Hogyan gyűjtsünk adatokat a Realtor.com-ról | 2026-os Átfogó Scraping Útmutató
Ismerje meg, hogyan gyűjthet adatokat a Realtor.com ingatlanhirdetéseiből, áraiból és ügynöki adataiból. Fedezze fel a Cloudflare megkerülésének és az amerikai...
Anti-bot védelem észlelve
- Cloudflare
- Vállalati szintű WAF és botkezelés. JavaScript kihívásokat, CAPTCHA-kat és viselkedéselemzést használ. Böngészőautomatizálás szükséges rejtett beállításokkal.
- DataDome
- Valós idejű botészlelés ML modellekkel. Eszközujjlenyomatot, hálózati jeleket és viselkedési mintákat elemez. Gyakori az e-kereskedelmi oldalakon.
- Google reCAPTCHA
- A Google CAPTCHA rendszere. v2 felhasználói interakciót igényel, v3 csendesen fut kockázatértékeléssel. CAPTCHA szolgáltatásokkal megoldható.
- Sebességkorlátozás
- IP/munkamenet alapú kéréseket korlátoz időben. Forgó proxykkal, kéréskésleltetéssel és elosztott scrapinggel megkerülhető.
- IP-blokkolás
- Ismert adatközponti IP-ket és megjelölt címeket blokkol. Lakossági vagy mobil proxyk szükségesek a hatékony megkerüléshez.
- Böngésző ujjlenyomat
- Botokat azonosít a böngésző jellemzői alapján: canvas, WebGL, betűtípusok, bővítmények. Hamisítás vagy valódi böngészőprofilok szükségesek.
A(z) Realtor.com Névjegye
Fedezze fel, mit kínál a(z) Realtor.com és milyen értékes adatok nyerhetők ki.
A Realtor.com adatainak ereje
A Realtor.com egy vezető ingatlanpiaci platform, amelyet a Move, Inc. üzemeltet. Az Egyesült Államok egyik legpontosabb és legfrissebb ingatlanhirdetési adatbázisát biztosítja. Mivel több mint 800 helyi Multiple Listing Service (MLS) rendszerrel áll közvetlen kapcsolatban, az elérhető hirdetések közel 99%-át lefedi, gyakran 15 percenkénti frissítéssel. Ez igazi aranybányává teszi a szakemberek számára, akik a legfrissebb piaci információkat keresik.
Átfogó ingatlanpiaci betekintés
A platform túlmutat az egyszerű árakon és a szobaszámokon. Olyan mély elemzési adatokat tartalmaz, mint az ingatlanadó-nyilvántartások, a környék biztonsági besorolása, az iskolai körzetek részletei és a becsült havi törlesztőrészletek. Az ingatlanbefektetők és piaci elemzők számára ez a részletesség elengedhetetlen a pontos ingatlanértékeléshez és a trendek előrejelzéséhez.
Miért gyűjtenek a vállalkozások adatokat a Realtor.com-ról?
Az oldal scrapingelése lehetővé teszi a cégek számára több ezer hirdetés automatizált gyűjtését, amit manuálisan lehetetlen lenne kivitelezni. Legyen szó versenyképes jelzáloghitel-kalkulátor építéséről, befektetési lehetőségek azonosításáról vagy az ingatlanirodák teljesítményének nyomon követéséről, a Realtor.com-ról kinyert strukturált adatok alapvető eszközként szolgálnak a magas szintű ingatlanpiaci intelligenciához.
Miért Kell Scrapelni a(z) Realtor.com-t?
Fedezze fel a(z) Realtor.com-ból történő adatkinyerés üzleti értékét és felhasználási eseteit.
Valós idejű piaci trendelemzés az amerikai irányítószámok alapján
Befektetésre kész, konkrét ROI kritériumoknak megfelelő ingatlanok azonosítása
Kiváló minőségű leadek generálása jelzáloghitel-közvetítők és biztosítók számára
Történelmi áringadozások elemzése a pontos ingatlanértékeléshez
A versenytárs ingatlanirodák készleteinek és teljesítményének nyomon követése
Átfogó környékbeli és iskolai adatok összesítése költöztetési szolgáltatásokhoz
Scraping Kihívások
Technikai kihívások, amelyekkel a(z) Realtor.com scrapelésekor találkozhat.
