple precio y el número de habitaciones. Incluye datos históricos detallados, como registros de impuestos sobre la propiedad, calificaciones de seguridad del vecindario, detalles del distrito escolar y pagos mensuales estimados. Para los inversores inmobiliarios y los analistas de mercado, este nivel de datos granular es esencial para una valoración precisa de las propiedades y la previsión de tendencias.
Por qué las empresas hacen scraping en Realtor.com
El scraping de este sitio web permite a las empresas automatizar la recopilación de miles de anuncios que sería imposible reunir manualmente. Ya sea para crear un calculador de hipotecas competitivo, identificar oportunidades de 'fix-and-flip' o supervisar el rendimiento de las agencias, los datos estructurados extraídos de Realtor.com sirven como un activo fundamental para la inteligencia inmobiliaria de alto nivel.
¿Por Qué Scrapear Realtor.com?
Descubre el valor comercial y los casos de uso para extraer datos de Realtor.com.
Realizar análisis de tendencias del mercado en tiempo real en todos los códigos postales de EE. UU.
Identificar propiedades listas para inversión que cumplan con criterios específicos de ROI
Generar leads de alta calidad para corredores de hipotecas y proveedores de seguros de hogar
Analizar las fluctuaciones históricas de precios para tasaciones de propiedades precisas
Monitorear el inventario de las agencias competidoras y el rendimiento de sus anuncios
Agregar datos completos de vecindarios y escuelas para servicios de reubicación
Desafíos de Scraping
Desafíos técnicos que puedes encontrar al scrapear Realtor.com.
Desafíos agresivos de Cloudflare que requieren ejecución avanzada de JS
Componentes de React profundamente anidados con nombres de clases dinámicos que cambian con frecuencia
Limitación de tasa estricta que resulta en una rápida inclusión en listas negras de IP sin proxies
Geo-fencing regional que prioriza las direcciones IP basadas en EE. UU.
Patrones de detección de bots que rastrean los movimientos del mouse y el comportamiento del usuario
Scrapea Realtor.com con IA
Sin código necesario. Extrae datos en minutos con automatización impulsada por IA.
Cómo Funciona
Describe lo que necesitas
Dile a la IA qué datos quieres extraer de Realtor.com. Solo escríbelo en lenguaje natural — sin código ni selectores.
La IA extrae los datos
Nuestra inteligencia artificial navega Realtor.com, maneja contenido dinámico y extrae exactamente lo que pediste.
Obtén tus datos
Recibe datos limpios y estructurados listos para exportar como CSV, JSON o enviar directamente a tus aplicaciones.
Por Qué Usar IA para el Scraping
La IA facilita el scraping de Realtor.com sin escribir código. Nuestra plataforma impulsada por inteligencia artificial entiende qué datos quieres — solo descríbelo en lenguaje natural y la IA los extrae automáticamente.
How to scrape with AI:
- Describe lo que necesitas: Dile a la IA qué datos quieres extraer de Realtor.com. Solo escríbelo en lenguaje natural — sin código ni selectores.
- La IA extrae los datos: Nuestra inteligencia artificial navega Realtor.com, maneja contenido dinámico y extrae exactamente lo que pediste.
- Obtén tus datos: Recibe datos limpios y estructurados listos para exportar como CSV, JSON o enviar directamente a tus aplicaciones.
Why use AI for scraping:
- Evade Cloudflare y DataDome sin necesidad de código personalizado complejo
- La herramienta de selección visual gestiona los nombres de clases dinámicos de React sin esfuerzo
- La infraestructura basada en la nube evita que tu IP local sea bloqueada
- El programador integrado permite actualizaciones automáticas diarias de los datos del mercado
- Integración directa para exportar datos a Google Sheets o mediante Webhooks
Scrapers Sin Código para Realtor.com
Alternativas de apuntar y clic al scraping con IA
Varias herramientas sin código como Browse.ai, Octoparse, Axiom y ParseHub pueden ayudarte a scrapear Realtor.com. Estas herramientas usan interfaces visuales para seleccionar elementos, pero tienen desventajas comparadas con soluciones con IA.
