Cum să extragi date de pe Zillow: Ghidul suprem pentru date imobiliare (2025)
Învață cum să extragi anunțuri imobiliare, prețuri și Zestimates de pe Zillow. Acest ghid acoperă bypass-ul anti-bot, alternativele API și strategiile de lead...
Protecție anti-bot detectată
- 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.
- Limitarea ratei
- Limitează cererile per IP/sesiune în timp. Poate fi ocolit cu proxy-uri rotative, întârzieri ale cererilor și scraping distribuit.
- Behavioral Analysis
- Amprentă browser
- Identifică boții prin caracteristicile browserului: canvas, WebGL, fonturi, pluginuri. Necesită spoofing sau profiluri reale de browser.
Despre Zillow
Descoperiți ce oferă Zillow și ce date valoroase pot fi extrase.
Liderul pieței imobiliare din America de Nord
Zillow este cea mai importantă piață imobiliară și de închirieri din Statele Unite și Canada, oferind o bază de date cuprinzătoare cu milioane de case de vânzare, de închiriat și date istorice. Deținută și operată de Zillow Group, platforma este destinația principală pentru consumatorii care caută evaluări ale locuințelor și informații detaliate despre piețele locale de locuințe.
Puncte de date cuprinzătoare
Site-ul conține o multitudine de date structurate, inclusiv prețurile proprietăților, vânzări istorice, atribute fizice (dormitoare, băi, suprafață), istoricul taxelor și informații de contact pentru agenții care publică anunțurile. Aceste informații sunt actualizate aproape în timp real, făcându-l standardul industriei pentru disponibilitatea actuală a pieței.
Valoarea de business a datelor extrase
Aceste date sunt neprețuite pentru profesioniștii imobiliari, analiști și investitori care trebuie să monitorizeze fluctuațiile pieței și să realizeze modelări de evaluare la scară largă. Prin extragerea Zestimate (evaluarea proprietară a Zillow), companiile pot compara valorile proprietăților cu tendințele istorice și concurența de pe piața locală la scară mare.
De Ce Să Faceți Scraping La Zillow?
Descoperiți valoarea comercială și cazurile de utilizare pentru extragerea datelor din Zillow.
Analiza investițiilor imobiliare
Strategie de preț competitivă
Generare de lead-uri pentru agenți imobiliari
Monitorizarea tendințelor pieței
Modelarea evaluării proprietăților
Cercetarea vânzărilor istorice și a taxelor
Sisteme automate de evaluare
Provocări De Scraping
Provocări tehnice pe care le puteți întâlni când faceți scraping la Zillow.
Protecție anti-bot agresivă folosind DataDome și Cloudflare
Randare dinamică a conținutului care necesită execuție JavaScript intensă
Actualizări frecvente ale structurii și ofuscarea claselor CSS
Rate limiting strict și blocarea pe bază de IP conform modelelor de cereri
Provocări CAPTCHA declanșate de semnăturile de navigare automatizată
Extrage date din Zillow 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 Zillow. Scrie pur și simplu în limbaj natural — fără cod sau selectori.
AI-ul extrage datele
Inteligența noastră artificială navighează Zillow, 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 Zillow 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 Zillow. Scrie pur și simplu în limbaj natural — fără cod sau selectori.
