É legal fazer scraping do Apartments.com?

Fazer scraping de dados publicamente disponíveis é geralmente legal nos Estados Unidos, desde que não viole leis específicas como a CFAA. No entanto, você deve respeitar o robots.txt do site e garantir que suas atividades de scraping não interrompam o serviço ou causem um efeito DDoS.

Como lidar com o erro 'Access Denied' no Apartments.com?

Esse erro é normalmente acionado pelo Akamai Bot Manager ao identificar seu tráfego como automatizado. Para resolver isso, você deve usar proxies residenciais e ferramentas avançadas de automação de navegador que gerenciem cookies e TLS fingerprints adequadamente.

O Apartments.com possui uma API oficial?

Eles não oferecem uma API pública ou gratuita para desenvolvedores independentes. O acesso aos dados brutos é vendido principalmente como um serviço corporativo premium através do CoStar Group, muitas vezes exigindo contratos anuais caros.

Qual é o melhor formato para salvar dados do Apartments.com?

Para a maioria dos analistas, o CSV é o melhor formato para ferramentas de planilha como o Excel. No entanto, se você estiver construindo uma aplicação ou usando os dados para machine learning, o JSON é preferível devido ao seu suporte para estruturas de dados aninhadas, como listas de comodidades.

Com que frequência posso fazer scraping sem ser banido?

A frequência depende da sua estratégia de rotação de proxy. Com um grande pool de proxies residenciais, você pode fazer scraping de hora em hora; no entanto, para a maioria das pesquisas de mercado, uma atualização diária é suficiente e reduz significativamente o risco de banimentos de faixas de IP.

Como posso extrair números de telefone que estão ocultos?

Os números de telefone no Apartments.com geralmente exigem uma interação do usuário, como clicar em um botão 'Ligar'. Use um navegador headless como o Playwright para simular o clique e aguarde a atualização do DOM antes de capturar o texto.

Existem ferramentas no-code para fazer scraping do Apartments.com?

Sim, ferramentas como o Automatio são ideais para isso porque lidam com a detecção complexa de bots e a renderização de conteúdo dinâmico sem exigir que o usuário escreva qualquer código. Esta é a maneira mais eficiente para não-desenvolvedores coletarem dados.

Quais informações estão disponíveis para cada anúncio?

Você pode extrair títulos de propriedades, endereços completos, faixas de aluguel, plantas, políticas de pets, comodidades, detalhes do gestor da propriedade, scores de transporte e rankings de caminhabilidade. Todos esses são campos padrão nas páginas de detalhes individuais dos imóveis.

Como fazer scraping do Apartments.com | Guia de Web Scraper do Apartments.com

Saiba como fazer scraping do Apartments.com para extrair anúncios de aluguel, preços e comodidades. Supere a proteção de bot da Akamai para coletar dados...

Comece o Scraping Grátis

apartments.comDifícil

Cobertura:United States

Dados Disponíveis10 campos

TítuloPreçoLocalizaçãoDescriçãoImagensInfo do VendedorInfo de ContatoData de PublicaçãoCategoriasAtributos

Todos os Campos Extraíveis

Nome da PropriedadeEndereço CompletoCidadeEstadoCEPFaixa de Aluguel MensalDisponibilidade da UnidadeNúmero de QuartosNúmero de BanheirosMetragem QuadradaDetalhes da Política de PetsComodidades do PrédioRecursos da UnidadeInformações do Gestor da PropriedadeTelefone de ContatoDescrição DetalhadaURLs de ImagensWalk ScoreTransit Score

Requisitos Técnicos

JavaScript Necessário

Sem Login

Tem Paginação

Sem API Oficial

Proteção Anti-Bot Detectada

Akamai Bot ManagerCloudflarereCAPTCHARate LimitingTLS Fingerprinting

Sobre Apartments.com

Descubra o que Apartments.com oferece e quais dados valiosos podem ser extraídos.

Visão Geral do Apartments.com

O Apartments.com é um marketplace online premium para imóveis residenciais de aluguel nos Estados Unidos, gerido pelo CoStar Group. Ele apresenta um banco de dados extenso com milhões de anúncios ativos, incluindo apartamentos, condomínios, sobrados e casas unifamiliares. A plataforma é reconhecida por fornecer detalhes granulares, como imagens de alta resolução, plantas e disponibilidade verificada, tornando-se um pilar para a análise do mercado de aluguel nos EUA.

O Valor dos Dados

Os dados extraídos desta plataforma são indispensáveis para investidores imobiliários, gestores de propriedades e pesquisadores econômicos. Eles oferecem uma janela em tempo real para as tendências de preços de aluguel, taxas de vacância e a popularidade de comodidades em diferentes áreas metropolitanas. Ao agregar essas informações, as empresas podem realizar benchmarks competitivos e identificar áreas promissoras para investimento com alta precisão.

