Come fare scraping su Zillow: La guida definitiva ai dati immobiliari (2025)
Scopri come fare scraping degli annunci immobiliari, dei prezzi e degli Zestimate di Zillow. Questa guida copre il bypass anti-bot, le alternative alle API e...
Protezione Anti-Bot Rilevata
- DataDome
- Rilevamento bot in tempo reale con modelli ML. Analizza fingerprint del dispositivo, segnali di rete e pattern comportamentali. Comune nei siti e-commerce.
- Cloudflare
- WAF e gestione bot di livello enterprise. Usa sfide JavaScript, CAPTCHA e analisi comportamentale. Richiede automazione del browser con impostazioni stealth.
- Google reCAPTCHA
- Sistema CAPTCHA di Google. v2 richiede interazione utente, v3 funziona silenziosamente con punteggio di rischio. Può essere risolto con servizi CAPTCHA.
- Rate Limiting
- Limita le richieste per IP/sessione nel tempo. Può essere aggirato con proxy rotanti, ritardi nelle richieste e scraping distribuito.
- Behavioral Analysis
- Fingerprinting del browser
- Identifica i bot tramite caratteristiche del browser: canvas, WebGL, font, plugin. Richiede spoofing o profili browser reali.
Informazioni Su Zillow
Scopri cosa offre Zillow e quali dati preziosi possono essere estratti.
Il leader del mercato immobiliare nordamericano
Zillow è il principale marketplace immobiliare e di affitti negli Stati Uniti e in Canada, e offre un database completo di milioni di case in vendita, in affitto e dati storici. Di proprietà e gestito da Zillow Group, la piattaforma è la destinazione principale per i consumatori che cercano valutazioni immobiliari e approfondimenti sui mercati immobiliari locali.
Punti dati completi
Il sito web contiene una ricchezza di dati strutturati tra cui prezzi degli immobili, vendite storiche, attributi fisici (camere, bagni, metratura), cronologia fiscale e informazioni di contatto per gli agenti immobiliari. Queste informazioni sono aggiornate quasi in tempo reale, rendendolo lo standard del settore per la disponibilità attuale del mercato.
Valore di business dei dati estratti
Questi dati sono inestimabili per i professionisti del settore immobiliare, gli analisti e gli investitori che devono monitorare le fluttuazioni del mercato ed eseguire modelli di valutazione su larga scala. Estraendo lo Zestimate (la valutazione proprietaria di Zillow), le aziende possono confrontare i valori degli immobili rispetto ai trend storici e alla concorrenza del mercato locale su scala.
Perché Fare Scraping di Zillow?
Scopri il valore commerciale e i casi d'uso per l'estrazione dati da Zillow.
Analisi degli investimenti immobiliari
Strategia di prezzo competitiva
Lead generation per agenti immobiliari
Monitoraggio dei trend di mercato
Modellazione della valutazione immobiliare
Ricerca storica su vendite e tasse
Sistemi di valutazione automatizzati
Sfide dello Scraping
Sfide tecniche che potresti incontrare durante lo scraping di Zillow.
Protezione anti-bot aggressiva che usa DataDome e Cloudflare
Rendering dinamico dei contenuti che richiede un'esecuzione pesante di JavaScript
Frequenti aggiornamenti della struttura e offuscamento delle classi CSS
Rate limiting rigoroso e blocchi basati su IP basati sui pattern di richiesta
Sfide CAPTCHA innescate da firme di navigazione automatizzate
Scraping di Zillow con l'IA
Nessun codice richiesto. Estrai dati in minuti con l'automazione basata sull'IA.
Come Funziona
Descrivi ciò di cui hai bisogno
Di' all'IA quali dati vuoi estrarre da Zillow. Scrivi semplicemente in linguaggio naturale — nessun codice o selettore necessario.
L'IA estrae i dati
La nostra intelligenza artificiale naviga Zillow, gestisce contenuti dinamici ed estrae esattamente ciò che hai richiesto.
Ottieni i tuoi dati
Ricevi dati puliti e strutturati pronti per l'esportazione in CSV, JSON o da inviare direttamente alle tue applicazioni.
Perché Usare l'IA per lo Scraping
L'IA rende facile lo scraping di Zillow senza scrivere codice. La nostra piattaforma basata sull'intelligenza artificiale capisce quali dati vuoi — descrivili in linguaggio naturale e l'IA li estrae automaticamente.
How to scrape with AI:
- Descrivi ciò di cui hai bisogno: Di' all'IA quali dati vuoi estrarre da Zillow. Scrivi semplicemente in linguaggio naturale — nessun codice o selettore necessario.
- L'IA estrae i dati: La nostra intelligenza artificiale naviga Zillow, gestisce contenuti dinamici ed estrae esattamente ciò che hai richiesto.
- Ottieni i tuoi dati: Ricevi dati puliti e strutturati pronti per l'esportazione in CSV, JSON o da inviare direttamente alle tue applicazioni.
