Century 21 스크래핑 방법: 기술적인 부동산 데이터 수집 가이드
Century 21에서 부동산 리스팅, 가격 및 에이전트 데이터를 스크래핑하세요. CloudFront 우회, residential proxy 활용, 대규모 자동 추출 기법을 익힐 수 있습니다.
봇 방지 보호 감지됨
- CloudFront
- AWS WAF
- 브라우저 핑거프린팅
- 브라우저 특성으로 봇 식별: canvas, WebGL, 글꼴, 플러그인. 스푸핑 또는 실제 브라우저 프로필 필요.
- IP 차단
- 알려진 데이터센터 IP와 표시된 주소 차단. 효과적인 우회를 위해 주거용 또는 모바일 프록시 필요.
- 속도 제한
- 시간당 IP/세션별 요청 제한. 회전 프록시, 요청 지연, 분산 스크래핑으로 우회 가능.
Century 21 정보
Century 21이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.
글로벌 부동산 시장의 강자
Century 21 Real Estate LLC는 미국의 부동산 에이전트 프랜차이즈 기업이자 Anywhere Real Estate Inc. (구 Realogy)의 자회사입니다. 업계에서 가장 인지도 높은 브랜드 중 하나로, 수십 개국에 걸쳐 수백만 건의 주거용, 상업용 및 럭셔리 매물 정보를 보유하고 있습니다. 이 플랫폼은 구매자와 판매자를 위한 표준화된 포털 역할을 하며, 모든 매물에 대한 심층적인 기술 데이터를 제공합니다.
고가치의 리스팅 데이터
웹사이트에는 엄청난 양의 구조화된 부동산 정보가 포함되어 있습니다. 데이터 분석가들은 MLS 번호, 가격 이력, 면적 및 건축 연도와 같은 특정 속성, 에이전트 연락처 등에 접근할 수 있습니다. 이러한 데이터는 부동산 앱 구축, 리드 생성 데이터베이스 및 시장 정보 분석 도구를 만드는 데 매우 가치가 높습니다.
왜 Century 21을 스크래핑해야 할까요?
이 사이트를 스크래핑하면 수동으로는 불가능한 대규모 비교 시장 분석이 가능해집니다. 글로벌 리스팅 데이터를 추출함으로써 사용자는 국제적인 이주 트렌드를 추적하고, 성장 가능성이 높은 시장의 가격 변동을 모니터링하며, 대중화되기 전에 저평가된 투자 기회를 식별할 수 있습니다.

왜 Century 21을 스크래핑해야 하나요?
Century 21에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.
지역 및 글로벌 시장의 부동산 가격 변동 실시간 모니터링.
주택 리모델링 판매(flipping) 또는 임대 포트폴리오를 위한 저평가 투자 기회 식별.
대출 중개인, 보험 에이전트 및 이사 업체를 위한 고품질 리드 생성.
감정 평가 및 가치 산정 AI model 학습을 위한 과거 부동산 데이터 수집.
중개 법인 실적 및 지역 시장 점유율 트렌드에 대한 경쟁 분석.
스크래핑 과제
Century 21 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.
CloudFront 봇 보호 레이어로 인한 강력한 403 Forbidden 에러.
데이터 가시성을 위해 전체 JavaScript 실행이 필요한 동적 콘텐츠 렌더링.
일반적인 headless browser 시그니처를 감지하는 정교한 브라우저 fingerprinting.
프리미엄 residential proxy 네트워크 사용을 강제하는 엄격한 rate limiting.
AI로 Century 21 스크래핑
코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.
작동 방식
필요한 것을 설명하세요
Century 21에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
AI가 데이터를 추출
인공지능이 Century 21을 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 Century 21을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.
How to scrape with AI:
- 필요한 것을 설명하세요: Century 21에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
- AI가 데이터를 추출: 인공지능이 Century 21을 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:
- IP 기반 블랙리스트를 방지하기 위해 residential proxy 순환을 자동으로 처리합니다.
- CloudFront 및 WAF 감지를 우회하기 위해 인간과 유사한 브라우징 행동을 시뮬레이션합니다.
