봇 방지 보호 감지됨
- Akamai Bot Manager
- 장치 핑거프린팅, 행동 분석, 머신 러닝을 사용한 고급 봇 탐지. 가장 정교한 안티봇 시스템 중 하나.
- DataDome
- ML 모델을 사용한 실시간 봇 탐지. 장치 핑거프린트, 네트워크 신호, 행동 패턴 분석. 전자상거래 사이트에서 흔함.
- 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.
- IP 차단
- 알려진 데이터센터 IP와 표시된 주소 차단. 효과적인 우회를 위해 주거용 또는 모바일 프록시 필요.
HotPads 정보
HotPads이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.
도심 임대 시장의 강자
HotPads는 도심 지역에 특화된 지도 기반 임대 검색 엔진으로 아파트, 주택 및 임대용 방에 대한 리스팅을 제공합니다. Zillow Group(Zillow 및 Trulia 포함)의 일부로서 방대한 부동산 정보 데이터베이스를 활용하며, 미국 내 임차인들이 가장 많이 찾는 주요 목적지 중 하나입니다.
포괄적인 임대 데이터
HotPads의 데이터는 시장 분석에 있어 매우 가치가 높습니다. 대형 포털이 놓칠 수 있는 '집주인 직접 임대'(FRBO) 리스팅과 부티크 아파트 데이터를 포함하고 있기 때문입니다. 스크래퍼에게 있어 이곳은 실시간 임대 인벤토리와 가격 트렌드의 고품질 소스이며, 도심 주거 변화를 세밀하게 추적할 수 있게 해줍니다.
중요한 이유
HotPads 데이터에 액세스하면 부동산 전문가와 연구원은 높은 공간적 정밀도로 임대 시장을 분석할 수 있습니다. 자산 관리 성과를 모니터링하거나 신흥 부동산 핫스팟을 식별하든, 고밀도 생활권에 집중하는 이 플랫폼은 도심 부동산 인텔리전스를 위한 필수적인 리소스입니다.
왜 HotPads을 스크래핑해야 하나요?
HotPads에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.
실시간 임대 시장 모니터링
임대인을 위한 경쟁력 있는 가격 분석
부동산 중개인을 위한 리드 생성
부동산 인수를 위한 투자 조사
도심 주거 밀도 및 가용성 연구
스크래핑 과제
HotPads 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.
공격적인 Akamai 'Press & Hold' 챌린지
지도 기반의 동적 로딩 (AJAX)
빈번한 CSS 클래스 이름 변경 (난독화)
IP 주소에 대한 엄격한 rate limiting
상세 링크가 필요한 검색 결과의 데이터 절단
AI로 HotPads 스크래핑
코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.
작동 방식
필요한 것을 설명하세요
HotPads에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
AI가 데이터를 추출
인공지능이 HotPads을 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 HotPads을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.
How to scrape with AI:
- 필요한 것을 설명하세요: HotPads에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
- AI가 데이터를 추출: 인공지능이 HotPads을 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:
- Akamai 및 DataDome 자동 우회
- 커스텀 설정 없이 JavaScript 렌더링 처리
- 가격 하락 추적을 위한 실행 스케줄링
- CSV 또는 JSON과 같은 구조화된 형식으로 직접 내보내기
HotPads을 위한 노코드 웹 스크래퍼
AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 HotPads을 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
HotPads을 위한 노코드 웹 스크래퍼
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 HotPads을 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
# 참고: 고품질 proxies 없이는 Akamai에 의해 차단될 가능성이 높습니다
url = "https://hotpads.com/san-francisco-ca/apartments-for-rent"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 대표 선택자 (변경될 수 있음)
listings = soup.select('.ListingCard-sc-1')
for item in listings:
price = item.select_one('.Price-sc-16o2x1v-0').text
address = item.select_one('.Address-sc-16o2x1v-1').text
print(f"Price: {price}, Address: {address}")
else:
print(f"Blocked or Error: {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"Request failed: {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 HotPads 스크래핑하는 방법
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 참고: 고품질 proxies 없이는 Akamai에 의해 차단될 가능성이 높습니다
url = "https://hotpads.com/san-francisco-ca/apartments-for-rent"
headers = {
"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 대표 선택자 (변경될 수 있음)
listings = soup.select('.ListingCard-sc-1')
for item in listings:
price = item.select_one('.Price-sc-16o2x1v-0').text
address = item.select_one('.Address-sc-16o2x1v-1').text
print(f"Price: {price}, Address: {address}")
else:
print(f"Blocked or Error: {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"Request failed: {e}")Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_hotpads():
with sync_playwright() as p:
# Akamai 감지를 피하기 위해 stealth 사용
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36")
page = context.new_page()
page.goto("https://hotpads.com/chicago-il/apartments-for-rent")
# 매물이 동적으로 로드될 때까지 대기
page.wait_for_selector(".styles__ListingCardContainer-sc-1")
listings = page.query_selector_all(".styles__ListingCardContainer-sc-1")
for listing in listings:
price_el = listing.query_selector(".Price-sc-1")
if price_el:
print(f"Found Listing: {price_el.inner_text()}")
browser.close()
scrape_hotpads()Python + Scrapy
import scrapy
class HotpadsSpider(scrapy.Spider):
name = "hotpads"
start_urls = ["https://hotpads.com/sitemap-rentals-index.xml"]
def parse(self, response):
# Hotpads는 더 쉬운 URL 검색을 위해 XML sitemaps를 사용합니다
for url in response.xpath('//loc/text()').getall():
yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_listing)
def parse_listing(self, response):
yield {
'price': response.css('.Price-sc-16o2x1v-0::text').get(),
'address': response.css('.Address-sc-16o2x1v-1::text').get(),
'description': response.css('.Description-sc-1::text').get(),
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());
async function scrape() {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://hotpads.com/los-angeles-ca/apartments-for-rent');
await page.waitForSelector('.ListingCard');
const data = await page.evaluate(() => {
return Array.from(document.querySelectorAll('.ListingCard')).map(el => ({
price: el.querySelector('.Price')?.innerText,
address: el.querySelector('.Address')?.innerText
}));
});
console.log(data);
await browser.close();
}
scrape();HotPads 데이터로 할 수 있는 것
HotPads 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.
