Cum să faci scraping pe ImmoScout24: Ghid pentru date imobiliare
Învață cum să faci scraping pe ImmoScout24, principala platformă imobiliară din Germania. Extrage prețuri de proprietăți, anunțuri și lead-uri pentru analiză...
Protecție anti-bot detectată
- Akamai Bot Manager
- Detectare avansată de boți prin amprentă digitală a dispozitivului, analiză comportamentală și machine learning. Unul dintre cele mai sofisticate sisteme anti-bot.
- DataDome
- Detectare de boți în timp real cu modele ML. Analizează amprenta dispozitivului, semnale de rețea și tipare comportamentale. Comun pe site-urile de e-commerce.
- Cloudflare
- WAF și gestionare bot de nivel enterprise. Folosește provocări JavaScript, CAPTCHA și analiză comportamentală. Necesită automatizare browser cu setări stealth.
- Google reCAPTCHA
- Sistemul CAPTCHA al Google. v2 necesită interacțiunea utilizatorului, v3 rulează silențios cu scor de risc. Poate fi rezolvat cu servicii CAPTCHA.
- Amprentă browser
- Identifică boții prin caracteristicile browserului: canvas, WebGL, fonturi, pluginuri. Necesită spoofing sau profiluri reale de browser.
- Limitarea ratei
- Limitează cererile per IP/sesiune în timp. Poate fi ocolit cu proxy-uri rotative, întârzieri ale cererilor și scraping distribuit.
Despre ImmoScout24
Descoperiți ce oferă ImmoScout24 și ce date valoroase pot fi extrase.
ImmoScout24 este marketplace-ul imobiliar dominant în Germania, deținut de Scout24 SE. Acesta servește ca o platformă cuprinzătoare unde persoanele fizice, agenții imobiliari și dezvoltatorii listează proprietăți rezidențiale și comerciale pentru închiriere sau vânzare. Site-ul atrage milioane de utilizatori lunar, fiind sursa principală de date pentru piața imobiliară din regiunea DACH.
Platforma conține o gamă vastă de date structurate, inclusiv prețuri, planuri ale locuințelor, statistici despre cartiere și istoricul anunțurilor. Fiind lider de piață, acesta oferă cea mai exactă imagine a tendințelor actuale, a ofertei și cererii, precum și a randamentelor chiriilor în marile orașe germane precum Berlin, Munchen și Hamburg.
Scraping-ul acestor date este extrem de valoros pentru investitorii imobiliari, companiile de PropTech și analiștii de piață. Acesta permite monitorizarea automată a prețurilor, benchmarking competitiv și identificarea oportunităților de investiții subevaluate. În plus, servește ca un instrument critic pentru lead generation prin identificarea vânzătorilor și agențiilor active în regiuni geografice specifice.
De Ce Să Faceți Scraping La ImmoScout24?
Descoperiți valoarea comercială și cazurile de utilizare pentru extragerea datelor din ImmoScout24.
Monitorizarea în timp real a inflației chiriilor în Germania și a schimbărilor pieței.
Identificarea proprietăților de investiții cu randament ridicat înainte de a fi descoperite de masa critică.
Lead generation pentru servicii de mutări, companii de renovare și brokeri ipotecari.
Benchmarking competitiv pentru agențiile imobiliare pentru a-și optimiza strategiile de listare.
Construirea de seturi de date istorice pentru modele predictive de evaluare imobiliară.
Urmărirea indicatorului 'Time on Market' pentru a identifica vânzătorii motivați sau anunțurile supraevaluate.
Provocări De Scraping
Provocări tehnice pe care le puteți întâlni când faceți scraping la ImmoScout24.
Detecție agresivă a boților prin Akamai și Cloudflare pe versiunea web.
Structură HTML non-semantică unde mai multe puncte de date folosesc clase CSS identice.
Tracking sofisticat bazat pe sesiune și browser fingerprinting pentru a detecta automatizarea.
Cerințe mari de JavaScript pentru randarea conținutului dinamic și interacțiunea cu paginile de detalii.
Schimbări frecvente în UI și în selectorii DOM pentru a întrerupe scripturile de scraping automate.
Extrage date din ImmoScout24 cu AI
Fără cod necesar. Extrage date în câteva minute cu automatizare bazată pe AI.
Cum funcționează
Descrie ce ai nevoie
Spune-i AI-ului ce date vrei să extragi din ImmoScout24. Scrie pur și simplu în limbaj natural — fără cod sau selectori.
AI-ul extrage datele
Inteligența noastră artificială navighează ImmoScout24, gestionează conținutul dinamic și extrage exact ceea ce ai cerut.
Primește-ți datele
Primește date curate și structurate gata de export în CSV, JSON sau de trimis direct către aplicațiile tale.
