Apartments.com 스크레이핑 방법 | Apartments.com 웹 스크레이퍼 가이드

Apartments.com에서 임대 매물, 가격, 편의시설 데이터를 스크레이핑하는 방법을 알아보세요. Akamai 봇 차단을 극복하고 가치 있는 미국 부동산 데이터를 수집하세요.

커버리지:United States
사용 가능한 데이터10 필드
제목가격위치설명이미지판매자 정보연락처 정보게시 날짜카테고리속성
모든 추출 가능한 필드
부동산 이름상세 도로명 주소도시주(State)우편번호(Zip Code)월 임대료 범위유닛 가용성침실 수욕실 수면적(Square Footage)반려동물 정책 상세건물 편의시설세대 내 옵션자산 관리자 정보연락처 전화번호상세 설명이미지 URL도보 점수(Walk Score)대중교통 점수(Transit Score)
기술 요구사항
JavaScript 필요
로그인 불필요
페이지네이션 있음
공식 API 없음
봇 방지 보호 감지됨
Akamai Bot ManagerCloudflarereCAPTCHARate LimitingTLS Fingerprinting

봇 방지 보호 감지됨

Akamai Bot Manager
장치 핑거프린팅, 행동 분석, 머신 러닝을 사용한 고급 봇 탐지. 가장 정교한 안티봇 시스템 중 하나.
Cloudflare
엔터프라이즈급 WAF 및 봇 관리. JavaScript 챌린지, CAPTCHA, 행동 분석 사용. 스텔스 설정의 브라우저 자동화 필요.
Google reCAPTCHA
Google의 CAPTCHA 시스템. v2는 사용자 상호작용 필요, v3는 위험 점수로 조용히 실행. CAPTCHA 서비스로 해결 가능.
속도 제한
시간당 IP/세션별 요청 제한. 회전 프록시, 요청 지연, 분산 스크래핑으로 우회 가능.
브라우저 핑거프린팅
브라우저 특성으로 봇 식별: canvas, WebGL, 글꼴, 플러그인. 스푸핑 또는 실제 브라우저 프로필 필요.

Apartments.com 정보

Apartments.com이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.

Apartments.com 개요

Apartments.comCoStar Group이 운영하는 미국 내 주거용 임대 부동산 분야의 선도적인 온라인 마켓플레이스입니다. 아파트, 콘도, 타운하우스, 단독 주택을 포함하여 수백만 개의 활성 매물로 구성된 방대한 데이터베이스를 보유하고 있습니다. 이 플랫폼은 고해상도 이미지, 평면도, 검증된 공실 현황 등 상세한 정보를 제공하는 것으로 유명하며, 미국 임대 시장 분석의 핵심 리소스로 활용됩니다.

데이터의 가치

이 플랫폼에서 추출된 데이터는 부동산 투자자, 자산 관리자 및 경제 연구원들에게 필수적입니다. 여러 대도시 지역의 임대료 가격 트렌드, 공실률, 편의시설 선호도에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다. 이러한 정보를 취합함으로써 기업은 경쟁력을 벤치마킹하고 높은 수익이 예상되는 투자 핫스팟을 정밀하게 식별할 수 있습니다.

스크레이핑이 필수적인 이유

Apartments.com에서 수동으로 데이터를 수집하는 것은 방대한 매물 규모와 빈번한 업데이트 때문에 사실상 불가능합니다. 자동화된 스크레이핑을 통해 가격 변동 및 신규 매물 알림을 체계적으로 추적할 수 있으며, 이는 빠르게 변화하는 주거용 임대 시장에서 경쟁 우위를 유지하는 데 결정적인 역할을 합니다.

Apartments.com 정보

왜 Apartments.com을 스크래핑해야 하나요?

Apartments.com에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.

초지엽적(Hyper-local) 임대 시장 가격 분석 수행

경쟁사의 공실 및 가격 책정 전략 모니터링

부동산 서비스 제공업체를 위한 고품질 리드 생성

도시 개발 연구를 위한 역사적 데이터 수집

다양한 인구 통계별 편의시설 트렌드 추적

부동산 투자 가치 평가 모델 자동화

스크래핑 과제

Apartments.com 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.