Why use AI for scraping:
- Bypass integrato per la protezione DataDome e Cloudflare
- Interfaccia visiva no-code per workflow immobiliari complessi
- Rotazione gestita dei proxy residenziali per evitare ban IP
- Pianificazione basata su cloud per tracciare i cambiamenti di prezzo giornalieri
- Esportazione diretta dei dati in CSV, JSON e Google Sheets
Scraper Web No-Code per Zillow
Alternative point-and-click allo scraping alimentato da IA
Diversi strumenti no-code come Browse.ai, Octoparse, Axiom e ParseHub possono aiutarti a fare scraping di Zillow senza scrivere codice. Questi strumenti usano interfacce visive per selezionare i dati, anche se possono avere difficoltà con contenuti dinamici complessi o misure anti-bot.
Workflow Tipico con Strumenti No-Code
Sfide Comuni
Curva di apprendimento
Comprendere selettori e logica di estrazione richiede tempo
I selettori si rompono
Le modifiche al sito web possono rompere l'intero flusso di lavoro
Problemi con contenuti dinamici
I siti con molto JavaScript richiedono soluzioni complesse
Limitazioni CAPTCHA
La maggior parte degli strumenti richiede intervento manuale per i CAPTCHA
Blocco IP
Lo scraping aggressivo può portare al blocco del tuo IP
Scraper Web No-Code per Zillow
Diversi strumenti no-code come Browse.ai, Octoparse, Axiom e ParseHub possono aiutarti a fare scraping di Zillow senza scrivere codice. Questi strumenti usano interfacce visive per selezionare i dati, anche se possono avere difficoltà con contenuti dinamici complessi o misure anti-bot.
Workflow Tipico con Strumenti No-Code
- Installare l'estensione del browser o registrarsi sulla piattaforma
- Navigare verso il sito web target e aprire lo strumento
- Selezionare con point-and-click gli elementi dati da estrarre
- Configurare i selettori CSS per ogni campo dati
- Impostare le regole di paginazione per lo scraping di più pagine
- Gestire i CAPTCHA (spesso richiede risoluzione manuale)
- Configurare la pianificazione per le esecuzioni automatiche
- Esportare i dati in CSV, JSON o collegare tramite API
Sfide Comuni
- Curva di apprendimento: Comprendere selettori e logica di estrazione richiede tempo
- I selettori si rompono: Le modifiche al sito web possono rompere l'intero flusso di lavoro
- Problemi con contenuti dinamici: I siti con molto JavaScript richiedono soluzioni complesse
- Limitazioni CAPTCHA: La maggior parte degli strumenti richiede intervento manuale per i CAPTCHA
- Blocco IP: Lo scraping aggressivo può portare al blocco del tuo IP
Esempi di Codice
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Header per imitare un browser reale ed evitare blocchi istantanei
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:
# Richiesta iniziale alla pagina degli annunci
response = requests.get(url, headers=headers)
# Verifica blocchi 403 di DataDome/Cloudflare
if response.status_code == 403:
print('Bloccato dall\'anti-bot. Usa proxy residenziali o un browser headless.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Identifica le schede degli immobili tramite l'attributo data-test
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'Price: {price.text if price else "N/A"} | Address: {addr.text if addr else "N/A"}')
except Exception as e:
print(f'Errore: {e}')
scrape_zillow('90210')Quando Usare
Ideale per pagine HTML statiche con JavaScript minimo. Perfetto per blog, siti di notizie e pagine prodotto e-commerce semplici.
Vantaggi
- ●Esecuzione più veloce (senza overhead del browser)
- ●Consumo risorse minimo
- ●Facile da parallelizzare con asyncio
- ●Ottimo per API e pagine statiche
Limitazioni
- ●Non può eseguire JavaScript
- ●Fallisce su SPA e contenuti dinamici
- ●Può avere difficoltà con sistemi anti-bot complessi
Come Fare Scraping di Zillow con Codice
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Header per imitare un browser reale ed evitare blocchi istantanei
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:
# Richiesta iniziale alla pagina degli annunci
response = requests.get(url, headers=headers)
# Verifica blocchi 403 di DataDome/Cloudflare
if response.status_code == 403:
print('Bloccato dall\'anti-bot. Usa proxy residenziali o un browser headless.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Identifica le schede degli immobili tramite l'attributo data-test
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'Price: {price.text if price else "N/A"} | Address: {addr.text if addr else "N/A"}')
except Exception as e:
print(f'Errore: {e}')
scrape_zillow('90210')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_zillow():
with sync_playwright() as p:
# Avvio con un user agent reale per bypassare i controlli di base
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()
# Naviga e attendi che il contenuto sia completamente renderizzato da React
page.goto('https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/', wait_until='networkidle')
# Attendi che appaiano i selettori delle schede degli immobili
page.wait_for_selector('[data-test="property-card"]')
# Estrai i dati dal DOM renderizzato
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'Price: {price}, Address: {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):
# Zillow memorizza i dati in un tag script JSON chiamato __NEXT_DATA__
# Questo è più stabile rispetto allo scraping del layout HTML
json_data = response.xpath('//script[@id="__NEXT_DATA__"]/text()').get()
if json_data:
data = json.loads(json_data)
# Naviga nella struttura JSON nidificata per trovare i risultati degli annunci
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 () => {
// Avvio del browser con il plugin stealth per evitare il rilevamento di DataDome
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// Imposta un header extra per apparire più umano
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();
})();Cosa Puoi Fare Con I Dati di Zillow
Esplora applicazioni pratiche e insight dai dati di Zillow.