- 기본 내장된 JavaScript 렌더링 기능으로 복잡한 Selenium 또는 Playwright 코드가 필요 없습니다.
- 예약 실행 기능을 통해 매일 또는 매주 일관된 부동산 데이터 업데이트가 가능합니다.
Century 21을 위한 노코드 웹 스크래퍼
AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Century 21을 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
Century 21을 위한 노코드 웹 스크래퍼
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 Century 21을 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
# 기본적인 AWS WAF 체크를 우회하기 위해 커스텀 헤더 설정은 필수입니다
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.century21.com/'
}
def scrape_c21(url):
try:
# 고품질 proxy 없이는 requests 사용 시 403 에러로 실패하는 경우가 많습니다
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 공통 매물 카드 요소를 타겟팅하는 selector
listings = soup.select('.property-card')
for item in listings:
price = item.select_one('.property-card-price').get_text(strip=True)
addr = item.select_one('.property-address').get_text(strip=True)
print(f'가격: {price} | 주소: {addr}')
else:
print(f'차단됨: {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'오류 발생: {e}')
scrape_c21('https://www.century21.com/real-estate/new-york-ny/LCNYNEWYORK/')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 Century 21 스크래핑하는 방법
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 기본적인 AWS WAF 체크를 우회하기 위해 커스텀 헤더 설정은 필수입니다
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.century21.com/'
}
def scrape_c21(url):
try:
# 고품질 proxy 없이는 requests 사용 시 403 에러로 실패하는 경우가 많습니다
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 공통 매물 카드 요소를 타겟팅하는 selector
listings = soup.select('.property-card')
for item in listings:
price = item.select_one('.property-card-price').get_text(strip=True)
addr = item.select_one('.property-address').get_text(strip=True)
print(f'가격: {price} | 주소: {addr}')
else:
print(f'차단됨: {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'오류 발생: {e}')
scrape_c21('https://www.century21.com/real-estate/new-york-ny/LCNYNEWYORK/')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_with_playwright():
with sync_playwright() as p:
# 스텔스 모드와 유사한 파라미터로 실행하는 것을 권장합니다
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)')
page = context.new_page()
# 검색 결과 페이지로 이동
page.goto('https://www.century21.com/real-estate/los-angeles-ca/LCCALOSANGELES/')
# JavaScript를 통해 부동산 그리드가 로드될 때까지 대기
page.wait_for_selector('.property-card')
cards = page.query_selector_all('.property-card')
for card in cards:
price = card.query_selector('.property-card-price').inner_text()
address = card.query_selector('.property-address').inner_text()
print({'price': price, 'address': address})
browser.close()
scrape_with_playwright()Python + Scrapy
import scrapy
class Century21Spider(scrapy.Spider):
name = 'c21_spider'
start_urls = ['https://www.century21.com/real-estate/miami-fl/LCCFMIAMI/']
def parse(self, response):
# CSS selector를 사용하여 매물 컨테이너 반복 처리
for listing in response.css('.property-card'):
yield {
'address': listing.css('.property-address::text').get().strip(),
'price': listing.css('.property-card-price::text').get().strip(),
'url': response.urljoin(listing.css('a.card-anchor::attr(href)').get())
}
# 페이지네이션 바에서 다음 페이지 링크 이동
next_page = response.css('a.next-page::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
async function scrapeCentury21() {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// 실제적인 뷰포트 설정
await page.setViewport({ width: 1280, height: 800 });
await page.goto('https://www.century21.com/real-estate/chicago-il/LCCICHICAGO/');
// React 컴포넌트가 리스팅을 렌더링할 때까지 대기
await page.waitForSelector('.property-card');
const properties = await page.evaluate(() => {
return Array.from(document.querySelectorAll('.property-card')).map(el => ({
price: el.querySelector('.property-card-price')?.innerText,
address: el.querySelector('.property-address')?.innerText,
beds: el.querySelector('.property-beds')?.innerText
}));
});
console.log(properties);
await browser.close();
}
scrapeCentury21();Century 21 데이터로 할 수 있는 것
Century 21 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.