공격적인 Akamai 봇 보호 및 TLS fingerprinting

JavaScript로 렌더링되는 고도의 동적 컨텐츠

검색 결과 반복 작업에 대한 엄격한 rate limiting

평면도 데이터를 위한 복잡한 다층 구조의 DOM

정적 CSS selectors를 무력화하는 빈번한 UI 업데이트

AI로 Apartments.com 스크래핑

코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.

작동 방식

1

필요한 것을 설명하세요

Apartments.com에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.

2

AI가 데이터를 추출

인공지능이 Apartments.com을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.

3

데이터 받기

CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.

스크래핑에 AI를 사용하는 이유

Akamai 및 WAF 차단 자동 우회
코드 없이 시각적으로 부동산 속성 선택 가능
24/7 가격 모니터링을 위한 클라우드 실행 지원
동적 페이지네이션 및 AJAX의 매끄러운 처리
신용카드 불필요무료 플랜 이용 가능설정 불필요

AI를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 Apartments.com을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.

How to scrape with AI:
  1. 필요한 것을 설명하세요: Apartments.com에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
  2. AI가 데이터를 추출: 인공지능이 Apartments.com을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
  3. 데이터 받기: CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
Why use AI for scraping:
  • Akamai 및 WAF 차단 자동 우회
  • 코드 없이 시각적으로 부동산 속성 선택 가능
  • 24/7 가격 모니터링을 위한 클라우드 실행 지원
  • 동적 페이지네이션 및 AJAX의 매끄러운 처리

Apartments.com을 위한 노코드 웹 스크래퍼

AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안

Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Apartments.com을 스크래핑할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터를 선택하지만, 복잡한 동적 콘텐츠나 봇 방지 조치에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.

노코드 도구의 일반적인 워크플로

1
브라우저 확장 프로그램 설치 또는 플랫폼 가입
2
대상 웹사이트로 이동하여 도구 열기
3
포인트 앤 클릭으로 추출할 데이터 요소 선택
4
각 데이터 필드에 대한 CSS 셀렉터 구성
5
여러 페이지 스크래핑을 위한 페이지네이션 규칙 설정
6
CAPTCHA 처리 (주로 수동 해결 필요)
7
자동 실행을 위한 스케줄링 구성
8
데이터를 CSV, JSON으로 내보내기 또는 API로 연결

일반적인 문제점

학습 곡선

셀렉터와 추출 로직을 이해하는 데 시간이 걸림

셀렉터 깨짐

웹사이트 변경으로 전체 워크플로우가 깨질 수 있음

동적 콘텐츠 문제

JavaScript가 많은 사이트는 복잡한 해결 방법 필요

CAPTCHA 제한

대부분의 도구는 CAPTCHA에 수동 개입 필요

IP 차단

공격적인 스크래핑은 IP 차단으로 이어질 수 있음

Apartments.com을 위한 노코드 웹 스크래퍼

Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Apartments.com을 스크래핑할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터를 선택하지만, 복잡한 동적 콘텐츠나 봇 방지 조치에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.

노코드 도구의 일반적인 워크플로
  1. 브라우저 확장 프로그램 설치 또는 플랫폼 가입
  2. 대상 웹사이트로 이동하여 도구 열기
  3. 포인트 앤 클릭으로 추출할 데이터 요소 선택
  4. 각 데이터 필드에 대한 CSS 셀렉터 구성
  5. 여러 페이지 스크래핑을 위한 페이지네이션 규칙 설정
  6. CAPTCHA 처리 (주로 수동 해결 필요)
  7. 자동 실행을 위한 스케줄링 구성
  8. 데이터를 CSV, JSON으로 내보내기 또는 API로 연결
일반적인 문제점
  • 학습 곡선: 셀렉터와 추출 로직을 이해하는 데 시간이 걸림
  • 셀렉터 깨짐: 웹사이트 변경으로 전체 워크플로우가 깨질 수 있음
  • 동적 콘텐츠 문제: JavaScript가 많은 사이트는 복잡한 해결 방법 필요
  • CAPTCHA 제한: 대부분의 도구는 CAPTCHA에 수동 개입 필요
  • IP 차단: 공격적인 스크래핑은 IP 차단으로 이어질 수 있음

