Je li legalno scrapati Trulia podatke?

Scrapanje javno dostupnih podataka s platforme Trulia općenito se smatra legalnim prema američkom zakonu, pod uvjetom da se radi o osobnim ili istraživačkim svrhama. Ipak, trebali biste izbjegavati prikupljanje osobnih kontaktnih podataka ili kršenje njihovih uvjeta pružanja usluge dok ste prijavljeni, jer to može dovesti do pravnih komplikacija ili IP blokada.

Ima li Trulia službeni API?

Trulia ne nudi službeni samostalni API za javne developere. Pristup podacima o nekretninama upravlja se putem 'Zillow Web Services' unutar Zillow grupe, koji je strogo ograničen i zahtijeva posebno poslovno odobrenje.

Kako izbjeći blokadu Akamai zaštite na Truliji?

Kako biste zaobišli Akamai, morate koristiti visokokvalitetne rezidencijalne proxyje i headless preglednik koji podržava stealth dodatke. Rotacija User-Agent zaglavlja i održavanje niske stope zahtjeva koja oponaša ljudsko ponašanje pregledavanja ključni su za izbjegavanje detekcije.

U koje formate mogu izvesti Trulia podatke?

Većina alata za scraping omogućuje izvoz podataka u CSV, JSON ili Excel formate. Korištenjem automatiziranih alata kao što je Automatio, možete sinkronizirati podatke izravno u Google Sheets ili vanjsku bazu podataka putem Webhooka.

Mogu li scrapati slike iz Trulia oglasa?

Da, slike nekretnina na Truliji pohranjene su u galerijskom formatu. Možete scrapati URL-ove slika iz 'src' atributa slikovnih tagova, iako preuzimanje samih datoteka slika zahtijeva dodatni promet i upravljanje pohranom.

Koliko često trebam scrapati Trulia oglase za nove unose?

Novi oglasi dodaju se svakodnevno, ali promjene cijena mogu se dogoditi svakih sat vremena. Za većinu istraživanja tržišta dovoljno je scrapanje jednom u 24 sata, dok bi aktivni investitori mogli izabrati scraping svakih 4-6 sati kako bi ulovili nagle padove cijena.

Moram li se prijaviti za scrapanje Trulia podataka?

Ne, većina podataka o nekretninama, uključujući cijene i opise, vidljiva je na javnim stranicama pretraživanja bez korisničkog računa. Zapravo se preporučuje da se ne prijavljujete tijekom scrapanja, jer to olakšava praćenje aktivnosti bota i povezivanje s određenim korisničkim računom.

Zašto moj scraper dobiva 403 Forbidden pogrešku na Truliji?

Pogreška 403 obično znači da je vaš bot detektiran od strane njihovog WAF-a (Web Application Firewall). To se najčešće događa jer je vaš IP označen kao podatkovni centar ili se vaši headeri ne podudaraju s onima pravog web preglednika.

Mogu li scrapati ocjene škola i podatke o kriminalitetu s Trulije?

Da, Trulia sadrži podatke o kvartovima poput ocjena škola i mapa kriminaliteta. Ti se podaci često učitavaju putem zasebnih API poziva ili su ugrađeni u početni JSON stanje stranice, što specijalizirani scraper može ekstrahirati.

Kako scrapati Trulia podatke o nekretninama

Naučite kako scrapati Trulia oglase uključujući cijene, adrese i detalje o nekretninama. Savladajte tehnike za zaobilaženje Akamai zaštite.

Započnite Besplatno Scrapanje

trulia.comTeško

Pokrivenost:United States

Dostupni podaci9 polja

NaslovCijenaLokacijaOpisSlikePodaci o prodavačuDatum objaveKategorijeAtributi

Sva polja za ekstrakciju

Adresa nekretnineCijena oglasaBroj spavaćih sobaBroj kupaonicaKvadraturaTip nekretnineGodina izgradnjeVeličina česticeMLS brojIme agentaNaziv agencijeNaziv kvartaOcjene školaUvidi u stopu kriminalitetaTablica povijesti cijenaTablica povijesti porezaOpisni tekst nekretnineURL-ovi galerije slikaProcjene vrijednosti doma

Tehnički zahtjevi

Potreban JavaScript

Bez prijave

Ima paginaciju

Nema službenog API-ja

Otkrivena anti-bot zaštita

Akamai Bot ManagerCloudflareCAPTCHAFingerprintingIP BlockingRate Limiting

O Trulia

Otkrijte što Trulia nudi i koji se vrijedni podaci mogu izvući.

