Apartments Near Me 데이터 수집 방법 | 부동산 데이터 스크래퍼
Apartments Near Me에서 매물 목록, 편의시설 및 연락처 정보를 추출하세요. 멤피스 부동산 시장 분석 및 임대 재고 추적에 이상적입니다.
봇 방지 보호 감지됨
- 속도 제한
- 시간당 IP/세션별 요청 제한. 회전 프록시, 요청 지연, 분산 스크래핑으로 우회 가능.
- WordPress Application Firewall
- None detected
Apartments Near Me 정보
Apartments Near Me이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.
Apartments Near Me 소개
Apartments Near Me는 테네시주 멤피스에 본사를 둔 부동산 관리 전문 기업입니다. 이 회사는 B급 아파트 매물의 관리 및 임대에 집중하고 있으며, 신용이나 배경에 결격 사유가 있는 주민들이 안정적인 주거지를 찾을 수 있도록 돕는 '세컨드 찬스(second chance)' 주거 프로그램으로 널리 알려져 있습니다.
가용 데이터 자산
이 웹사이트는 Cottonwood, Summit Park, Thompson Heights, Winbranch 등 여러 대규모 주거 커뮤니티의 디지털 카탈로그 역할을 합니다. 플랫폼은 매물 위치, 유닛 구성(침실 1~4개), 커뮤니티 편의시설 및 최신 개보수 기능에 대한 상세 데이터를 제공합니다. 또한 입주자 후기와 지역 생활 및 주택 정책에 관한 블로그 콘텐츠도 포함하고 있습니다.
스크래핑의 전략적 가치
이 사이트를 스크래핑하는 것은 멤피스 대도시권에 집중하는 부동산 투자자와 시장 분석가에게 매우 가치가 있습니다. 이 회사는 근로자 주택 및 세컨드 찬스 주택을 전문으로 하기 때문에, Zillow나 Apartments.com과 같은 전국 규모의 플랫폼에서는 과소 대표되기 쉬운 특정 틈새 임대 시장에 대한 독특한 인사이트를 제공합니다.
왜 Apartments Near Me을 스크래핑해야 하나요?
Apartments Near Me에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.
멤피스 B급 다세대 유닛의 임대료 benchmark
투자 모델링을 위한 최근 개보수 진행 매물 식별
B2B 리드 생성(HVAC, 보안, 유지보수 업체)을 위한 연락처 정보 수집
사회 복지 기관을 위한 세컨드 찬스 주택 가용성 모니터링
지역 커뮤니티 후기를 통한 입주자 성향 분석
부동산 관리 포트폴리오의 지리적 확장 추적
스크래핑 과제
Apartments Near Me 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.
Elementor 기반 카로셀 및 슬라이더 내의 동적 콘텐츠 렌더링
정밀한 CSS 선택자가 필요한 WordPress 테마 특유의 중첩된 HTML 구조
로컬 호스팅 서버에 대한 빈번한 요청으로 인한 잠재적 IP 차단
서로 다른 커뮤니티 매물 페이지 간의 일관되지 않은 데이터 레이블링
AI로 Apartments Near Me 스크래핑
코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.
작동 방식
필요한 것을 설명하세요
Apartments Near Me에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
AI가 데이터를 추출
인공지능이 Apartments Near Me을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
데이터 받기
CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
스크래핑에 AI를 사용하는 이유
AI를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 Apartments Near Me을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.