코드 예제

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 특정 도시의 타겟 URL
url = 'https://www.apartments.com/new-york-ny/'

# 즉각적인 차단을 피하기 위해 실제 헤더 사용 필수
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:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # Selectors는 변경될 수 있으므로 항상 현재 DOM을 점검하세요
        listings = soup.select('.placardContainer .property-title')
        for item in listings:
            print(f'Listing Found: {item.get_text(strip=True)}')
    else:
        print(f'Blocked: Status Code {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'Error: {str(e)}')

사용 시기

JavaScript가 최소한인 정적 HTML 페이지에 가장 적합합니다. 블로그, 뉴스 사이트, 단순 이커머스 제품 페이지에 이상적입니다.

장점

  • 가장 빠른 실행 속도 (브라우저 오버헤드 없음)
  • 최소한의 리소스 소비
  • asyncio로 쉽게 병렬화 가능
  • API와 정적 페이지에 적합

제한 사항

  • JavaScript 실행 불가
  • SPA 및 동적 콘텐츠에서 실패
  • 복잡한 봇 방지 시스템에 어려움

코드로 Apartments.com 스크래핑하는 방법

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 특정 도시의 타겟 URL
url = 'https://www.apartments.com/new-york-ny/'

# 즉각적인 차단을 피하기 위해 실제 헤더 사용 필수
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:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # Selectors는 변경될 수 있으므로 항상 현재 DOM을 점검하세요
        listings = soup.select('.placardContainer .property-title')
        for item in listings:
            print(f'Listing Found: {item.get_text(strip=True)}')
    else:
        print(f'Blocked: Status Code {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'Error: {str(e)}')
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_apartments():
    with sync_playwright() as p:
        # 스텔스 모드와 유사한 파라미터로 실행
        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')
        page = context.new_page()
        
        # 매물 목록 페이지로 이동
        page.goto('https://www.apartments.com/los-angeles-ca/', wait_until='networkidle')
        
        # 메인 매물 컨테이너가 로드될 때까지 대기
        page.wait_for_selector('.placard')
        
        # 매물 이름과 가격 추출
        properties = page.query_selector_all('.placard')
        for prop in properties:
            name = prop.query_selector('.property-title').inner_text()
            price = prop.query_selector('.property-pricing').inner_text() if prop.query_selector('.property-pricing') else 'N/A'
            print(f'Property: {name} | Price: {price}')
            
        browser.close()

scrape_apartments()
Python + Scrapy
import scrapy

class ApartmentsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'apartments_spider'
    start_urls = ['https://www.apartments.com/chicago-il/']

    custom_settings = {
        'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/119.0.0.0',
        'CONCURRENT_REQUESTS': 1,
        'DOWNLOAD_DELAY': 3
    }

    def parse(self, response):
        for listing in response.css('article.placard'):
            yield {
                'name': listing.css('.property-title::text').get(),
                'address': listing.css('.property-address::text').get(),
                'price': listing.css('.property-pricing::text').get(),
            }

        next_page = response.css('a.next::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();
  
  // 실제적인 유저 에이전트 설정
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/119.0.0.0');

  try {
    await page.goto('https://www.apartments.com/houston-tx/', { waitUntil: 'networkidle2' });
    
    const data = await page.evaluate(() => {
      const items = Array.from(document.querySelectorAll('.placard'));
      return items.map(item => ({
        title: item.querySelector('.property-title')?.innerText,
        price: item.querySelector('.property-pricing')?.innerText,
        link: item.querySelector('a.property-link')?.href
      }));
    });

    console.log(data);
  } catch (err) {
    console.error('Extraction failed:', err);
  } finally {
    await browser.close();
  }
})();

Apartments.com 데이터로 할 수 있는 것

Apartments.com 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.