Snaga Trulia podataka

Trulia je vrhunska američka platforma za stambene nekretnine koja kupcima i najmoprimcima pruža ključne uvide u kvartove. U vlasništvu Zillow Group, stranica prikuplja golemu količinu podataka, uključujući stope kriminaliteta, ocjene škola i tržišne trendove u tisućama američkih gradova.

Zašto su ovi podaci vrijedni

Za stručnjake za nekretnine i data scientiste, Trulia služi kao rudnik zlata za lead generation i prediktivno modeliranje. Visoko strukturirani podaci platforme omogućuju duboku analizu fluktuacija cijena, povijesnih poreznih procjena i demografskih promjena koje definiraju lokalna tržišta nekretnina.

Pristup oglasima

Budući da Trulia često ažurira svoje oglase slikama visoke rezolucije i detaljnim opisima nekretnina, ona je primarni cilj za konkurentsku analizu. Scrapanje ovih podataka omogućuje tvrtkama izradu modela automatske procjene vrijednosti (AVM) i praćenje investicijskih prilika u stvarnom vremenu bez ručnog pretraživanja.

Zašto Scrapati Trulia?

Otkrijte poslovnu vrijednost i slučajeve korištenja za izvlačenje podataka iz Trulia.

Praćenje fluktuacija cijena nekretnina u stvarnom vremenu

Analiza tržišnih trendova za projekte urbanog razvoja

Lead generation za kreditne posrednike i agente osiguranja

Izgradnja povijesnih skupova podataka za predviđanje vrijednosti nekretnina

Konkurentski benchmarking u odnosu na druge portale za nekretnine

Agregacija statistika o sigurnosti kvartova i obrazovanju

Izazovi Scrapanja

Tehnički izazovi s kojima se možete susresti prilikom scrapanja Trulia.

Agresivni Akamai Bot Manager mehanizmi detekcije

Velika ovisnost o JavaScriptu za dinamičko učitavanje sadržaja

Stroga ograničenja brzine (rate limits) koja aktiviraju CAPTCHA izazove

Česte promjene CSS klasa i DOM strukture

Geo-blocking rezidencijalnih IP adresa izvan SAD-a

Scrapajte Trulia s AI-jem

Bez kodiranja. Ekstrahirajte podatke u minutama s automatizacijom pogonjenom AI-jem.

Kako funkcionira

Opišite što trebate

Recite AI-ju koje podatke želite ekstrahirati s Trulia. Jednostavno upišite na prirodnom jeziku — bez koda ili selektora.

AI ekstrahira podatke

Naša umjetna inteligencija navigira Trulia, obrađuje dinamički sadržaj i ekstrahira točno ono što ste tražili.

Dobijte svoje podatke

Primite čiste, strukturirane podatke spremne za izvoz kao CSV, JSON ili slanje izravno u vaše aplikacije.

Zašto koristiti AI za scrapanje

No-code vizualno sučelje za brzu ekstrakciju podataka

Automatsko upravljanje JavaScript-heavy karticama nekretnina

Ugrađena rotacija proxyja za zaobilaženje Akamai blokada

Zakazano pokretanje za dnevne presjeke tržišta nekretnina

Izravna integracija s Google Sheets za pohranu podataka

Počnite besplatno scrapati

Kreditna kartica nije potrebnaBesplatan plan dostupanBez postavljanja

No-Code Web Scraperi za Trulia

Klikni-i-odaberi alternative AI scrapanju

Nekoliko no-code alata poput Browse.ai, Octoparse, Axiom i ParseHub mogu vam pomoći scrapati Trulia bez pisanja koda. Ovi alati obično koriste vizualna sučelja za odabir podataka, iako mogu imati problema sa složenim dinamičkim sadržajem ili anti-bot mjerama.