How to scrape with AI:
- 필요한 것을 설명하세요: Apartments Near Me에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
- AI가 데이터를 추출: 인공지능이 Apartments Near Me을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
- 데이터 받기: CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
Why use AI for scraping:
- 수동 스크립트 작성 없이 JavaScript로 렌더링된 슬라이더 처리
- 클라우드 기반 실행을 통해 일반적인 WordPress rate limits 자동 우회
- 복잡한 Elementor 요소를 시각적인 클릭 방식으로 선택 가능
- 실시간 포트폴리오 추적을 위해 부동산 데이터를 Google Sheets로 직접 내보내기
- 새로운 임대 가용성을 즉시 캡처하기 위한 일일 실행 예약
Apartments Near Me을 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 Near Me을 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
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 Near Me을 위한 노코드 웹 스크래퍼
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Apartments Near Me을 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
- 브라우저 확장 프로그램 설치 또는 플랫폼 가입
- 대상 웹사이트로 이동하여 도구 열기
- 포인트 앤 클릭으로 추출할 데이터 요소 선택
- 각 데이터 필드에 대한 CSS 셀렉터 구성
- 여러 페이지 스크래핑을 위한 페이지네이션 규칙 설정
- CAPTCHA 처리 (주로 수동 해결 필요)
- 자동 실행을 위한 스케줄링 구성
- 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
# 커뮤니티 페이지 타겟팅
url = "https://www.apartmentsnearme.biz/community/"
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"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 커뮤니티는 주로 Elementor 카로셀 요소 내에 위치함
communities = soup.select(".elementor-carousel-image-overlay")
for item in communities:
name = item.get_text(strip=True)
print(f"발견된 매물: {name}")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"스크래핑 중 오류 발생: {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 Near Me 스크래핑하는 방법
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 커뮤니티 페이지 타겟팅
url = "https://www.apartmentsnearme.biz/community/"
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"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 커뮤니티는 주로 Elementor 카로셀 요소 내에 위치함
communities = soup.select(".elementor-carousel-image-overlay")
for item in communities:
name = item.get_text(strip=True)
print(f"발견된 매물: {name}")
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f"스크래핑 중 오류 발생: {e}")Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_community_data():
with sync_playwright() as p:
# 헤드리스 모드로 브라우저 실행
browser = p.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
page.goto("https://www.apartmentsnearme.biz/community/", wait_until="networkidle")
# 동적 Elementor 슬라이더 콘텐츠가 로드될 때까지 대기
page.wait_for_selector(".elementor-carousel-image-overlay")
# 리스팅된 모든 커뮤니티 이름 추출
elements = page.query_selector_all(".elementor-carousel-image-overlay")
for el in elements:
print("커뮤니티:", el.inner_text())
browser.close()
scrape_community_data()Python + Scrapy
import scrapy
class ApartmentsSpider(scrapy.Spider):
name = 'apartments_spider'
start_urls = ['https://www.apartmentsnearme.biz/community/']
def parse(self, response):
# Scrapy가 커뮤니티 개요에서 리스팅 이름을 추출합니다
for listing in response.css('.elementor-image-box-wrapper'):
yield {
'name': listing.css('.elementor-image-box-title::text').get(),
'link': listing.css('a::attr(href)').get(),
'description': listing.css('.elementor-image-box-description::text').get()
}
# 페이지네이션 또는 개별 커뮤니티 페이지로의 내부 링크 예시
links = response.css('.elementor-button-link::attr(href)').getall()
for link in links:
yield response.follow(link, self.parse_details)
def parse_details(self, response):
yield {
'address': response.css('.elementor-icon-list-text::text').get(),
'phone': response.css('a[href^="tel:"]::text').get()
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
// 모든 요소가 로드되도록 뷰포트 설정
await page.setViewport({ width: 1280, height: 800 });
await page.goto('https://www.apartmentsnearme.biz/community/', { waitUntil: 'networkidle2' });
// Elementor 카로셀 오버레이에서 데이터 추출
const results = await page.evaluate(() => {
const titles = Array.from(document.querySelectorAll('.elementor-carousel-image-overlay'));
return titles.map(t => t.textContent.trim());
});
console.log('추출된 커뮤니티:', results);
await browser.close();
})();Apartments Near Me 데이터로 할 수 있는 것
Apartments Near Me 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.
서비스 벤더를 위한 리드 생성
HVAC 및 지붕 공사 업체는 '최근 개보수'가 진행 중인 매물을 식별하여 유지보수 계약을 제안할 수 있습니다.
구현 방법:
- 1커뮤니티 설명에서 '최근 개보수(newly renovated)' 또는 '업데이트됨'과 같은 키워드를 스크래핑합니다.
- 2임대 사무소의 전화번호와 이메일 주소를 추출합니다.