실시간 시장 지표 구축

경제 예측을 돕기 위해 미국 전역의 평균 임대료를 추적하는 대시보드를 생성합니다.

구현 방법:

  1. 1미국 상위 100개 도시의 매물을 매일 스크레이핑합니다.
  2. 2침실 개수와 면적(square footage)별로 데이터를 분류합니다.
  3. 3지역별 가중 평균 가격을 계산하고 시각화합니다.

Automatio를 사용하여 Apartments.com에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.

Apartments.com 데이터로 할 수 있는 것

  • 실시간 시장 지표 구축

    경제 예측을 돕기 위해 미국 전역의 평균 임대료를 추적하는 대시보드를 생성합니다.

    1. 미국 상위 100개 도시의 매물을 매일 스크레이핑합니다.
    2. 침실 개수와 면적(square footage)별로 데이터를 분류합니다.
    3. 지역별 가중 평균 가격을 계산하고 시각화합니다.
  • 저평가 매물 발굴

    지역 평균가보다 낮은 임대 매물을 찾아 고수익 투자 기회를 식별합니다.

    1. 특정 타겟 우편번호(zip code) 내의 모든 활성 매물을 추출합니다.
    2. 해당 지역의 평당 평균 가격을 계산합니다.
    3. 평균보다 15% 이상 낮게 책정된 매물을 필터링합니다.
  • 경쟁사 편의시설 분석

    자산 관리자가 경쟁사의 제공 서비스를 확인하여 어떤 리노베이션을 우선순위에 둘지 결정하도록 돕습니다.

    1. 반경 2마일 이내의 모든 건물에 대한 '편의시설(Amenities)' 목록을 스크레이핑합니다.
    2. 가장 흔한 고급 사양(예: 루프탑 수영장, 전기차 충전소)을 파악합니다.
    3. 특정 편의시설 유무에 따른 가격 프리미엄을 분석합니다.
  • 자동화된 리드 발굴

    유지보수 또는 리노베이션 업체에 서비스가 필요할 가능성이 높은 부동산 목록을 제공합니다.

    1. 건축 연도나 리노베이션 날짜가 오래된 매물을 필터링하여 스크레이핑합니다.
    2. 자산 관리자의 담당자 이름과 전화번호를 추출합니다.
    3. 해당 리드를 영업용 CRM에 직접 임포트합니다.
  • 동적 임대료 최적화

    경쟁사의 공실 현황과 가격을 실시간으로 반영하여 건물 임대료를 자동 조정합니다.

    1. 특정 지역의 경쟁 매물에 대해 정기 스크레이핑을 설정합니다.
    2. 경쟁사가 가격을 변경하거나 '스페셜 오퍼'를 제공하는 시점을 감지합니다.
    3. 알림 또는 API 업데이트를 트리거하여 자신의 매물 가격을 즉시 조정합니다.
단순한 프롬프트 이상

워크플로를 강화하세요 AI 자동화

Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.

AI 에이전트
웹 자동화
스마트 워크플로

Apartments.com 스크래핑 프로 팁

Apartments.com에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.

Akamai의 IP 평판 기반 차단을 방지하려면 고품질의 residential proxies를 사용하세요.

Playwright 또는 Puppeteer용 'stealth' 플러그인을 구현하여 browser fingerprints를 마스킹하세요.

감지 리스크를 최소화하려면 미국의 오프피크 시간대(EST 기준 오전 1시 - 5시)에 스크레이핑 작업을 예약하세요.

요청 시 항상 'https

//www.google.com/'과 같은 실제적인 Referer header를 포함하세요.

Apartments.com은 클래스 이름을 자주 업데이트하므로 매주 사이트의 DOM 구조를 모니터링하세요.

더 정확한 연락처 정보를 얻으려면 검색 결과 목록보다는 개별 매물의 상세 페이지에서 데이터를 추출하세요.

후기

사용자 후기

워크플로를 혁신한 수천 명의 만족한 사용자와 함께하세요

Jonathan Kogan

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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