Tipični Tijek Rada s No-Code Alatima

Instalirajte proširenje preglednika ili se registrirajte na platformi

Navigirajte do ciljane web stranice i otvorite alat

Odaberite podatkovne elemente za ekstrakciju klikom

Konfigurirajte CSS selektore za svako podatkovno polje

Postavite pravila paginacije za scrapanje više stranica

Riješite CAPTCHA (često zahtijeva ručno rješavanje)

Konfigurirajte raspored za automatska pokretanja

Izvezite podatke u CSV, JSON ili povežite putem API-ja

Česti Izazovi

Krivulja učenja

Razumijevanje selektora i logike ekstrakcije zahtijeva vrijeme

Selektori se kvare

Promjene na web stranici mogu pokvariti cijeli tijek rada

Problemi s dinamičkim sadržajem

Stranice bogate JavaScriptom zahtijevaju složena rješenja

Ograničenja CAPTCHA

Većina alata zahtijeva ručnu intervenciju za CAPTCHA

Blokiranje IP-a

Agresivno scrapanje može dovesti do blokiranja vaše IP adrese

Primjeri koda

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_trulia_basic(url):
    # Headers are critical to avoid immediate 403
    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': 'en-US,en;q=0.9',
        'Referer': 'https://www.google.com/'
    }
    
    try:
        # Using a session to manage cookies
        session = requests.Session()
        response = session.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            # Example: Extracting price from property cards
            price = soup.select_one('[data-testid="property-price"]')
            print(f'Price found: {price.text if price else "Not Found"}')
        else:
            print(f'Blocked: HTTP {response.status_code}')
    except Exception as e:
        print(f'Request failed: {e}')

scrape_trulia_basic('https://www.trulia.com/CA/San_Francisco/')

Kada Koristiti

Najbolje za statične HTML stranice gdje se sadržaj učitava na strani poslužitelja. Najbrži i najjednostavniji pristup kada JavaScript renderiranje nije potrebno.

Prednosti

●Najbrže izvršavanje (bez opterećenja preglednika)
●Najniža potrošnja resursa
●Lako paralelizirati s asynciom
●Izvrsno za API-je i statične stranice

Ograničenja

●Ne može izvršiti JavaScript
●Ne uspijeva na SPA-ovima i dinamičkom sadržaju
●Može imati problema sa složenim anti-bot sustavima

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_trulia_playwright():
    with sync_playwright() as p:
        # Stealth techniques are required
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        context = browser.new_context(
            user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
            viewport={'width': 1920, 'height': 1080}
        )
        page = context.new_page()
        
        # Navigate and wait for the dynamic property cards to load
        page.goto('https://www.trulia.com/CA/San_Francisco/', wait_until='networkidle')
        page.wait_for_selector('[data-testid="property-card-details"]')
        
        # Extract data from the DOM
        listings = page.query_selector_all('[data-testid="property-card-details"]')
        for item in listings:
            address = item.query_selector('[data-testid="property-address"]').inner_text()
            price = item.query_selector('[data-testid="property-price"]').inner_text()
            print(f'Address: {address} | Price: {price}')
            
        browser.close()

scrape_trulia_playwright()

Kada Koristiti

Koristite kada se sadržaj dinamički učitava putem JavaScripta, ili kada trebate interakciju sa stranicom (klikovi, pomicanje, ispunjavanje obrazaca).

Prednosti

●Izvršava JavaScript kao pravi preglednik
●Upravlja SPA-ovima i dinamičkim sadržajem
●Bolje izbjegavanje anti-bot sustava sa stealth dodacima
●Može napraviti snimke zaslona i PDF-ove

Ograničenja

●Sporije od HTTP zahtjeva
●Veća potrošnja memorije/CPU-a
●Složenija postavka

import scrapy

class TruliaSpider(scrapy.Spider):
    name = 'trulia_spider'
    # Custom settings for bypassing basic protection
    custom_settings = {
        'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Safari/537.36',
        'CONCURRENT_REQUESTS': 1,
        'DOWNLOAD_DELAY': 5
    }
    start_urls = ['https://www.trulia.com/CA/San_Francisco/']

    def parse(self, response):
        for card in response.css('[data-testid="property-card-details"]'):
            yield {
                'address': card.css('[data-testid="property-address"]::text').get(),
                'price': card.css('[data-testid="property-price"]::text').get(),
                'meta': card.css('[data-testid="property-meta"]::text').getall(),
            }
        
        # Follow the "Next" button link
        next_page = response.css('a[aria-label="Next Page"]::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

Kada Koristiti

Idealno za velike projekte indeksiranja koji trebaju scrapati tisuće stranica. Ugrađena podrška za ograničavanje brzine, ponovne pokušaje i podatkovne cjevovode.