Por que o Scraping é Essencial

A coleta manual de dados do Apartments.com é quase impossível devido ao enorme volume de anúncios e à frequência das atualizações. O scraping automatizado permite o acompanhamento sistemático de flutuações de preços e alertas de novos anúncios, que são críticos para manter a competitividade no acelerado setor de aluguel residencial.

Por Que Fazer Scraping de Apartments.com?

Descubra o valor comercial e os casos de uso para extração de dados de Apartments.com.

Realizar análise de preços de mercado de aluguel hiperlocal

Monitorar estratégias de vacância e preços da concorrência

Gerar leads de alta qualidade para prestadores de serviços imobiliários

Coletar dados históricos para pesquisa de desenvolvimento urbano

Acompanhar tendências de comodidades em diferentes demografias

Automatizar modelos de avaliação de investimento imobiliário

Desafios do Scraping

Desafios técnicos que você pode encontrar ao fazer scraping de Apartments.com.

Proteção agressiva contra bots da Akamai e TLS fingerprinting

Conteúdo altamente dinâmico renderizado via JavaScript

Rate limiting rigoroso em iterações de resultados de busca

Estruturas de DOM complexas e de múltiplas camadas para plantas

Atualizações frequentes de UI que quebram seletores CSS estáticos

Scrape Apartments.com com IA

Sem código necessário. Extraia dados em minutos com automação por IA.

Como Funciona

Descreva o que você precisa

Diga à IA quais dados você quer extrair de Apartments.com. Apenas digite em linguagem natural — sem código ou seletores.

A IA extrai os dados

Nossa inteligência artificial navega Apartments.com, lida com conteúdo dinâmico e extrai exatamente o que você pediu.

Obtenha seus dados

Receba dados limpos e estruturados prontos para exportar como CSV, JSON ou enviar diretamente para seus aplicativos.

Por Que Usar IA para Scraping

Ignora bloqueios de Akamai e WAF automaticamente

Seleção visual no-code de atributos de propriedades

Execução na nuvem para monitoramento de preços 24/7

Gerenciamento fluido de paginação dinâmica e AJAX

Começar a Scrapear Grátis

Sem cartão de crédito necessárioPlano gratuito disponívelSem configuração necessária

Scrapers Web No-Code para Apartments.com

Alternativas point-and-click ao scraping com IA

Várias ferramentas no-code como Browse.ai, Octoparse, Axiom e ParseHub podem ajudá-lo a fazer scraping de Apartments.com sem escrever código. Essas ferramentas usam interfaces visuais para selecionar dados, embora possam ter dificuldades com conteúdo dinâmico complexo ou medidas anti-bot.

Workflow Típico com Ferramentas No-Code

Instalar extensão do navegador ou registrar-se na plataforma

Navegar até o site alvo e abrir a ferramenta

Selecionar com point-and-click os elementos de dados a extrair

Configurar seletores CSS para cada campo de dados

Configurar regras de paginação para scraping de múltiplas páginas

Resolver CAPTCHAs (frequentemente requer intervenção manual)

Configurar agendamento para execuções automáticas

Exportar dados para CSV, JSON ou conectar via API

Desafios Comuns

Curva de aprendizado

Compreender seletores e lógica de extração leva tempo

Seletores quebram

Mudanças no site podem quebrar todo o fluxo de trabalho

Problemas com conteúdo dinâmico

Sites com muito JavaScript requerem soluções complexas

Limitações de CAPTCHA

A maioria das ferramentas requer intervenção manual para CAPTCHAs

Bloqueio de IP

Scraping agressivo pode resultar no bloqueio do seu IP

Exemplos de Código

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# URL alvo para uma cidade específica
url = 'https://www.apartments.com/new-york-ny/'

# Cabeçalhos realistas são obrigatórios para evitar bloqueio imediato
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')
        # Seletores podem mudar; sempre inspecione o DOM atual
        listings = soup.select('.placardContainer .property-title')
        for item in listings:
            print(f'Anúncio encontrado: {item.get_text(strip=True)}')
    else:
        print(f'Bloqueado: Status Code {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'Erro: {str(e)}')

Quando Usar

Ideal para páginas HTML estáticas com JavaScript mínimo. Perfeito para blogs, sites de notícias e páginas de produtos e-commerce simples.

Vantagens

●Execução mais rápida (sem overhead do navegador)
●Menor consumo de recursos
●Fácil de paralelizar com asyncio
●Ótimo para APIs e páginas estáticas

Limitações

●Não pode executar JavaScript
●Falha em SPAs e conteúdo dinâmico
●Pode ter dificuldades com sistemas anti-bot complexos

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_apartments():
    with sync_playwright() as p:
        # Iniciando com parâmetros de stealth
        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()
        
        # Navegar para uma página de listagem
        page.goto('https://www.apartments.com/los-angeles-ca/', wait_until='networkidle')
        
        # Aguardar o carregamento do container principal de anúncios
        page.wait_for_selector('.placard')
        
        # Extraindo nomes e preços das propriedades
        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'Propriedade: {name} | Preço: {price}')
            
        browser.close()

scrape_apartments()

Quando Usar

Perfeito para sites com muito JavaScript, SPAs e páginas que requerem interação do usuário como scroll infinito ou cliques.