- AI-ul extrage datele: Inteligența noastră artificială navighează Zillow, 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:
- Bypass integrat pentru protecția DataDome și Cloudflare
- Interfață vizuală, no-code pentru fluxuri de lucru imobiliare complexe
- Rotație gestionată a proxy-urilor rezidențiale pentru a evita banarea IP-ului
- Programare în cloud pentru urmărirea zilnică a modificărilor de preț
- Export direct de date în CSV, JSON și Google Sheets
Scrapere Web No-Code pentru Zillow
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 Zillow 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 Zillow
Mai multe instrumente no-code precum Browse.ai, Octoparse, Axiom și ParseHub vă pot ajuta să faceți scraping la Zillow 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
# Headere pentru a imita un browser real și a evita blocările instantanee
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
}
def scrape_zillow(zip_code):
url = f'https://www.zillow.com/homes/{zip_code}_rb/'
try:
# Cerere inițială către pagina de anunțuri
response = requests.get(url, headers=headers)
# Verificare pentru blocări DataDome/Cloudflare 403
if response.status_code == 403:
print('Blocat de anti-bot. Folosește proxy-uri rezidențiale sau un headless browser.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Identificarea cardurilor de proprietate prin atributul data-test
for card in soup.find_all('article', {'data-test': 'property-card'}):
price = card.find('span', {'data-test': 'property-card-price'})
addr = card.find('address', {'data-test': 'property-card-addr'})
print(f'Price: {price.text if price else "N/A"} | Address: {addr.text if addr else "N/A"}')
except Exception as e:
print(f'Eroare: {e}')
scrape_zillow('90210')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 Zillow with Code
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Headere pentru a imita un browser real și a evita blocările instantanee
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
}
def scrape_zillow(zip_code):
url = f'https://www.zillow.com/homes/{zip_code}_rb/'
try:
# Cerere inițială către pagina de anunțuri
response = requests.get(url, headers=headers)
# Verificare pentru blocări DataDome/Cloudflare 403
if response.status_code == 403:
print('Blocat de anti-bot. Folosește proxy-uri rezidențiale sau un headless browser.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Identificarea cardurilor de proprietate prin atributul data-test
for card in soup.find_all('article', {'data-test': 'property-card'}):
price = card.find('span', {'data-test': 'property-card-price'})
addr = card.find('address', {'data-test': 'property-card-addr'})
print(f'Price: {price.text if price else "N/A"} | Address: {addr.text if addr else "N/A"}')
except Exception as e:
print(f'Eroare: {e}')
scrape_zillow('90210')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_zillow():
with sync_playwright() as p:
# Lansare cu un user agent real pentru a ocoli verificările de bază
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36')
page = context.new_page()
# Navigare și așteptare pentru randarea completă a conținutului de către React
page.goto('https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/', wait_until='networkidle')
# Așteptare ca selectorii cardurilor de proprietate să apară
page.wait_for_selector('[data-test="property-card"]')
# Extragere date din DOM-ul randat
listings = page.query_selector_all('[data-test="property-card"]')
for listing in listings:
price_el = listing.query_selector('[data-test="property-card-price"]')
address_el = listing.query_selector('address')
price = price_el.inner_text() if price_el else "N/A"
address = address_el.inner_text() if address_el else "N/A"
print(f'Price: {price}, Address: {address}')
browser.close()
scrape_zillow()Python + Scrapy
import scrapy
import json
class ZillowSpider(scrapy.Spider):
name = 'zillow'
start_urls = ['https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/']
def parse(self, response):
# Zillow stochează datele într-un tag script JSON numit __NEXT_DATA__
# Aceasta este o metodă mai stabilă decât extragerea layout-ului HTML
json_data = response.xpath('//script[@id="__NEXT_DATA__"]/text()').get()
if json_data:
data = json.loads(json_data)
# Navighează prin structura JSON imbricată pentru a găsi rezultatele anunțurilor
results = data.get('props', {}).get('pageProps', {}).get('searchPageState', {}).get('cat1', {}).get('searchResults', {}).get('listResults', [])
for item in results:
yield {
'price': item.get('price'),
'address': item.get('address'),
'zpid': item.get('zpid'),
'bedrooms': item.get('beds'),
'bathrooms': item.get('baths')
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());
(async () => {
// Lansarea browser-ului cu plugin-ul stealth pentru a evita detecția DataDome
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// Setarea unui header suplimentar pentru a părea mai uman
await page.setExtraHTTPHeaders({
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
});
await page.goto('https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/', { waitUntil: 'networkidle2' });
const properties = await page.evaluate(() => {
const cards = Array.from(document.querySelectorAll("[data-test='property-card']"));
return cards.map(card => ({
price: card.querySelector("[data-test='property-card-price']")?.innerText,
address: card.querySelector("address")?.innerText
}));
});
console.log(properties);
await browser.close();
})();Ce Puteți Face Cu Datele Zillow
Explorați aplicațiile practice și informațiile din datele Zillow.
Descoperirea oportunităților de arbitraj imobiliar
Investitorii imobiliari pot identifica proprietăți subevaluate comparând prețurile de listare direct cu valorile istorice Zestimate.
Cum se implementează:
- 1Extrage zilnic anunțurile active pentru codurile poștale vizate.
- 2Stochează datele într-o bază de date de tip time-series pentru analiza tendințelor.