Prednosti

●Izgrađeno za skaliranje (milijuni stranica)
●Automatsko upravljanje brzinom zahtjeva
●Ugrađeni cjevovodi za izvoz podataka
●Middleware sustav za proxy/zaglavlja

Ograničenja

●Strmija krivulja učenja
●Pretjerano za male projekte
●Nema izvornog JavaScript renderiranja

const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  // Mimic real browser headers
  await page.setExtraHTTPHeaders({ 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9' });
  
  await page.goto('https://www.trulia.com/CA/San_Francisco/', { waitUntil: 'networkidle2' });
  
  const properties = await page.evaluate(() => {
    const data = [];
    const cards = document.querySelectorAll('[data-testid="property-card-details"]');
    cards.forEach(card => {
      data.push({
        address: card.querySelector('[data-testid="property-address"]')?.innerText,
        price: card.querySelector('[data-testid="property-price"]')?.innerText
      });
    });
    return data;
  });

  console.log(properties);
  await browser.close();
})();

Kada Koristiti

Odaberite ako ste u Node.js/JavaScript ekosustavu ili trebate čvrstu integraciju s frontend alatima.

Prednosti

●Izvorna JavaScript/TypeScript podrška
●Pristup Chrome DevTools protokolu
●Veliki ekosustav i zajednica
●Dobro za projekte teške na JS-u

Ograničenja

●Samo Chrome (vs Playwrightova višepreglednik podrška)
●Slično opterećenje kao Playwright
●Manje zrele stealth opcije

How to Scrape Trulia with Code

Python + Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_trulia_basic(url):
    # Headers are critical to avoid immediate 403
    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': 'en-US,en;q=0.9',
        'Referer': 'https://www.google.com/'
    }
    
    try:
        # Using a session to manage cookies
        session = requests.Session()
        response = session.get(url, headers=headers)
        if response.status_code == 200:
            soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
            # Example: Extracting price from property cards
            price = soup.select_one('[data-testid="property-price"]')
            print(f'Price found: {price.text if price else "Not Found"}')
        else:
            print(f'Blocked: HTTP {response.status_code}')
    except Exception as e:
        print(f'Request failed: {e}')

scrape_trulia_basic('https://www.trulia.com/CA/San_Francisco/')

Python + Playwright

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_trulia_playwright():
    with sync_playwright() as p:
        # Stealth techniques are required
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        context = browser.new_context(
            user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
            viewport={'width': 1920, 'height': 1080}
        )
        page = context.new_page()
        
        # Navigate and wait for the dynamic property cards to load
        page.goto('https://www.trulia.com/CA/San_Francisco/', wait_until='networkidle')
        page.wait_for_selector('[data-testid="property-card-details"]')
        
        # Extract data from the DOM
        listings = page.query_selector_all('[data-testid="property-card-details"]')
        for item in listings:
            address = item.query_selector('[data-testid="property-address"]').inner_text()
            price = item.query_selector('[data-testid="property-price"]').inner_text()
            print(f'Address: {address} | Price: {price}')
            
        browser.close()

scrape_trulia_playwright()

Python + Scrapy

import scrapy

class TruliaSpider(scrapy.Spider):
    name = 'trulia_spider'
    # Custom settings for bypassing basic protection
    custom_settings = {
        'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Safari/537.36',
        'CONCURRENT_REQUESTS': 1,
        'DOWNLOAD_DELAY': 5
    }
    start_urls = ['https://www.trulia.com/CA/San_Francisco/']

    def parse(self, response):
        for card in response.css('[data-testid="property-card-details"]'):
            yield {
                'address': card.css('[data-testid="property-address"]::text').get(),
                'price': card.css('[data-testid="property-price"]::text').get(),
                'meta': card.css('[data-testid="property-meta"]::text').getall(),
            }
        
        # Follow the "Next" button link
        next_page = response.css('a[aria-label="Next Page"]::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

Node.js + Puppeteer

const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  // Mimic real browser headers
  await page.setExtraHTTPHeaders({ 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9' });
  
  await page.goto('https://www.trulia.com/CA/San_Francisco/', { waitUntil: 'networkidle2' });
  
  const properties = await page.evaluate(() => {
    const data = [];
    const cards = document.querySelectorAll('[data-testid="property-card-details"]');
    cards.forEach(card => {
      data.push({
        address: card.querySelector('[data-testid="property-address"]')?.innerText,
        price: card.querySelector('[data-testid="property-price"]')?.innerText
      });
    });
    return data;
  });

  console.log(properties);
  await browser.close();
})();

Što Možete Učiniti S Podacima Trulia

Istražite praktične primjene i uvide iz podataka Trulia.

Prediktivno modeliranje cijena

Analitičari koriste povijesne Trulia podatke za treniranje machine learning modela koji predviđaju buduće vrijednosti nekretnina.

