Jak scrapować ImmoScout24: Przewodnik po danych nieruchomości
Dowiedz się, jak scrapować ImmoScout24, wiodącą platformę nieruchomości w Niemczech. Wyodrębniaj ceny nieruchomości, ogłoszenia i leady do analizy rynkowej i...
Wykryto ochronę przed botami
- Akamai Bot Manager
- Zaawansowane wykrywanie botów za pomocą fingerprintingu urządzenia, analizy zachowania i uczenia maszynowego. Jeden z najbardziej zaawansowanych systemów anty-botowych.
- DataDome
- Wykrywanie botów w czasie rzeczywistym za pomocą modeli ML. Analizuje odcisk urządzenia, sygnały sieciowe i wzorce zachowań. Częsty na stronach e-commerce.
- Cloudflare
- Korporacyjny WAF i zarządzanie botami. Używa wyzwań JavaScript, CAPTCHA i analizy behawioralnej. Wymaga automatyzacji przeglądarki z ustawieniami stealth.
- Google reCAPTCHA
- System CAPTCHA Google. v2 wymaga interakcji użytkownika, v3 działa cicho z oceną ryzyka. Można rozwiązać za pomocą usług CAPTCHA.
- Fingerprinting przeglądarki
- Identyfikuje boty po cechach przeglądarki: canvas, WebGL, czcionki, wtyczki. Wymaga spoofingu lub prawdziwych profili przeglądarki.
- Ograniczanie szybkości
- Ogranicza liczbę żądań na IP/sesję w czasie. Można obejść za pomocą rotacyjnych proxy, opóźnień żądań i rozproszonego scrapingu.
O ImmoScout24
Odkryj, co oferuje ImmoScout24 i jakie cenne dane można wyodrębnić.
ImmoScout24 to dominujący rynek nieruchomości w Niemczech, należący do Scout24 SE. Służy jako kompleksowa platforma, na której osoby prywatne, agenci nieruchomości i deweloperzy wystawiają nieruchomości mieszkalne i komercyjne na wynajem lub sprzedaż. Strona przyciąga miliony użytkowników miesięcznie, co czyni ją głównym źródłem danych o rynku nieruchomości w regionie DACH.
Platforma zawiera ogromną ilość ustrukturyzowanych danych, w tym ceny nieruchomości, plany pięter, statystyki dzielnic oraz historyczne informacje o ogłoszeniach. Jako lider rynku, zapewnia najdokładniejsze odzwierciedlenie aktualnych trendów rynkowych, podaży i popytu oraz rentowności najmu w głównych niemieckich miastach, takich jak Berlin, Monachium i Hamburg.
Scrapowanie tych danych jest niezwykle wartościowe dla inwestorów nieruchomości, firm z sektora PropTech oraz analityków rynkowych. Pozwala na automatyczne monitorowanie cen, analizę porównawczą konkurencji oraz identyfikację niedoszacowanych okazji inwestycyjnych. Dodatkowo służy jako krytyczne narzędzie do generowania leadów poprzez identyfikację aktywnych sprzedawców i agencji w określonych regionach geograficznych.