- 3커뮤니티 이름을 공공 기록과 대조하여 LLC 소유권을 확인합니다.
- 4타겟팅된 유지보수 제안서와 함께 부동산 관리자에게 연락을 시작합니다.
Automatio를 사용하여 Apartments Near Me에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.
Apartments Near Me 데이터로 할 수 있는 것
- 서비스 벤더를 위한 리드 생성
HVAC 및 지붕 공사 업체는 '최근 개보수'가 진행 중인 매물을 식별하여 유지보수 계약을 제안할 수 있습니다.
- 커뮤니티 설명에서 '최근 개보수(newly renovated)' 또는 '업데이트됨'과 같은 키워드를 스크래핑합니다.
- 임대 사무소의 전화번호와 이메일 주소를 추출합니다.
- 커뮤니티 이름을 공공 기록과 대조하여 LLC 소유권을 확인합니다.
- 타겟팅된 유지보수 제안서와 함께 부동산 관리자에게 연락을 시작합니다.
- 시장 요율 벤치마킹
지역 부동산 투자자는 이 데이터를 사용하여 멤피스 지역의 B급 다세대 주택에 대한 경쟁력 있는 임대료를 설정할 수 있습니다.
- 유닛 크기(침실 1, 2, 3, 4개)와 특정 커뮤니티 편의시설을 스크래핑합니다.
- 데이터를 CSV에 저장하여 다른 지역 관리 회사의 데이터와 비교합니다.
- 유사한 매물이 더 높거나 낮은 요금을 책정하는 가격 격차를 식별합니다.
- 현재 근로자 주택 재고를 기반으로 투자 모델을 조정합니다.
- 사회 복지 자원 매핑
비영리 단체는 배경이 까다로운 고객들을 위해 '세컨드 찬스' 친화적인 주택의 라이브 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.
- 모든 커뮤니티 페이지에서 'Second Chance' 또는 'Low Credit' 정책 언급을 스크래핑합니다.
- 매물 주소를 지오코딩하여 케이스 매니저를 위한 인터랙티브 지도를 생성합니다.
- 즉각적인 문의를 위해 현재 운영 시간과 전화번호를 추출합니다.
- 정책 변경 여부를 확인하기 위해 데이터베이스를 매월 업데이트합니다.
- 역사적 개보수 추적
분석가는 업데이트 주기를 모니터링하여 젠트리피케이션 속도와 지역 개선 상황을 추적할 수 있습니다.
- 블로그 게시물과 매물 업데이트를 정기적으로 스크래핑합니다.
- 커뮤니티 상태가 '일반'에서 '개보수 완료'로 변경되는 시점을 기록합니다.
- 개보수 타임라인을 지역 범죄 및 경제 데이터와 비교합니다.
- 관리 회사의 활동을 기반으로 미래의 투자 핫스팟을 예측합니다.
워크플로를 강화하세요 AI 자동화
Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.
Apartments Near Me 스크래핑 프로 팁
Apartments Near Me에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.
커뮤니티 이름이 JavaScript 슬라이더 내부에 중첩되어 있는 경우가 많으므로 Playwright나 Puppeteer 같은 헤드리스 브라우저를 사용하세요.
평면도나 사무실 운영 시간과 같은 세부 정보를 찾으려면 특정 매물 하위 페이지(예
/cottonwood/)를 타겟팅하세요.
사이트의 'Blog' 섹션을 모니터링하여 매물 개보수 및 가격 변동에 대한 과거 이력을 확인하세요.
기본적인 WordPress 방화벽 차단을 피하기 위해 페이지 요청 사이에 2~5초의 지연 시간을 설정하세요.
공실률에 따라 달라지는 'Second Chance' 정책 설명을 추적하려면 최소 한 달에 한 번은 스크래핑을 수행하세요.
사이트에 실제 주소가 아닌 지역 사무소 주소가 표시되는 경우가 있으므로 Google Maps를 통해 주소 데이터를 검증하세요.
후기
사용자 후기
워크플로를 혁신한 수천 명의 만족한 사용자와 함께하세요
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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