Hogyan scrapeljük a Zillow-t: A végső útmutató ingatlanpiaci adatokhoz (2025)
Tanuld meg, hogyan scrapelheted a Zillow ingatlanhirdetéseit, árait és Zestimate értékeit. Ez az útmutató lefedi az anti-bot megkerülést, az API alternatívákat...
Anti-bot védelem észlelve
- DataDome
- Valós idejű botészlelés ML modellekkel. Eszközujjlenyomatot, hálózati jeleket és viselkedési mintákat elemez. Gyakori az e-kereskedelmi oldalakon.
- Cloudflare
- Vállalati szintű WAF és botkezelés. JavaScript kihívásokat, CAPTCHA-kat és viselkedéselemzést használ. Böngészőautomatizálás szükséges rejtett beállításokkal.
- 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.
- Behavioral Analysis
- Böngésző ujjlenyomat
- Botokat azonosít a böngésző jellemzői alapján: canvas, WebGL, betűtípusok, bővítmények. Hamisítás vagy valódi böngészőprofilok szükségesek.
A(z) Zillow Névjegye
Fedezze fel, mit kínál a(z) Zillow és milyen értékes adatok nyerhetők ki.
Az észak-amerikai ingatlanpiac vezetője
A Zillow az Egyesült Államok és Kanada vezető ingatlan- és bérleti piaci platformja, amely több millió eladó és kiadó ingatlan átfogó adatbázisát, valamint történelmi adatokat kínál. A Zillow Group tulajdonában lévő platform az elsődleges célpont azon felhasználók számára, akik ingatlanértékeléseket és mélyreható betekintést keresnek a helyi lakáspiacokba.
Átfogó adatpontok
A weboldal rengeteg strukturált adatot tartalmaz, többek között ingatlanárakat, korábbi eladásokat, fizikai jellemzőket (hálószobák, fürdőszobák, alapterület), adózási előzményeket és az értékesítő ügynökök elérhetőségeit. Ezek az információk szinte valós időben frissülnek, így az aktuális piaci kínálat iparági standardjává váltak.
A scrapelt adatok üzleti értéke
Ezek az adatok felbecsülhetetlenek az ingatlanos szakemberek, elemzők és befektetők számára, akiknek figyelemmel kell kísérniük a piaci ingadozásokat és nagyszabású értékelési modelleket kell készíteniük. A Zestimate (a Zillow saját értékbecslése) kinyerésével a vállalkozások nagy léptékben hasonlíthatják össze az ingatlanértékeket a történelmi trendekkel és a helyi piaci versennyel.
Miért Kell Scrapelni a(z) Zillow-t?
Fedezze fel a(z) Zillow-ból történő adatkinyerés üzleti értékét és felhasználási eseteit.
Ingatlanbefektetési elemzés
Versenytárs árazási stratégia
Lead generálás ingatlanügynököknek
Piaci trendek figyelése
Ingatlanértékelési modellezés
Történelmi eladási és adózási kutatás
Automatizált értékbecslési rendszerek
Scraping Kihívások
Technikai kihívások, amelyekkel a(z) Zillow scrapelésekor találkozhat.
Agresszív anti-bot védelem DataDome és Cloudflare használatával
Dinamikus tartalomrenderelés, amely jelentős JavaScript futtatást igényel
Gyakori szerkezeti frissítések és CSS osztály elfedés (obfuscation)
Szigorú rate limiting és IP-alapú blokkolás a lekérdezési minták alapján
Automatizált böngészési aláírások által kiváltott CAPTCHA kihívások
Scrapeld a Zillow-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 Zillow-ról. Csak írd be természetes nyelven — nincs szükség kódra vagy szelektorokra.
Az AI kinyeri az adatokat
Mesterséges intelligenciánk navigál a Zillow-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 Zillow 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 Zillow-ról. Csak írd be természetes nyelven — nincs szükség kódra vagy szelektorokra.