Flujo de Trabajo Típico con Herramientas Sin Código
Desafíos Comunes
Curva de aprendizaje
Comprender selectores y lógica de extracción lleva tiempo
Los selectores se rompen
Los cambios en el sitio web pueden romper todo el flujo de trabajo
Problemas con contenido dinámico
Los sitios con mucho JavaScript requieren soluciones complejas
Limitaciones de CAPTCHA
La mayoría de herramientas requieren intervención manual para CAPTCHAs
Bloqueo de IP
El scraping agresivo puede resultar en el bloqueo de tu IP
Scrapers Sin Código para Realtor.com
Varias herramientas sin código como Browse.ai, Octoparse, Axiom y ParseHub pueden ayudarte a scrapear Realtor.com. Estas herramientas usan interfaces visuales para seleccionar elementos, pero tienen desventajas comparadas con soluciones con IA.
Flujo de Trabajo Típico con Herramientas Sin Código
- Instalar extensión del navegador o registrarse en la plataforma
- Navegar al sitio web objetivo y abrir la herramienta
- Seleccionar con point-and-click los elementos de datos a extraer
- Configurar selectores CSS para cada campo de datos
- Configurar reglas de paginación para scrapear múltiples páginas
- Resolver CAPTCHAs (frecuentemente requiere intervención manual)
- Configurar programación para ejecuciones automáticas
- Exportar datos a CSV, JSON o conectar vía API
Desafíos Comunes
- Curva de aprendizaje: Comprender selectores y lógica de extracción lleva tiempo
- Los selectores se rompen: Los cambios en el sitio web pueden romper todo el flujo de trabajo
- Problemas con contenido dinámico: Los sitios con mucho JavaScript requieren soluciones complejas
- Limitaciones de CAPTCHA: La mayoría de herramientas requieren intervención manual para CAPTCHAs
- Bloqueo de IP: El scraping agresivo puede resultar en el bloqueo de tu IP
Ejemplos de Código
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Nota: Realtor.com utiliza un Cloudflare agresivo. Las solicitudes simples suelen fallar.
url = "https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/New-York_NY"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
"Accept-Language": "en-US,en;q=0.9"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
# Comprobar si superamos el anti-bot
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Apuntar a las tarjetas de propiedad basadas en atributos de datos comunes
prices = soup.select('span[data-label="pc-price"]')
for price in prices:
print(f"Precio de la propiedad: {price.text}")
else:
print(f"Bloqueado o Error: Código de estado {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"Conexión fallida: {e}")Cuándo Usar
Mejor para páginas HTML estáticas donde el contenido se carga del lado del servidor. El enfoque más rápido y simple cuando no se requiere renderizado de JavaScript.
Ventajas
- ●Ejecución más rápida (sin sobrecarga del navegador)
- ●Menor consumo de recursos
- ●Fácil de paralelizar con asyncio
- ●Excelente para APIs y páginas estáticas
Limitaciones
- ●No puede ejecutar JavaScript
- ●Falla en SPAs y contenido dinámico
- ●Puede tener dificultades con sistemas anti-bot complejos
Cómo Scrapear Realtor.com con Código
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Nota: Realtor.com utiliza un Cloudflare agresivo. Las solicitudes simples suelen fallar.
url = "https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/New-York_NY"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36",
"Accept-Language": "en-US,en;q=0.9"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
# Comprobar si superamos el anti-bot
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Apuntar a las tarjetas de propiedad basadas en atributos de datos comunes
prices = soup.select('span[data-label="pc-price"]')
for price in prices:
print(f"Precio de la propiedad: {price.text}")
else:
print(f"Bloqueado o Error: Código de estado {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"Conexión fallida: {e}")Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_realtor():
with sync_playwright() as p:
# Lanzamiento con configuraciones tipo stealth
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) ...")
page = context.new_page()
print("Navegando a Realtor.com...")
page.goto("https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Austin_TX", wait_until="networkidle")
# Esperar a que los selectores de tarjetas de propiedad se carguen vía JS
page.wait_for_selector('div[data-testid="property-card"]')
listings = page.query_selector_all('div[data-testid="property-card"]')
for item in listings:
price = item.query_selector('[data-label="pc-price"]').inner_text()
address = item.query_selector('[data-label="pc-address"]').inner_text()
print(f"Anuncio: {address} - Precio: {price}")
browser.close()
scrape_realtor()Python + Scrapy
import scrapy
class RealtorSpider(scrapy.Spider):
name = 'realtor_spider'
start_urls = ['https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Miami_FL']
def parse(self, response):
# Extracción de datos usando selectores CSS
for property in response.css('div[data-testid="property-card"]'):
yield {
'price': property.css('span[data-label="pc-price"]::text').get(),
'address': property.css('div[data-label="pc-address"]::text').get(),
'beds': property.css('li[data-label="pc-meta-beds"] span::text').get()
}
# Gestión simple de paginación
next_page = response.css('a[aria-label="Go to next page"]::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({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// Configurar headers de alto nivel para imitar a un usuario real
await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36');
console.log('Visitando Realtor.com...');
await page.goto('https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Chicago_IL', { waitUntil: 'domcontentloaded' });
// Esperar a que los elementos de precio sean visibles
await page.waitForSelector('.pc-price');
const results = await page.evaluate(() => {
const prices = Array.from(document.querySelectorAll('.pc-price'));
return prices.map(p => p.innerText);
});
console.log('Precios extraídos:', results);
await browser.close();
})();Qué Puedes Hacer Con Los Datos de Realtor.com
Explora aplicaciones prácticas e insights de los datos de Realtor.com.