Dlaczego Scrapować ImmoScout24?
Odkryj wartość biznesową i przypadki użycia ekstrakcji danych z ImmoScout24.
Monitorowanie w czasie rzeczywistym inflacji cen najmu i zmian rynkowych w Niemczech.
Identyfikacja wysokorentownych nieruchomości inwestycyjnych przed ich odkryciem przez rynek masowy.
Generowanie leadów dla firm przeprowadzkowych, remontowych i pośredników kredytowych.
Benchmarking konkurencyjny dla agencji nieruchomości w celu optymalizacji strategii wystawiania ofert.
Budowanie historycznych zbiorów danych dla predykcyjnych modeli wyceny nieruchomości.
Śledzenie czasu pozostawania oferty na rynku (Time on Market) w celu identyfikacji zmotywowanych sprzedawców.
Wyzwania Scrapowania
Wyzwania techniczne, które możesz napotkać podczas scrapowania ImmoScout24.
Agresywna detekcja botów przez Akamai i Cloudflare w wersji webowej.
Niesemantyczna struktura HTML, gdzie wiele punktów danych używa identycznych klas CSS.
Zaawansowane śledzenie oparte na sesji i fingerprinting przeglądarki w celu wykrycia automatyzacji.
Wysokie wymagania dotyczące JavaScript do dynamicznego renderowania treści i interakcji ze stroną szczegółów.
Częste zmiany w UI i selektorach DOM, mające na celu zerwanie skryptów do automatycznego scrapowania.
Scrapuj ImmoScout24 z AI
Bez kodowania. Wyodrębnij dane w kilka minut dzięki automatyzacji opartej na AI.
Jak to działa
Opisz, czego potrzebujesz
Powiedz AI, jakie dane chcesz wyodrębnić z ImmoScout24. Po prostu wpisz to w języku naturalnym — bez kodu czy selektorów.
AI wyodrębnia dane
Nasza sztuczna inteligencja nawiguje po ImmoScout24, obsługuje dynamiczną treść i wyodrębnia dokładnie to, o co prosiłeś.
Otrzymaj swoje dane
Otrzymaj czyste, ustrukturyzowane dane gotowe do eksportu jako CSV, JSON lub do bezpośredniego przesłania do twoich aplikacji.
Dlaczego warto używać AI do scrapowania
AI ułatwia scrapowanie ImmoScout24 bez pisania kodu. Nasza platforma oparta na sztucznej inteligencji rozumie, jakich danych potrzebujesz — po prostu opisz je w języku naturalnym, a AI wyodrębni je automatycznie.
How to scrape with AI:
- Opisz, czego potrzebujesz: Powiedz AI, jakie dane chcesz wyodrębnić z ImmoScout24. Po prostu wpisz to w języku naturalnym — bez kodu czy selektorów.
- AI wyodrębnia dane: Nasza sztuczna inteligencja nawiguje po ImmoScout24, obsługuje dynamiczną treść i wyodrębnia dokładnie to, o co prosiłeś.
- Otrzymaj swoje dane: Otrzymaj czyste, ustrukturyzowane dane gotowe do eksportu jako CSV, JSON lub do bezpośredniego przesłania do twoich aplikacji.
Why use AI for scraping:
- Automatycznie radzi sobie ze złożonymi zabezpieczeniami anty-botowymi, takimi jak Akamai, bez konieczności pisania kodu.
- Wizualna identyfikacja selektorów Point-and-Click radzi sobie ze złożonymi i zmieniającymi się strukturami DOM.
- Zaplanowane przebiegi pozwalają na śledzenie czasu na rynku i zmian cen dla konkretnych ogłoszeń.
- Zintegrowane zarządzanie proxy pozwala automatycznie omijać blokady IP i wyzwania regionalne.
Scrapery No-Code dla ImmoScout24
Alternatywy point-and-click dla scrapingu opartego na AI
Różne narzędzia no-code jak Browse.ai, Octoparse, Axiom i ParseHub mogą pomóc w scrapowaniu ImmoScout24 bez pisania kodu. Te narzędzia używają wizualnych interfejsów do wyboru danych, choć mogą mieć problemy ze złożoną dynamiczną zawartością lub zabezpieczeniami anti-bot.
Typowy Workflow z Narzędziami No-Code
Częste Wyzwania
Krzywa uczenia
Zrozumienie selektorów i logiki ekstrakcji wymaga czasu
Selektory się psują
Zmiany na stronie mogą zepsuć cały przepływ pracy
Problemy z dynamiczną treścią
Strony bogate w JavaScript wymagają złożonych obejść
Ograniczenia CAPTCHA
Większość narzędzi wymaga ręcznej interwencji przy CAPTCHA
Blokowanie IP
Agresywne scrapowanie może prowadzić do zablokowania IP
Scrapery No-Code dla ImmoScout24
Różne narzędzia no-code jak Browse.ai, Octoparse, Axiom i ParseHub mogą pomóc w scrapowaniu ImmoScout24 bez pisania kodu. Te narzędzia używają wizualnych interfejsów do wyboru danych, choć mogą mieć problemy ze złożoną dynamiczną zawartością lub zabezpieczeniami anti-bot.
Typowy Workflow z Narzędziami No-Code
- Zainstaluj rozszerzenie przeglądarki lub zarejestruj się na platformie
- Przejdź do docelowej strony i otwórz narzędzie
- Wybierz elementy danych do wyodrębnienia metodą point-and-click
- Skonfiguruj selektory CSS dla każdego pola danych
- Ustaw reguły paginacji do scrapowania wielu stron
- Obsłuż CAPTCHA (często wymaga ręcznego rozwiązywania)