De ce să folosești AI pentru extragere
AI-ul face ușoară extragerea datelor din ImmoScout24 fără a scrie cod. Platforma noastră bazată pe inteligență artificială înțelege ce date dorești — descrie-le în limbaj natural și AI-ul le extrage automat.
How to scrape with AI:
- Descrie ce ai nevoie: Spune-i AI-ului ce date vrei să extragi din ImmoScout24. Scrie pur și simplu în limbaj natural — fără cod sau selectori.
- AI-ul extrage datele: Inteligența noastră artificială navighează ImmoScout24, gestionează conținutul dinamic și extrage exact ceea ce ai cerut.
- Primește-ți datele: Primește date curate și structurate gata de export în CSV, JSON sau de trimis direct către aplicațiile tale.
Why use AI for scraping:
- Gestionează automat măsuri anti-bot complexe precum Akamai, fără cod personalizat.
- Identificarea vizuală a selectorilor prin Point-and-Click gestionează structurile DOM complexe și schimbătoare.
- Rulările programate permit urmărirea indicatorului Time on Market și a schimbărilor de preț pentru anunțuri specifice.
- Management integrat al proxy-urilor pentru a ocoli automat blocările de IP și provocările regionale.
Scrapere Web No-Code pentru ImmoScout24
Alternative click-și-selectează la scraping-ul alimentat de AI
Mai multe instrumente no-code precum Browse.ai, Octoparse, Axiom și ParseHub vă pot ajuta să faceți scraping la ImmoScout24 fără a scrie cod. Aceste instrumente folosesc de obicei interfețe vizuale pentru a selecta date, deși pot avea probleme cu conținut dinamic complex sau măsuri anti-bot.
Flux de Lucru Tipic cu Instrumente No-Code
Provocări Comune
Curba de învățare
Înțelegerea selectoarelor și a logicii de extracție necesită timp
Selectoarele se strică
Modificările site-ului web pot distruge întregul flux de lucru
Probleme cu conținut dinamic
Site-urile cu mult JavaScript necesită soluții complexe
Limitări CAPTCHA
Majoritatea instrumentelor necesită intervenție manuală pentru CAPTCHA
Blocarea IP-ului
Scraping-ul agresiv poate duce la blocarea IP-ului dvs.
Scrapere Web No-Code pentru ImmoScout24
Mai multe instrumente no-code precum Browse.ai, Octoparse, Axiom și ParseHub vă pot ajuta să faceți scraping la ImmoScout24 fără a scrie cod. Aceste instrumente folosesc de obicei interfețe vizuale pentru a selecta date, deși pot avea probleme cu conținut dinamic complex sau măsuri anti-bot.
Flux de Lucru Tipic cu Instrumente No-Code
- Instalați extensia de browser sau înregistrați-vă pe platformă
- Navigați la site-ul web țintă și deschideți instrumentul
- Selectați elementele de date de extras prin point-and-click
- Configurați selectoarele CSS pentru fiecare câmp de date
- Configurați regulile de paginare pentru a scrape mai multe pagini
- Gestionați CAPTCHA (necesită adesea rezolvare manuală)
- Configurați programarea pentru rulări automate
- Exportați datele în CSV, JSON sau conectați prin API
Provocări Comune
- Curba de învățare: Înțelegerea selectoarelor și a logicii de extracție necesită timp
- Selectoarele se strică: Modificările site-ului web pot distruge întregul flux de lucru
- Probleme cu conținut dinamic: Site-urile cu mult JavaScript necesită soluții complexe
- Limitări CAPTCHA: Majoritatea instrumentelor necesită intervenție manuală pentru CAPTCHA
- Blocarea IP-ului: Scraping-ul agresiv poate duce la blocarea IP-ului dvs.
Exemple de cod
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_immoscout(url):
# Header-ele sunt critice pentru a evita blocările imediate
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 = []
# Vizăm intrările din lista de rezultate
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'Eroare: {e}'
# Exemplu de căutare pentru apartamente în Berlin
results = scrape_immoscout('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten')
print(results)Când Se Folosește
Cel mai bun pentru pagini HTML statice unde conținutul este încărcat pe server. Cea mai rapidă și simplă abordare când randarea JavaScript nu este necesară.