- Az AI kinyeri az adatokat: Mesterséges intelligenciánk navigál a Zillow-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:
- Beépített megkerülés a DataDome és Cloudflare védelemhez
- Vizuális, no-code felület komplex ingatlanpiaci munkafolyamatokhoz
- Menedzselt residential proxy rotáció az IP tiltások elkerülésére
- Felhőalapú ütemezés a napi árváltozások követéséhez
- Közvetlen adatexport CSV, JSON és Google Sheets formátumokba
No-Code Web Scraperek a Zillow számára
Kattints-és-válassz alternatívák az AI-alapú scrapeléshez
Számos no-code eszköz, mint a Browse.ai, Octoparse, Axiom és ParseHub segíthet a Zillow 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 Zillow számára
Számos no-code eszköz, mint a Browse.ai, Octoparse, Axiom és ParseHub segíthet a Zillow 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
# Fejlécek a valódi böngésző imitálásához az azonnali blokkolás elkerülése érdekében
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': 'en-US,en;q=0.9',
}
def scrape_zillow(zip_code):
url = f'https://www.zillow.com/homes/{zip_code}_rb/'
try:
# Kezdeti kérés a listázási oldalra
response = requests.get(url, headers=headers)
# DataDome/Cloudflare 403-as blokkolás ellenőrzése
if response.status_code == 403:
print('Blokkolva az anti-bot által. Használj residential proxykat vagy headless böngészőt.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Ingatlan kártyák azonosítása a data-test attribútum alapján
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'Ár: {price.text if price else "N/A"} | Cím: {addr.text if addr else "N/A"}')
except Exception as e:
print(f'Hiba: {e}')
scrape_zillow('90210')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 Zillow with Code
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Fejlécek a valódi böngésző imitálásához az azonnali blokkolás elkerülése érdekében
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': 'en-US,en;q=0.9',
}
def scrape_zillow(zip_code):
url = f'https://www.zillow.com/homes/{zip_code}_rb/'
try:
# Kezdeti kérés a listázási oldalra
response = requests.get(url, headers=headers)
# DataDome/Cloudflare 403-as blokkolás ellenőrzése
if response.status_code == 403:
print('Blokkolva az anti-bot által. Használj residential proxykat vagy headless böngészőt.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Ingatlan kártyák azonosítása a data-test attribútum alapján
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'Ár: {price.text if price else "N/A"} | Cím: {addr.text if addr else "N/A"}')
except Exception as e:
print(f'Hiba: {e}')
scrape_zillow('90210')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_zillow():
with sync_playwright() as p:
# Indítás valódi user agenttel az alapvető ellenőrzések megkerüléséhez
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()
# Navigáció és várakozás, amíg a React teljesen lerendereli a tartalmat
page.goto('https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/', wait_until='networkidle')
# Várakozás az ingatlan kártyák megjelenésére
page.wait_for_selector('[data-test="property-card"]')
# Adatok kinyerése a renderelt DOM-ból
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 "N/A"
address = address_el.inner_text() if address_el else "N/A"
print(f'Ár: {price}, Cím: {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):
# A Zillow a __NEXT_DATA__ JSON script tagben tárolja az adatokat
# Ez stabilabb, mint a HTML layout scrapelése
json_data = response.xpath('//script[@id="__NEXT_DATA__"]/text()').get()
if json_data:
data = json.loads(json_data)
# Navigálás a beágyazott JSON szerkezetben a találatok eléréséhez
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 () => {
// Böngésző indítása stealth pluginnal a DataDome detektálás elkerülése érdekében
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// Extra fejléc beállítása az emberi viselkedés imitálásához
await page.setExtraHTTPHeaders({
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
});
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();
})();Mit Tehet a(z) Zillow Adataival
Fedezze fel a(z) Zillow adataiból származó gyakorlati alkalmazásokat és betekintéseket.
Befektetési arbitrázs lehetőségek felkutatása
Az ingatlanbefektetők azonosíthatják az alulértékelt ingatlanokat a hirdetési árak és a történelmi Zestimate értékek közvetlen összehasonlításával.
Hogyan implementáljuk:
- 1Az aktív hirdetések napi szintű scrapelése a célzott irányítószámok alapján.
- 2Adatok tárolása time-series adatbázisban a trendelemzéshez.
- 3A hirdetési árak összehasonlítása a történelmi Zestimate értékekkel.
- 4Automatizált riasztások beállítása a helyi medián árnál 10%-kal olcsóbb ingatlanokra.