비교 시장 분석 (CMA)
부동산 기업은 지역 경쟁업체의 리스팅을 모니터링하여 자사 매물의 가격이 시장 평균에 맞춰 정확하게 책정되었는지 확인할 수 있습니다.
구현 방법:
- 1특정 우편번호 구역의 가격과 면적 데이터를 추출합니다.
- 2활성 리스팅에 대한 평당 평균 가격을 계산합니다.
- 3에이전트가 리스팅 가격을 조정할 수 있도록 자동화된 보고서를 생성합니다.
Automatio를 사용하여 Century 21에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.
Century 21 데이터로 할 수 있는 것
- 비교 시장 분석 (CMA)
부동산 기업은 지역 경쟁업체의 리스팅을 모니터링하여 자사 매물의 가격이 시장 평균에 맞춰 정확하게 책정되었는지 확인할 수 있습니다.
- 특정 우편번호 구역의 가격과 면적 데이터를 추출합니다.
- 활성 리스팅에 대한 평당 평균 가격을 계산합니다.
- 에이전트가 리스팅 가격을 조정할 수 있도록 자동화된 보고서를 생성합니다.
- 투자자 리드 소싱
부동산 투자자는 현재 가격을 주변 지역의 과거 중앙값과 비교하여 급매물이나 저평가된 매물을 식별할 수 있습니다.
- 대상 도시의 모든 신규 매물을 24시간마다 스크래핑합니다.
- 최근 가격이 대폭 인하된 매물을 필터링합니다.
- 투자 타당성을 위해 리스팅 정보를 공공 세금 기록과 대조합니다.
- 주택 담보 대출 리드 생성
대출 기관은 신규 매물을 식별하여 잠재적 차입자에게 맞춤형 대출 상품이나 재융자 혜택을 제안할 수 있습니다.
- 특정 고가치 지역의 '신규 매물' 섹션을 모니터링합니다.
- 매물 위치와 예상 대출 필요액을 추출합니다.
- 잠재적 주택 구매자에게 맞춤형 금융 또는 재융자 제안을 하기 위해 데이터를 CRM에 입력합니다.
- AI 가치 평가 학습
데이터 과학자들은 추출된 리스팅 속성을 사용하여 자동 부동산 감정 평가를 위한 machine learning model을 학습시킵니다.
- 건축 연도, 편의 시설 등 속성을 포함한 10,000개 이상의 리스팅을 수집합니다.
- 중복되거나 오래된 데이터를 제거하여 데이터셋을 정제하고 표준화합니다.
- 부동산 특징에 기반해 판매 가격을 예측하는 회귀 model을 학습시킵니다.
- 중개 법인 실적 추적
마케팅 회사는 대행사당 활성 리스팅 수를 계산하여 어떤 중개 법인이 가장 많은 시장 점유율을 확보하고 있는지 추적할 수 있습니다.
- 모든 결과에서 리스팅 에이전트와 중개 법인 이름을 스크래핑합니다.
- 사무실별로 리스팅을 그룹화하여 전체 매물 보유량을 계산합니다.
- 6개월간의 시장 점유율 성장 또는 하락 추세를 시각화합니다.
워크플로를 강화하세요 AI 자동화
Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.
Century 21 스크래핑 프로 팁
Century 21에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.
항상 순환형 residential proxy를 사용하세요. Century 21의 CloudFront 방화벽은 데이터 센터 IP 대역을 강력하게 차단합니다.
행동 기반의 rate limiting을 피하기 위해 요청 사이에 5-15초 사이의 랜덤한 sleep 타임머를 구현하세요.
대량의 리스팅 데이터가 필요한 경우, 가장 안정적인 소스인 공식 Anywhere Developers Portal을 사용하세요.
복잡한 검색 페이지의 페이지네이션을 우회하려면 사이트의 XML sitemap index를 타겟팅하여 직접적인 매물 URL을 찾으세요.
HTML 구조를 자주 모니터링하세요. 부동산 사이트들은 시즌별 플랫폼 업데이트 중에 CSS 클래스를 자주 변경합니다.
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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