Avantaje
- ●Execuție cea mai rapidă (fără overhead de browser)
- ●Consum minim de resurse
- ●Ușor de paralelizat cu asyncio
- ●Excelent pentru API-uri și pagini statice
Limitări
- ●Nu poate executa JavaScript
- ●Eșuează pe SPA-uri și conținut dinamic
- ●Poate avea probleme cu sisteme anti-bot complexe
How to Scrape ImmoScout24 with Code
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_immoscout(url):
# Header-ele sunt critice pentru a evita blocările imediate
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 = []
# Vizăm intrările din lista de rezultate
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'Eroare: {e}'
# Exemplu de căutare pentru apartamente în Berlin
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:
# Lansare cu configurații de tip 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()
# Navigare către rezultatele căutării
page.goto('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten', wait_until='networkidle')
# Așteptăm randarea anunțurilor
page.wait_for_selector('.result-list-entry__data')
# Extragem titlurile folosind locators
titles = page.locator('.result-list-entry__brand-title').all_inner_texts()
for title in titles:
print(f'Anunț găsit: {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):
# Iterăm prin fiecare container de anunț imobiliar
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(),
}
# Gestionăm paginarea găsind butonul 'Next'
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();
// Imită un utilizator real din Germania
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');
// Evaluare în contextul browserului
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('Titluri găsite:', results);
await browser.close();
})();Ce Puteți Face Cu Datele ImmoScout24
Explorați aplicațiile practice și informațiile din datele ImmoScout24.
Analiza tendințelor pieței imobiliare
Analizează fluctuațiile de preț și nivelurile de inventar în timp pentru a prezice mișcările pieței în marile orașe din Germania.
Cum se implementează:
- 1Fă scraping zilnic pentru anunțurile de închiriere din marile orașe.
- 2Stochează datele într-o bază de date de tip time-series.
- 3Calculează prețul mediu pe metru pătrat pe fiecare district.
- 4Vizualizează tendințele pentru a identifica cartierele emergente.
Folosiți Automatio pentru a extrage date din ImmoScout24 și a construi aceste aplicații fără a scrie cod.
Ce Puteți Face Cu Datele ImmoScout24
- Analiza tendințelor pieței imobiliare
Analizează fluctuațiile de preț și nivelurile de inventar în timp pentru a prezice mișcările pieței în marile orașe din Germania.
- Fă scraping zilnic pentru anunțurile de închiriere din marile orașe.
- Stochează datele într-o bază de date de tip time-series.
- Calculează prețul mediu pe metru pătrat pe fiecare district.
- Vizualizează tendințele pentru a identifica cartierele emergente.
- Calculator de randament al investiției
Identifică proprietățile cu cel mai mare potențial de ROI prin compararea datelor de vânzări și închirieri pentru unități similare.
- Extrage atât anunțurile de vânzare, cât și cele de închiriere pentru coduri poștale specifice.
- Potrivește tipurile și dimensiunile proprietăților în ambele seturi de date.
- Calculează venitul anual din chirie raportat la prețul de achiziție.
- Filtrează anomaliile unde randamentul chiriei depășește mediile pieței.
- Lead Generation pentru servicii de relocare
Identifică persoanele cu intenție ridicată de mutare pentru a oferi servicii targetate de mutări, curățenie și renovare.
- Monitorizează anunțurile noi de închiriere postate de persoane fizice.
- Extrage detaliile despre dimensiunea și locația proprietății.
- Identifică proprietățile cu date de disponibilitate apropiate.
- Automatizează abordarea cu oferte de servicii bazate pe calendarul de mutare.
- Monitorizarea portofoliului concurenței
Urmărește inventarul, ratele de neocupare și strategia de preț ale agențiilor imobiliare rivale.
- Filtrează anunțurile extrase după numele sau ID-ul agențiilor specifice.
- Urmărește cât timp rămân active anunțurile (Time on Market).
- Monitorizează reducerile frecvente de preț în inventarul lor.
- Compară prețurile agenției tale cu anunțurile lor active.
Supraalimenteaza-ti fluxul de lucru cu automatizare AI
Automatio combina puterea agentilor AI, automatizarea web si integrarile inteligente pentru a te ajuta sa realizezi mai mult in mai putin timp.
Sfaturi Pro Pentru Scraping La ImmoScout24
Sfaturi de la experți pentru extragerea cu succes a datelor din ImmoScout24.
Folosește proxies rezidențiale cu geo-locație în Germania (DE) pentru a evita blocările bazate pe regiune de la Akamai.
Încearcă să faci reverse engineer la API-ul aplicației mobile (JSON prin HTTPS), deoarece acesta are adesea o protecție mai slabă decât versiunea web.
Implementează intervale de sleep aleatorii între 5 și 15 secunde pentru a simula tiparele de navigare umană.
Realizează scraping-ul în orele de extrasezon (miezul nopții până la 5 AM CET) pentru a minimiza încărcarea serverului și sensibilitatea detecției.
Curăță datele eliminând simbolurile valutare (€) și convertind virgulele zecimale germane în puncte pentru analiză numerică.
Monitorizează datele 'expuse' în sursa paginii; uneori, un cod JSON brut este integrat într-o etichetă <script>, fiind mult mai ușor de parsat.
Testimoniale
Ce spun utilizatorii nostri
Alatura-te miilor de utilizatori multumiti care si-au transformat fluxul de lucru
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.
Similar 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
Intrebari frecvente despre ImmoScout24
Gaseste raspunsuri la intrebarile comune despre ImmoScout24