Identificación de inversiones inmobiliarias
Los inversores utilizan datos extraídos para encontrar propiedades listadas por debajo de la mediana del precio por pie cuadrado del vecindario.
Cómo implementar:
- 1Extraer todos los anuncios activos en un condado o ciudad específica
- 2Calcular el precio promedio por pie cuadrado para diferentes tipos de propiedades
- 3Marcar los anuncios que estén un 20% por debajo del promedio para inspección manual
- 4Exportar los resultados a un CRM para el contacto inmediato de los agentes
Usa Automatio para extraer datos de Realtor.com y crear estas aplicaciones sin escribir código.
Qué Puedes Hacer Con Los Datos de Realtor.com
- Identificación de inversiones inmobiliarias
Los inversores utilizan datos extraídos para encontrar propiedades listadas por debajo de la mediana del precio por pie cuadrado del vecindario.
- Extraer todos los anuncios activos en un condado o ciudad específica
- Calcular el precio promedio por pie cuadrado para diferentes tipos de propiedades
- Marcar los anuncios que estén un 20% por debajo del promedio para inspección manual
- Exportar los resultados a un CRM para el contacto inmediato de los agentes
- Generación de leads hipotecarios
Los prestamistas identifican nuevos anuncios para ofrecer opciones de financiación a posibles compradores o agentes inmobiliarios.
- Monitorear Realtor.com para encontrar casas 'recién listadas' en códigos postales específicos
- Extraer el precio de venta y el pago mensual estimado
- Vincular los anuncios con la información de contacto del agente para propuestas de colaboración
- Automatizar un informe diario de nuevas propiedades de alto valor para los equipos de ventas
- Análisis Comparativo de Mercado (CMA)
Los agentes inmobiliarios generan informes comparando sus anuncios con propiedades activas similares en la zona.
- Extraer detalles de propiedades, incluyendo habitaciones, baños y pies cuadrados en un radio de 1 milla
- Obtener los 'Días en el mercado' para analizar qué tan rápido se venden casas similares
- Comparar los precios de lista con los precios históricos de venta en el mismo vecindario
- Visualizar los datos en un tablero para ayudar a los clientes a establecer el precio de venta perfecto
- Previsión de rendimiento de alquiler
Analiza la relación entre los precios de compra y las tarifas de alquiler para calcular el ROI potencial.
- Extraer anuncios tanto de 'En venta' como de 'En alquiler' en los mismos códigos postales
- Relacionar los precios de venta con el ingreso promedio mensual de alquiler para tamaños de propiedad específicos
- Calcular el rendimiento bruto del alquiler para varios vecindarios
- Identificar mercados emergentes donde la demanda de alquiler supera el crecimiento del precio de la propiedad
Potencia tu flujo de trabajo con Automatizacion IA
Automatio combina el poder de agentes de IA, automatizacion web e integraciones inteligentes para ayudarte a lograr mas en menos tiempo.
Consejos Pro para Scrapear Realtor.com
Consejos expertos para extraer datos exitosamente de Realtor.com.
Utiliza proxies residenciales rotativos de alta calidad para evitar bloqueos rápidos de IP por parte de DataDome.
Configura siempre un User-Agent realista e incluye headers de browser estándar como Accept-Language.
Implementa intervalos de espera aleatorios de entre 3 y 10 segundos para imitar la navegación humana natural.
Apunta a los scripts JSON-LD del sitio que se encuentran en el HTML para obtener datos estructurados sin analizar CSS complejo.
Consulta el archivo robots.txt en realtor.com/robots.txt para comprender sus políticas oficiales de rastreo.
Usa navegadores headless (Playwright/Puppeteer) en lugar de simples solicitudes HTTP para gestionar los desafíos de JS.
Testimonios
Lo Que Dicen Nuestros Usuarios
Unete a miles de usuarios satisfechos que han transformado su flujo de trabajo
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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