Vantagens

●Execução JavaScript completa
●Lida com conteúdo dinâmico e SPAs
●Mecanismos de espera integrados
●Suporte multi-navegador

Limitações

●Mais lento que requisições HTTP
●Maior uso de memória
●Configuração mais complexa
●Pode ser detectado por sistemas anti-bot

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)

Quando Usar

Ideal para projetos de scraping em larga escala que requerem pipelines de dados estruturados, middleware e crawling distribuído.

Vantagens

●Agendamento e throttling de requisições integrados
●Sistema de middleware poderoso
●Exportação para múltiplos formatos
●Excelente para projetos em larga escala

Limitações

●Curva de aprendizado mais íngreme
●Sem suporte JavaScript sem plugins
●Excessivo para tarefas de scraping simples

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  // Definir um user agent realista
  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('Falha na extração:', err);
  } finally {
    await browser.close();
  }
})();

Quando Usar

Ideal para automação específica do Chrome, geração de PDFs ou screenshots. Perfeito para sites otimizados para Chrome.

Vantagens

●Excelente integração Chrome DevTools
●Ótimo para geração de PDF e screenshots
●Forte suporte da comunidade
●Bom para recursos específicos do Chrome

Limitações

●Apenas Chrome/Chromium
●Maior consumo de recursos
●Pode ser detectado por sistemas anti-bot
●Mais lento que métodos baseados em HTTP

Como Fazer Scraping de Apartments.com com Código

Python + Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# URL alvo para uma cidade específica
url = 'https://www.apartments.com/new-york-ny/'

# Cabeçalhos realistas são obrigatórios para evitar bloqueio imediato
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')
        # Seletores podem mudar; sempre inspecione o DOM atual
        listings = soup.select('.placardContainer .property-title')
        for item in listings:
            print(f'Anúncio encontrado: {item.get_text(strip=True)}')
    else:
        print(f'Bloqueado: Status Code {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'Erro: {str(e)}')

Python + Playwright

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_apartments():
    with sync_playwright() as p:
        # Iniciando com parâmetros de stealth
        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()
        
        # Navegar para uma página de listagem
        page.goto('https://www.apartments.com/los-angeles-ca/', wait_until='networkidle')
        
        # Aguardar o carregamento do container principal de anúncios
        page.wait_for_selector('.placard')
        
        # Extraindo nomes e preços das propriedades
        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'Propriedade: {name} | Preço: {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();
  
  // Definir um user agent realista
  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('Falha na extração:', err);
  } finally {
    await browser.close();
  }
})();

O Que Você Pode Fazer Com Os Dados de Apartments.com

Explore aplicações práticas e insights dos dados de Apartments.com.

Indexação de Mercado em Tempo Real

Crie um dashboard que acompanhe os preços médios de aluguel nos EUA para auxiliar em previsões econômicas.

Como implementar:

1Fazer scraping diário de anúncios nas 100 maiores cidades dos EUA.
2Categorizar os dados por número de quartos e metragem quadrada.
3Calcular e visualizar o preço médio ponderado por bairro.

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Dicas de especialistas para extrair dados com sucesso de Apartments.com.

Use proxies residenciais de alta qualidade para evitar o bloqueio de reputação de IP da Akamai.

Implemente um plugin de 'stealth' para Playwright ou Puppeteer para mascarar os fingerprints do navegador.

Agende as tarefas de scraping durante os horários de menor pico nos EUA (entre 1h e 5h EST) para minimizar o risco de detecção.

Sempre inclua um cabeçalho Referer realista, como 'https://www.google.com/', em suas requisições.

Monitore a estrutura do DOM do site semanalmente, pois o Apartments.com atualiza os nomes de suas classes com frequência.

Extraia dados das páginas detalhadas dos imóveis, em vez de apenas dos resultados de busca, para obter informações de contato mais precisas.

Depoimentos

O Que Nossos Usuarios Dizem

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Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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CEO, qannas.pro

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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

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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

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Workflow Típico com Ferramentas No-Code

Desafios Comuns

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Python + Requests

Python + Playwright

Python + Scrapy

Node.js + Puppeteer

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Sourcing Automatizado de Leads

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Perguntas Frequentes Sobre Apartments.com

É legal fazer scraping do Apartments.com?

Como lidar com o erro 'Access Denied' no Apartments.com?

O Apartments.com possui uma API oficial?

Qual é o melhor formato para salvar dados do Apartments.com?

Com que frequência posso fazer scraping sem ser banido?

Como posso extrair números de telefone que estão ocultos?

Existem ferramentas no-code para fazer scraping do Apartments.com?

Quais informações estão disponíveis para cada anúncio?