Scoperta di arbitraggio negli investimenti
Gli investitori immobiliari possono identificare immobili sottovalutati confrontando i prezzi di listino direttamente con gli Zestimate storici.
Come implementare:
- 1Esegui lo scraping degli annunci attivi per i codici postali target ogni giorno.
- 2Archivia i dati in un database time-series per l'analisi dei trend.
- 3Confronta i prezzi di listino con i valori storici degli Zestimate.
- 4Attiva avvisi automatizzati per immobili con prezzi inferiori del 10% rispetto alla media locale.
Usa Automatio per estrarre dati da Zillow e costruire queste applicazioni senza scrivere codice.
Cosa Puoi Fare Con I Dati di Zillow
- Scoperta di arbitraggio negli investimenti
Gli investitori immobiliari possono identificare immobili sottovalutati confrontando i prezzi di listino direttamente con gli Zestimate storici.
- Esegui lo scraping degli annunci attivi per i codici postali target ogni giorno.
- Archivia i dati in un database time-series per l'analisi dei trend.
- Confronta i prezzi di listino con i valori storici degli Zestimate.
- Attiva avvisi automatizzati per immobili con prezzi inferiori del 10% rispetto alla media locale.
- Lead generation per mutui
I finanziatori possono identificare i proprietari di case che hanno recentemente messo in vendita immobili per offrire rifinanziamenti o nuovi prodotti di prestito.
- Estrai nuovi dati sugli annunci 'In Vendita' ogni ora.
- Incrocia i proprietari con i registri pubblici delle tasse e degli atti.
- Arricchisci i lead con informazioni di contatto verificate.
- Automatizza campagne di outreach personalizzate per servizi ipotecari.
- Audit dell'accuratezza dello Zestimate
I periti usano i dati estratti per verificare l'affidabilità delle valutazioni automatizzate in quartieri specifici.
- Esegui lo scraping dei dati 'Venduti di recente' degli ultimi 6 mesi.
- Calcola il delta tra il prezzo di vendita e l'ultimo Zestimate.
- Mappa i margini di errore geograficamente per identificare bias di valutazione.
- Usa i dati per correggere i modelli di valutazione umana.
- Ottimizzazione del mercato degli affitti
I gestori di proprietà monitorano le fluttuazioni dei prezzi degli affitti per stabilire tariffe ottimali per i loro portafogli.
- Esegui lo scraping degli annunci di affitto nei codici postali target settimanalmente.
- Analizza i trend dei prezzi per diversi numeri di camere/bagni.
- Identifica i quartieri ad alta domanda in base alla velocità di turnover degli annunci.
- Regola dinamicamente i prezzi del portafoglio in base ai dati di mercato in tempo reale.
- Monitoraggio della concorrenza tra agenzie
Le agenzie immobiliari tracciano l'inventario e le performance degli annunci delle agenzie rivali.
- Filtra gli annunci di Zillow per specifici agenti o nomi di agenzie concorrenti.
- Estrai 'Giorni su Zillow' e i cambi di stato (es. In sospeso, Venduto).
- Confronta la velocità media di vendita con la propria performance.
- Visualizza i cambiamenti nella quota di mercato utilizzando strumenti di business intelligence.
Potenzia il tuo workflow con l'automazione AI
Automatio combina la potenza degli agenti AI, dell'automazione web e delle integrazioni intelligenti per aiutarti a fare di piu in meno tempo.
Consigli Pro per lo Scraping di Zillow
Consigli esperti per estrarre con successo i dati da Zillow.
Punta al tag script __NEXT_DATA__ che contiene un enorme blob JSON di risultati di ricerca per una maggiore stabilità.
Usa proxy residenziali di alta qualità per aggirare il rilevamento comportamentale di DataDome che segnala gli IP dei datacenter.
Introduci movimenti casuali del mouse e ritardi nei clic per imitare i pattern di navigazione umani.
Ruota le stringhe User-Agent e assicurati che i fingerprint TLS corrispondano alla firma del browser dichiarata.
Monitora i parametri di query dell'URL di ricerca per generare link diretti per l'estrazione di dati filtrati (ad es. fasce di prezzo).
Esegui lo scraping durante le ore non di punta (tarda notte EST) per ridurre il rischio di rate limiting aggressivo.
Testimonianze
Cosa dicono i nostri utenti
Unisciti a migliaia di utenti soddisfatti che hanno trasformato il loro workflow
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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