임대 가격 지수화
잠재적 임차인이나 투자자를 위해 저평가된 동네를 식별하기 위한 지역 임대 가격 지수를 생성합니다.
구현 방법:
- 1특정 우편번호에 대한 일일 가격 데이터 스크래핑
- 2제곱피트당 평균 가격 계산
- 3대시보드를 사용하여 시간에 따른 트렌드 시각화
Automatio를 사용하여 HotPads에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.
HotPads 데이터로 할 수 있는 것
- 임대 가격 지수화
잠재적 임차인이나 투자자를 위해 저평가된 동네를 식별하기 위한 지역 임대 가격 지수를 생성합니다.
- 특정 우편번호에 대한 일일 가격 데이터 스크래핑
- 제곱피트당 평균 가격 계산
- 대시보드를 사용하여 시간에 따른 트렌드 시각화
- 관리업체를 위한 리드 생성
'집주인 직접 임대'(FRBO) 매물을 스크래핑하여 부동산 관리 또는 유지보수 서비스를 제안합니다.
- 부동산 유형 및 소유권 상태별로 매물 필터링
- 부동산 관리자 또는 소유자 연락처 정보 추출
- 새로 게시된 매물에 서비스 제안서 전달
- 투자 알림 시스템
매물이 특정 투자 수익률(ROI) 기준을 충족할 때 부동산 투자자에게 알림을 자동화합니다.
- 최대 가격 및 최소 침실 수와 같은 목표 지표 정의
- 매시간 간격으로 스크래퍼 실행
- 일치하는 항목 발견 시 Slack 또는 이메일로 알림 전송
- 시장 가용성 보고
주택 인벤토리 변화를 분석하여 도시 계획이나 부동산 미디어를 위한 인사이트를 제공합니다.
- 활성 매물 대 비활성 매물에 대한 수량 데이터 수집
- 도심 밀도 구역별로 가용성 분류
- 특정 임대 부문의 월간 성장 또는 감소 보고
- 임대인을 위한 경쟁사 분석
부동산 소유자는 주변 매물 가격을 모니터링하여 자신의 임대료가 경쟁력을 유지하도록 관리할 수 있습니다.
- 대상 부동산 주변 반경 선택
- 해당 반경 내의 모든 활성 매물 스크래핑
- 임대 수익 최적화를 위해 편의 시설 대비 가격대 분석
워크플로를 강화하세요 AI 자동화
Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.
HotPads 스크래핑 프로 팁
HotPads에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.
Residential Proxies 사용
Akamai는 데이터센터 IP를 쉽게 감지하므로 대규모 작업을 위해서는 Residential Proxies가 필수입니다.
Sitemap 크롤링
rate limits를 피하기 위해 지도 검색을 스크래핑하는 대신 robots.txt에서 발견되는 sitemaps를 사용하여 매물 URL을 찾으세요.
Stealth 처리
실제 브라우저 fingerprinting을 모방하고 JavaScript 챌린지를 우회하기 위해 stealth 플러그인을 사용하세요.
좌표 추출
매핑 목적을 위해 페이지의 JSON 상태 내에 위도와 경도가 포함되어 있는 경우가 많습니다.
지연 시간 랜덤화
인간의 브라우징 동작을 모방하고 rate limiting이 트리거되는 것을 방지하기 위해 요청 사이에 지터(랜덤 지연)를 구현하세요.
오프피크 시간대 공략
공격적인 서버 측 봇 차단을 줄이기 위해 미국의 트래픽이 적은 시간대에 스크래핑을 수행하세요.
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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