Agresszív Cloudflare kihívások, amelyek fejlett JS futtatást igényelnek
Mélyen beágyazott React komponensek gyakran változó dinamikus osztálynevekkel
Szigorú rate limiting, amely proxyk nélkül gyors IP-feketelistázást eredményez
Regionális geo-fencing, amely az USA-alapú IP-címeket részesíti előnyben
Bot-detektáló minták, amelyek nyomon követik az egérmozgást és a felhasználói viselkedést
Scrapeld a Realtor.com-t AI-val
Nincs szükség kódolásra. Nyerj ki adatokat percek alatt AI-vezérelt automatizálással.
Hogyan működik
Írd le, mire van szükséged
Mondd el az AI-nak, milyen adatokat szeretnél kinyerni a Realtor.com-ról. Csak írd be természetes nyelven — nincs szükség kódra vagy szelektorokra.
Az AI kinyeri az adatokat
Mesterséges intelligenciánk navigál a Realtor.com-on, kezeli a dinamikus tartalmat, és pontosan azt nyeri ki, amit kértél.
Kapd meg az adataidat
Kapj tiszta, strukturált adatokat, amelyek készen állnak CSV, JSON exportra vagy közvetlenül az alkalmazásaidba küldésre.
Miért érdemes AI-t használni a scrapeléshez
Az AI megkönnyíti a Realtor.com scrapelését kódírás nélkül. Mesterséges intelligenciával működő platformunk megérti, milyen adatokra van szükséged — csak írd le természetes nyelven, és az AI automatikusan kinyeri őket.
How to scrape with AI:
- Írd le, mire van szükséged: Mondd el az AI-nak, milyen adatokat szeretnél kinyerni a Realtor.com-ról. Csak írd be természetes nyelven — nincs szükség kódra vagy szelektorokra.
- Az AI kinyeri az adatokat: Mesterséges intelligenciánk navigál a Realtor.com-on, kezeli a dinamikus tartalmat, és pontosan azt nyeri ki, amit kértél.
- Kapd meg az adataidat: Kapj tiszta, strukturált adatokat, amelyek készen állnak CSV, JSON exportra vagy közvetlenül az alkalmazásaidba küldésre.
Why use AI for scraping:
- Megkerüli a Cloudflare-t és a DataDome-ot bonyolult egyedi kódok nélkül
- A vizuális szelektor eszköz könnyedén kezeli a dinamikus React osztályneveket
- A felhőalapú infrastruktúra megakadályozza a helyi IP-cím blokkolását
- A beépített ütemező lehetővé teszi a napi piaci adatok automatikus frissítését
- Közvetlen integráció az adatok Google Sheets-be való exportálásához vagy Webhook-on keresztüli továbbításához
No-Code Web Scraperek a Realtor.com számára
Kattints-és-válassz alternatívák az AI-alapú scrapeléshez
Számos no-code eszköz, mint a Browse.ai, Octoparse, Axiom és ParseHub segíthet a Realtor.com scrapelésében kódírás nélkül. Ezek az eszközök általában vizuális felületeket használnak az adatok kiválasztásához, bár nehézségeik lehetnek összetett dinamikus tartalmakkal vagy anti-bot intézkedésekkel.
Tipikus Munkafolyamat No-Code Eszközökkel
Gyakori Kihívások
Tanulási görbe
A szelektorok és a kinyerési logika megértése időt igényel
Szelektorok elromlanak
A weboldal változásai tönkretehetik a teljes munkafolyamatot
Dinamikus tartalom problémák
JavaScript-gazdag oldalak komplex megoldásokat igényelnek
CAPTCHA korlátozások
A legtöbb eszköz manuális beavatkozást igényel CAPTCHA esetén
IP blokkolás
Az agresszív scraping az IP blokkolásához vezethet
No-Code Web Scraperek a Realtor.com számára
Számos no-code eszköz, mint a Browse.ai, Octoparse, Axiom és ParseHub segíthet a Realtor.com scrapelésében kódírás nélkül. Ezek az eszközök általában vizuális felületeket használnak az adatok kiválasztásához, bár nehézségeik lehetnek összetett dinamikus tartalmakkal vagy anti-bot intézkedésekkel.