- 3Compară prețurile de listare cu valorile istorice Zestimate.
- 4Declanșează alerte automate pentru proprietățile cu preț cu 10% sub media locală.
Folosiți Automatio pentru a extrage date din Zillow și a construi aceste aplicații fără a scrie cod.
Ce Puteți Face Cu Datele Zillow
- Descoperirea oportunităților de arbitraj imobiliar
Investitorii imobiliari pot identifica proprietăți subevaluate comparând prețurile de listare direct cu valorile istorice Zestimate.
- Extrage zilnic anunțurile active pentru codurile poștale vizate.
- Stochează datele într-o bază de date de tip time-series pentru analiza tendințelor.
- Compară prețurile de listare cu valorile istorice Zestimate.
- Declanșează alerte automate pentru proprietățile cu preț cu 10% sub media locală.
- Generare de lead-uri pentru ipoteci
Creditorii pot identifica proprietarii care și-au listat recent proprietățile pentru a le oferi refinanțări sau produse de împrumut noi.
- Extrage datele noilor anunțuri 'De Vânzare' la fiecare oră.
- Corelează proprietarii cu înregistrările publice de taxe și proprietate.
- Îmbogățește lead-urile cu informații de contact verificate.
- Automatizează campanii de outreach personalizate pentru servicii ipotecare.
- Audit de acuratețe Zestimate
Evaluatorii folosesc datele extrase pentru a verifica fiabilitatea evaluărilor automatizate în cartiere specifice.
- Extrage datele despre proprietățile 'Vândute recent' din ultimele 6 luni.
- Calculează delta între prețul de vânzare și ultimul Zestimate.
- Mapați marjele de eroare geografic pentru a identifica erorile de evaluare.
- Folosește datele pentru a ajusta modelele umane de evaluare.
- Optimizarea pieței de închirieri
Administratorii de proprietăți monitorizează fluctuațiile prețurilor de închiriere pentru a stabili tarife optime pentru portofoliile lor.
- Extrage săptămânal anunțurile de închiriere din codurile poștale țintă.
- Analizează tendințele de preț pentru diferite numere de dormitoare/băi.
- Identifică cartierele cu cerere mare pe baza vitezei de rotație a anunțurilor.
- Ajustează prețurile portofoliului în mod dinamic pe baza datelor de piață în timp real.
- Monitorizarea agențiilor concurente
Agențiile imobiliare urmăresc inventarul și performanța anunțurilor agențiilor rivale.
- Filtrează anunțurile Zillow după numele agenților sau birourilor concurente.
- Extrage 'Zile pe Zillow' și schimbările de status (ex. Pending, Sold).
- Compară viteza medie de vânzare cu propria performanță.
- Vizualizează schimbările cotei de piață folosind instrumente de business intelligence.
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 Zillow
Sfaturi de la experți pentru extragerea cu succes a datelor din Zillow.
Vizează tag-ul script __NEXT_DATA__ care conține un JSON masiv cu rezultate de căutare pentru o mai bună stabilitate.
Folosește proxy-uri rezidențiale de înaltă calitate pentru a ocoli detecția comportamentală DataDome care marchează IP-urile de tip data center.
Introdu mișcări aleatorii de mouse și întârzieri la click pentru a simula tiparele de navigare umane.
Rotește User-Agent-urile și asigură-te că amprentele TLS se potrivesc cu semnătura browser-ului declarat.
Monitorizează parametrii din URL-ul de căutare pentru a genera link-uri directe pentru extragerea de date filtrată (ex: intervale de preț).
Efectuează operațiunile de scraping în orele cu trafic redus (noaptea târziu EST) pentru a reduce riscul de rate limiting agresiv.
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 LivePiazza: Philadelphia Real Estate Scraper
How to Scrape Progress Residential Website
How to Scrape HotPads: A Complete Guide to Extracting Rental Data
How to Scrape Century 21: A Technical Real Estate Guide
How to Scrape Geolocaux | Geolocaux Web Scraper Guide
How to Scrape Sacramento Delta Property Management
How to Scrape Brown Real Estate NC | Fayetteville Property Scraper
How to Scrape Dorman Real Estate Management Listings
Intrebari frecvente despre Zillow
Gaseste raspunsuri la intrebarile comune despre Zillow