- Skonfiguruj harmonogram automatycznych uruchomień
- Eksportuj dane do CSV, JSON lub połącz przez API
Częste Wyzwania
- Krzywa uczenia: Zrozumienie selektorów i logiki ekstrakcji wymaga czasu
- Selektory się psują: Zmiany na stronie mogą zepsuć cały przepływ pracy
- Problemy z dynamiczną treścią: Strony bogate w JavaScript wymagają złożonych obejść
- Ograniczenia CAPTCHA: Większość narzędzi wymaga ręcznej interwencji przy CAPTCHA
- Blokowanie IP: Agresywne scrapowanie może prowadzić do zablokowania IP
Przykłady kodu
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_immoscout(url):
# Nagłówki są kluczowe, aby uniknąć natychmiastowej blokady
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': 'de-DE,de;q=0.9,en-US;q=0.8'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
listings = []
# Targetowanie wpisów na liście wyników
for item in soup.select('.result-list-entry__data'):
title = item.select_one('.result-list-entry__brand-title')
price = item.select_one('.result-list-entry__primary-criterion:nth-child(1) dd')
listings.append({
'title': title.text.strip() if title else 'N/A',
'price': price.text.strip() if price else 'N/A'
})
return listings
except Exception as e:
return f'Błąd: {e}'
# Przykładowe wyszukiwanie mieszkań w Berlinie
results = scrape_immoscout('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten')
print(results)Kiedy Używać
Najlepsze dla statycznych stron HTML z minimalnym JavaScript. Idealne dla blogów, serwisów informacyjnych i prostych stron produktowych e-commerce.
Zalety
- ●Najszybsze wykonanie (bez narzutu przeglądarki)
- ●Najniższe zużycie zasobów
- ●Łatwe do zrównoleglenia z asyncio
- ●Świetne dla API i stron statycznych
Ograniczenia
- ●Nie może wykonywać JavaScript
- ●Zawodzi na SPA i dynamicznej zawartości
- ●Może mieć problemy ze złożonymi systemami anti-bot
Jak scrapować ImmoScout24 za pomocą kodu
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_immoscout(url):
# Nagłówki są kluczowe, aby uniknąć natychmiastowej blokady
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': 'de-DE,de;q=0.9,en-US;q=0.8'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
listings = []
# Targetowanie wpisów na liście wyników
for item in soup.select('.result-list-entry__data'):
title = item.select_one('.result-list-entry__brand-title')
price = item.select_one('.result-list-entry__primary-criterion:nth-child(1) dd')
listings.append({
'title': title.text.strip() if title else 'N/A',
'price': price.text.strip() if price else 'N/A'
})
return listings
except Exception as e:
return f'Błąd: {e}'
# Przykładowe wyszukiwanie mieszkań w Berlinie
results = scrape_immoscout('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten')
print(results)Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def run():
with sync_playwright() as p:
# Uruchomienie z konfiguracją stealth
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(
user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36',
locale='de-DE'
)
page = context.new_page()
# Nawigacja do wyników wyszukiwania
page.goto('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten', wait_until='networkidle')
# Oczekiwanie na wyrenderowanie ogłoszeń
page.wait_for_selector('.result-list-entry__data')
# Wyodrębnianie tytułów za pomocą locatorów
titles = page.locator('.result-list-entry__brand-title').all_inner_texts()
for title in titles:
print(f'Znalezione ogłoszenie: {title}')
browser.close()
run()Python + Scrapy
import scrapy
class ImmoSpider(scrapy.Spider):
name = 'immoscout'
start_urls = ['https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten']
def parse(self, response):
# Iteracja przez każdy kontener ogłoszenia
for listing in response.css('.result-list-entry__data'):
yield {
'title': listing.css('.result-list-entry__brand-title::text').get(),
'price': listing.css('.result-list-entry__primary-criterion:nth-child(1) dd::text').get(),
'rooms': listing.css('.result-list-entry__primary-criterion:nth-child(3) dd::text').get(),
'area': listing.css('.result-list-entry__primary-criterion:nth-child(2) dd::text').get(),
}
# Obsługa paginacji poprzez znalezienie przycisku 'Następna'
next_page = response.css('a[data-is24-test="pagination-next"]::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// Naśladowanie prawdziwego użytkownika z Niemiec
await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/110.0.0.0 Safari/537.36');
await page.goto('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten');