Használja az Automatio-t adatok kinyeréséhez a Zillow-ből és építse meg ezeket az alkalmazásokat kódírás nélkül.
Mit Tehet a(z) Zillow Adataival
- Befektetési arbitrázs lehetőségek felkutatása
Az ingatlanbefektetők azonosíthatják az alulértékelt ingatlanokat a hirdetési árak és a történelmi Zestimate értékek közvetlen összehasonlításával.
- Az aktív hirdetések napi szintű scrapelése a célzott irányítószámok alapján.
- Adatok tárolása time-series adatbázisban a trendelemzéshez.
- A hirdetési árak összehasonlítása a történelmi Zestimate értékekkel.
- Automatizált riasztások beállítása a helyi medián árnál 10%-kal olcsóbb ingatlanokra.
- Jelzáloghitel lead generálás
A hitelezők azonosíthatják azokat a lakástulajdonosokat, akik nemrég hirdették meg ingatlanukat, hogy újrahitelezési vagy új hiteltermékeket ajánljanak nekik.
- Új „For Sale” hirdetési adatok óránkénti kinyerése.
- A tulajdonosok keresztellenőrzése nyilvános adó- és tulajdoni lap adatokkal.
- A lead-ek dúsítása ellenőrzött elérhetőségekkel.
- Személyre szabott outreach kampányok automatizálása jelzáloghitel-szolgáltatásokhoz.
- Zestimate pontossági audit
Az értékbecslők scrapelt adatok segítségével ellenőrizhetik az automatizált értékelések megbízhatóságát konkrét környékeken.
- A „Recently Sold” (utoljára eladott) adatok scrapelése az elmúlt 6 hónapra.
- Az eladási ár és az utolsó Zestimate közötti különbség kiszámítása.
- A hibahatárok földrajzi feltérképezése az értékelési torzítások azonosításához.
- Az adatok felhasználása az emberi értékbecslési modellek finomításához.
- Bérleti piac optimalizálása
Az ingatlankezelők nyomon követik a bérleti díjak ingadozását, hogy optimális árakat határozzanak meg portfóliójuk számára.
- Bérleti hirdetések heti scrapelése a célzott irányítószámok alatt.
- Árazási trendek elemzése különböző szoba- és fürdőszobaszámok alapján.
- Nagy keresletű környékek azonosítása a hirdetések forgási sebessége alapján.
- A portfólió árazásának dinamikus módosítása a valós idejű piaci adatok alapján.
- Konkurens ingatlanközvetítők figyelése
Az ingatlanügynökségek nyomon követik a rivális irodák készleteit és értékesítési teljesítményét.
- Zillow hirdetések szűrése konkrét konkurens ügynökök vagy irodák neve alapján.
- A „Days on Zillow” (Zillow-n töltött napok) és az állapotváltozások (pl. Függőben, Eladva) kinyerése.
- Az átlagos értékesítési sebesség összehasonlítása a saját teljesítménnyel.
- A piaci részesedés változásainak vizualizálása üzleti intelligencia eszközökkel.
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) Zillow Scrapeléséhez
Szakértői tanácsok a(z) Zillow-ból történő sikeres adatkinyeréshez.
Célozd meg a __NEXT_DATA__ script taget, amely egy hatalmas JSON objektumot tartalmaz a keresési eredményekkel a jobb stabilitás érdekében.
Használj kiváló minőségű residential proxykat a DataDome viselkedésalapú detektálásának megkerüléséhez, amely gyakran blokkolja a data center IP-ket.
Alkalmazz véletlenszerű egérmozgásokat és kattintási késleltetéseket az emberi böngészési minták szimulálásához.
Rotáld a User-Agent stringeket, és biztosítsd, hogy a TLS fingerprint egyezzen a deklarált böngésző aláírásával.
Figyeld a keresési URL query paramétereit, hogy közvetlen linkeket generálhass a szűrt adatok kinyeréséhez (pl. ártartományok).
Scrapelj csúcsidőn kívül (késő este EST szerint), hogy csökkentsd az agresszív rate limiting kockázatát.
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 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
Gyakran ismetelt kerdesek a Zillow-rol
Talalj valaszokat a Zillow-val kapcsolatos gyakori kerdesekre