Kako implementirati:

1Ekstrahirajte mjesečne presjeke cijena nekretnina i kvadrature.
2Očistite podatke uklanjanjem ekstremnih vrijednosti ili nepotpunih oglasa.
3Istrenirajte regresijski model koristeći atribute kvarta i nekretnine kao značajke.
4Validirajte model usporedbom sa stvarnim prodajnim cijenama radi preciznosti.

Koristite Automatio za izvlačenje podataka iz Trulia i izgradite ove aplikacije bez pisanja koda.

Vise od samo promptova

Poboljšajte svoj radni tijek sa AI Automatizacijom

Automatio kombinira moc AI agenata, web automatizacije i pametnih integracija kako bi vam pomogao postici vise za manje vremena.

AI Agenti

Web Automatizacija

Pametni Tokovi

Zapocnite Besplatno

Pro Savjeti Za Scrapanje Trulia

Stručni savjeti za uspješno izvlačenje podataka iz Trulia.

Upotrebljavajte premium rezidencijalne proxyje američkih pružatelja usluga kako biste izbjegli Akamai blokade podatkovnih centara.

Identificirajte i ekstrahirajte JSON-LD strukturirane podatke iz izvornog koda stranice za čišće i pouzdanije parsiranje.

Simulirajte ljudske pokrete mišem i skrolanje ako koristite headless preglednik kako biste prošli testove ponašanja.

Ograničite frekvenciju zahtjeva na najviše jedan zahtjev svakih 5-10 sekundi po proxy IP adresi.

Provjerite 'robots.txt' i poštujte crawl-delay direktive ako su specificirane za automatizirane botove.

Uvijek uključite važeći 'Referer' header (npr. s Googlea ili Trulia stranice za pretraživanje) kako biste izgledali legitimno.

Svjedočanstva

Sto Kazu Nasi Korisnici

Pridruzite se tisucama zadovoljnih korisnika koji su transformirali svoj radni tijek

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

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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.

Povezani Web Scraping

Često Postavljana Pitanja o Trulia

Pronađite odgovore na česta pitanja o Trulia

Kako scrapati Trulia podatke o nekretninama

O Trulia

Snaga Trulia podataka

Zašto su ovi podaci vrijedni

Pristup oglasima

Zašto Scrapati Trulia?

Izazovi Scrapanja

Scrapajte Trulia s AI-jem

Kako funkcionira

Zašto koristiti AI za scrapanje

How to scrape with AI:

Why use AI for scraping:

No-Code Web Scraperi za Trulia

Tipični Tijek Rada s No-Code Alatima

Česti Izazovi

No-Code Web Scraperi za Trulia

Tipični Tijek Rada s No-Code Alatima

Česti Izazovi

Primjeri koda

How to Scrape Trulia with Code

Python + Requests

Python + Playwright

Python + Scrapy

Node.js + Puppeteer

Što Možete Učiniti S Podacima Trulia

Prediktivno modeliranje cijena

Benchmarking sigurnosti kvartova

Lead Scoring u nekretninama

Audit uspješnosti agencija

Izvedivost kratkoročnog najma

Što Možete Učiniti S Podacima Trulia

Poboljšajte svoj radni tijek sa AI Automatizacijom

Pro Savjeti Za Scrapanje Trulia

Sto Kazu Nasi Korisnici

Povezani Web Scraping

How to Scrape Brown Real Estate NC | Fayetteville Property Scraper

How to Scrape LivePiazza: Philadelphia Real Estate Scraper

How to Scrape Century 21: A Technical Real Estate Guide

How to Scrape HotPads: A Complete Guide to Extracting Rental Data

How to Scrape Progress Residential Website

How to Scrape Geolocaux | Geolocaux Web Scraper Guide

How to Scrape Sacramento Delta Property Management

How to Scrape Dorman Real Estate Management Listings

Često Postavljana Pitanja o Trulia

Je li legalno scrapati Trulia podatke?

Ima li Trulia službeni API?

Kako izbjeći blokadu Akamai zaštite na Truliji?

U koje formate mogu izvesti Trulia podatke?

Mogu li scrapati slike iz Trulia oglasa?

Koliko često trebam scrapati Trulia oglase za nove unose?

Moram li se prijaviti za scrapanje Trulia podataka?

Zašto moj scraper dobiva 403 Forbidden pogrešku na Truliji?

Mogu li scrapati ocjene škola i podatke o kriminalitetu s Trulije?