// Ewaluacja w kontekście przeglądarki
const results = await page.evaluate(() => {
const items = Array.from(document.querySelectorAll('.result-list-entry__brand-title'));
return items.map(item => item.textContent.trim());
});
console.log('Znalezione tytuły:', results);
await browser.close();
})();Co Możesz Zrobić Z Danymi ImmoScout24
Poznaj praktyczne zastosowania i wnioski z danych ImmoScout24.
Analiza trendów rynkowych nieruchomości
Analizuj fluktuacje cen i poziomy zapasów w czasie, aby przewidywać ruchy rynkowe w głównych miastach Niemiec.
Jak wdrożyć:
- 1Codzienne scrapowanie ofert wynajmu w największych miastach.
- 2Przechowywanie danych w bazie szeregów czasowych.
- 3Obliczanie średniej ceny za metr kwadratowy w danej dzielnicy.
- 4Wizualizacja trendów w celu zidentyfikowania wschodzących dzielnic.
Użyj Automatio do wyodrębnienia danych z ImmoScout24 i budowania tych aplikacji bez pisania kodu.
Co Możesz Zrobić Z Danymi ImmoScout24
- Analiza trendów rynkowych nieruchomości
Analizuj fluktuacje cen i poziomy zapasów w czasie, aby przewidywać ruchy rynkowe w głównych miastach Niemiec.
- Codzienne scrapowanie ofert wynajmu w największych miastach.
- Przechowywanie danych w bazie szeregów czasowych.
- Obliczanie średniej ceny za metr kwadratowy w danej dzielnicy.
- Wizualizacja trendów w celu zidentyfikowania wschodzących dzielnic.
- Kalkulator rentowności inwestycji
Identyfikuj nieruchomości o najwyższym potencjalnym ROI poprzez porównanie danych o sprzedaży i wynajmie dla podobnych lokali.
- Scrapowanie ofert sprzedaży i wynajmu dla konkretnych kodów pocztowych.
- Dopasowanie typów i rozmiarów nieruchomości w obu zestawach danych.
- Obliczanie rocznego dochodu z wynajmu w stosunku do ceny zakupu.
- Filtrowanie anomalii, w których rentowność najmu przekracza średnie rynkowe.
- Generowanie leadów dla usług relokacyjnych
Identyfikuj osoby planujące przeprowadzkę, aby oferować ukierunkowane usługi transportowe, sprzątające i remontowe.
- Monitorowanie nowo dodanych ofert wynajmu od osób prywatnych.
- Wyodrębnianie szczegółów dotyczących wielkości i lokalizacji nieruchomości.
- Identyfikacja nieruchomości z nadchodzącymi terminami dostępności.
- Automatyzacja kontaktu z ofertami usług opartymi na harmonogramie przeprowadzki.
- Monitoring portfela konkurencji
Śledź zasoby, wskaźniki pustostanów i strategię cenową rywalizujących agencji nieruchomości.
- Filtrowanie zeskrapowanych ogłoszeń według nazw lub ID konkretnych agencji.
- Śledzenie czasu aktywności ogłoszeń (Time on Market).
- Monitorowanie częstych obniżek cen w ich zasobach.
- Porównywanie cen Twojej agencji z ich aktywnymi ofertami.
Przyspiesz swoj workflow z automatyzacja AI
Automatio laczy moc agentow AI, automatyzacji web i inteligentnych integracji, aby pomoc Ci osiagnac wiecej w krotszym czasie.
Profesjonalne Porady dla Scrapowania ImmoScout24
Porady ekspertów dotyczące skutecznej ekstrakcji danych z ImmoScout24.
Używaj rezydencjalnych proxy z niemiecką geolokalizacją (DE), aby uniknąć blokad regionalnych nakładanych przez Akamai.
Spróbuj przeprowadzić inżynierię wsteczną API aplikacji mobilnej (JSON przez HTTPS), ponieważ często brakuje w nim silnych zabezpieczeń obecnych w wersji przeglądarkowej.
Zastosuj losowe odstępy czasowe (sleep) od 5 do 15 sekund, aby symulować naturalne zachowanie użytkownika.
Scrapuj dane poza godzinami szczytu (między północą a 5 rano CET), aby zminimalizować obciążenie serwera i czułość systemów detekcji.
Oczyść dane, usuwając symbole walut (€) i zamieniając niemieckie przecinki dziesiętne na kropki w celu przeprowadzenia analizy numerycznej.
Monitoruj dane zawarte w źródle strony; czasami surowy JSON jest osadzony w tagu <script>, co znacznie ułatwia parowanie.
Opinie
Co mowia nasi uzytkownicy
Dolacz do tysiecy zadowolonych uzytkownikow, ktorzy przeksztalcili swoj 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.
Powiazane Web Scraping

How to Scrape Brown Real Estate NC | Fayetteville Property Scraper

How to Scrape LivePiazza: Philadelphia Real Estate Scraper

How to Scrape Century 21: A Technical Real Estate Guide

How to Scrape HotPads: A Complete Guide to Extracting Rental Data

How to Scrape Progress Residential Website

How to Scrape Geolocaux | Geolocaux Web Scraper Guide

How to Scrape Sacramento Delta Property Management

How to Scrape Dorman Real Estate Management Listings
Często Zadawane Pytania o ImmoScout24
Znajdź odpowiedzi na częste pytania o ImmoScout24