Tipikus Munkafolyamat No-Code Eszközökkel
- Böngésző bővítmény telepítése vagy regisztráció a platformon
- Navigálás a célweboldalra és az eszköz megnyitása
- Adatelemek kiválasztása kattintással
- CSS szelektorok konfigurálása minden adatmezőhöz
- Lapozási szabályok beállítása több oldal scrapeléséhez
- CAPTCHA kezelése (gyakran manuális megoldás szükséges)
- Ütemezés konfigurálása automatikus futtatásokhoz
- Adatok exportálása CSV, JSON formátumba vagy API-n keresztüli csatlakozás
Gyakori Kihívások
- Tanulási görbe: A szelektorok és a kinyerési logika megértése időt igényel
- Szelektorok elromlanak: A weboldal változásai tönkretehetik a teljes munkafolyamatot
- Dinamikus tartalom problémák: JavaScript-gazdag oldalak komplex megoldásokat igényelnek
- CAPTCHA korlátozások: A legtöbb eszköz manuális beavatkozást igényel CAPTCHA esetén
- IP blokkolás: Az agresszív scraping az IP blokkolásához vezethet
Kod peldak
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Megjegyzés: A Realtor.com agresszív Cloudflare védelmet használ. Az egyszerű kérések gyakran sikertelenek.
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)
# Ellenőrizzük, hogy átjutottunk-e az anti-bot védelmen
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Ingatlan-kártyák megcélzása közös adat-attribútumok alapján
prices = soup.select('span[data-label="pc-price"]')
for price in prices:
print(f"Ingatlan ára: {price.text}")
else:
print(f"Blokkolva vagy hiba: Státuszkód {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"Kapcsolódási hiba: {e}")Mikor Használjuk
A legjobb statikus HTML oldalakhoz, ahol a tartalom szerver oldalon töltődik. A leggyorsabb és legegyszerűbb megközelítés, amikor JavaScript renderelés nem szükséges.
Előnyök
- ●Leggyorsabb végrehajtás (nincs böngésző overhead)
- ●Legalacsonyabb erőforrás-fogyasztás
- ●Könnyen párhuzamosítható asyncio-val
- ●Kiváló API-khoz és statikus oldalakhoz
Korlátok
- ●Nem tudja végrehajtani a JavaScriptet
- ●Nem működik SPA-knál és dinamikus tartalmaknál
- ●Problémái lehetnek összetett anti-bot rendszerekkel
How to Scrape Realtor.com with Code
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Megjegyzés: A Realtor.com agresszív Cloudflare védelmet használ. Az egyszerű kérések gyakran sikertelenek.
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)
# Ellenőrizzük, hogy átjutottunk-e az anti-bot védelmen
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Ingatlan-kártyák megcélzása közös adat-attribútumok alapján
prices = soup.select('span[data-label="pc-price"]')
for price in prices:
print(f"Ingatlan ára: {price.text}")
else:
print(f"Blokkolva vagy hiba: Státuszkód {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"Kapcsolódási hiba: {e}")Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_realtor():
with sync_playwright() as p:
# Indítás stealth-szerű beállításokkal
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("Navigálás a Realtor.com-ra...")
page.goto("https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Austin_TX", wait_until="networkidle")
# Várakozás az ingatlan-kártyák JS-en keresztüli betöltésére
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"Hirdetés: {address} - Ár: {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):
# Adatok kinyerése CSS szelektorok használatával
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()
}
# Egyszerű lapozás kezelése
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();
// Magas szintű fejlécek beállítása a valós felhasználó szimulálásához
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('Realtor.com látogatása...');
await page.goto('https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Chicago_IL', { waitUntil: 'domcontentloaded' });
// Várakozás az árelemek megjelenésére
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('Kinyert árak:', results);
await browser.close();
})();Mit Tehet a(z) Realtor.com Adataival
Fedezze fel a(z) Realtor.com adataiból származó gyakorlati alkalmazásokat és betekintéseket.
Ingatlanbefektetési lehetőségek azonosítása
A befektetők a kinyert adatokat arra használják, hogy megtalálják a környék medián négyzetméterára alatt hirdetett ingatlanokat.
Hogyan implementáljuk:
- 1Egy adott megye vagy város összes aktív hirdetésének scrapingelése
- 2Az átlagos négyzetméterár kiszámítása a különböző ingatlantípusokra
- 3Az átlagárnál 20%-kal olcsóbb hirdetések megjelölése manuális ellenőrzésre
- 4Az eredmények exportálása CRM-be az ügynöki megkeresésekhez
Használja az Automatio-t adatok kinyeréséhez a Realtor.com-ből és építse meg ezeket az alkalmazásokat kódírás nélkül.
Mit Tehet a(z) Realtor.com Adataival
- Ingatlanbefektetési lehetőségek azonosítása
A befektetők a kinyert adatokat arra használják, hogy megtalálják a környék medián négyzetméterára alatt hirdetett ingatlanokat.
- Egy adott megye vagy város összes aktív hirdetésének scrapingelése
- Az átlagos négyzetméterár kiszámítása a különböző ingatlantípusokra
- Az átlagárnál 20%-kal olcsóbb hirdetések megjelölése manuális ellenőrzésre
- Az eredmények exportálása CRM-be az ügynöki megkeresésekhez
- Jelzáloghitel lead generálás
A hitelezők az új hirdetések azonosításával kínálnak finanszírozási lehetőségeket a leendő vásárlóknak vagy hirdető ügynököknek.
- A Realtor.com figyelése az adott irányítószámok alatt megjelenő új hirdetésekre
- A hirdetési ár és a becsült havi törlesztőrészlet kinyerése
- A hirdetések párosítása az ügynökök elérhetőségeivel partnerségi megkeresés céljából
- Napi jelentés automatizálása az új, nagy értékű ingatlanokról az értékesítési csapatok számára
- Versenypiaci elemzés (CMA)
Az ingatlanügynökök olyan jelentéseket készítenek, amelyekben összehasonlítják hirdetéseiket a környéken lévő hasonló aktív ajánlatokkal.
- Ingatlanadatok gyűjtése (szobák, fürdők, négyzetméter) 1 mérföldes körzeten belül
- A 'Days on Market' (piacon töltött napok) kinyerése a hasonló házak eladási sebességének elemzéséhez
- A hirdetési árak összehasonlítása az ugyanazon környéken korábban eladott ingatlanok áraival
- Az adatok vizualizálása egy irányítópulton az optimális hirdetési ár meghatározásához
- Bérleti hozam előrejelzés
A vételárak és a bérleti díjak közötti kapcsolat elemzése a potenciális ROI kiszámításához.
- Az 'Eladó' és 'Kiadó' hirdetések egyidejű scrapingelése ugyanazon irányítószámok alatt
- Az eladási árak és az átlagos havi bérleti díjak összevetése adott ingatlanméretekre
- Bruttó bérleti hozam számítása a különböző környékekre
- Feltörekvő piacok azonosítása, ahol a bérleti kereslet meghaladja az ingatlanárak növekedését
Turbozd fel a munkafolyamatodat AI automatizalasal
Az Automatio egyesiti az AI ugynokk, a web automatizalas es az okos integraciok erejet, hogy segitsen tobbet elerni kevesebb ido alatt.
Profi Tippek a(z) Realtor.com Scrapeléséhez
Szakértői tanácsok a(z) Realtor.com-ból történő sikeres adatkinyeréshez.
Használjon kiváló minőségű lakossági rotáló proxykat a DataDome általi gyors IP-tiltások elkerülése érdekében.
Mindig állítson be valósághű User-Agent értéket, és mellékelje a szabványos böngészőfejléceket, mint például az Accept-Language.
Alkalmazzon véletlenszerű, 3 és 10 másodperc közötti várakozási időket (sleep intervals) a természetes emberi böngészés szimulálásához.
Célozza meg az oldalon található JSON-LD scripteket a HTML-ben a strukturált adatok eléréséhez, így elkerülheti a bonyolult CSS-elemzést.
Ellenőrizze a robots.txt fájlt a realtor.com/robots.txt címen a hivatalos crawling irányelvek megismeréséhez.
Használjon headless böngészőket (Playwright/Puppeteer) az egyszerű HTTP kérések helyett a JS-alapú kihívások kezelésére.
Velemenyek
Mit mondanak a felhasznaloink
Csatlakozz tobb ezer elegedett felhasznalohoz, akik atalakitottak a munkafolyamatukat
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.
Kapcsolodo 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
Gyakran ismetelt kerdesek a Realtor.com-rol
Talalj valaszokat a Realtor.com-val kapcsolatos gyakori kerdesekre