Как парсить Realtor.com | Полное руководство по скрапингу 2026
Узнайте, как парсить объявления, цены и данные агентов с Realtor.com. Изучите методы обхода Cloudflare и массового извлечения данных о недвижимости в США.
Обнаружена защита от ботов
- Cloudflare
- Корпоративный WAF и управление ботами. Использует JavaScript-проверки, CAPTCHA и анализ поведения. Требует автоматизации браузера со скрытыми настройками.
- DataDome
- Обнаружение ботов в реальном времени с помощью ML-моделей. Анализирует цифровой отпечаток устройства, сетевые сигналы и паттерны поведения. Часто используется на сайтах электронной коммерции.
- Google reCAPTCHA
- Система CAPTCHA от Google. v2 требует взаимодействия пользователя, v3 работает скрыто с оценкой рисков. Можно решить с помощью сервисов CAPTCHA.
- Ограничение частоты запросов
- Ограничивает количество запросов на IP/сессию за определённое время. Можно обойти с помощью ротации прокси, задержек запросов и распределённого скрапинга.
- Блокировка IP
- Блокирует известные IP дата-центров и отмеченные адреса. Требует резидентных или мобильных прокси для эффективного обхода.
- Цифровой отпечаток браузера
- Идентифицирует ботов по характеристикам браузера: canvas, WebGL, шрифты, плагины. Требует подмены или реальных профилей браузера.
О Realtor.com
Узнайте, что предлагает Realtor.com и какие ценные данные можно извлечь.
Возможности данных Realtor.com
Realtor.com — это ведущая платформа по недвижимости, управляемая Move, Inc., предоставляющая одну из самых точных и актуальных баз данных объектов в США. Благодаря прямому сотрудничеству с более чем 800 местными службами MLS (Multiple Listing Services), ресурс охватывает почти 99% доступных объявлений, которые часто обновляются каждые 15 минут. Это делает его настоящим кладезем информации для профессионалов, ищущих актуальные рыночные данные.
Глубокая аналитика недвижимости
Платформа предлагает гораздо больше, чем просто цены и количество спален. Она включает подробные исторические сведения, такие как записи о налогах на имущество, рейтинги безопасности районов, информацию о школьных округах и расчетные ежемесячные платежи. Для инвесторов и рыночных аналитиков такая детализация необходима для точной оценки стоимости объектов и прогнозирования трендов.
Зачем бизнесу парсинг Realtor.com
Скрапинг этого сайта позволяет компаниям автоматизировать сбор тысяч объявлений, которые невозможно обработать вручную. Будь то создание конкурентного ипотечного калькулятора, поиск объектов под реновацию («fix-and-flip») или мониторинг эффективности брокерских агентств, структурированные данные с Realtor.com служат фундаментом для глубокой аналитики рынка недвижимости.
Зачем Парсить Realtor.com?
Узнайте о бизнес-ценности и сценариях использования извлечения данных из Realtor.com.
Анализ рыночных трендов в реальном времени по почтовым индексам США
Поиск объектов для инвестиций, соответствующих конкретным критериям ROI
Генерация качественных лидов для ипотечных брокеров и страховых компаний
Анализ исторических колебаний цен для точной оценки недвижимости
Мониторинг инвентаря конкурентов и эффективности их объявлений
Сбор комплексных данных о районах и школах для сервисов по релокации
Проблемы При Парсинге
Технические проблемы, с которыми вы можете столкнуться при парсинге Realtor.com.
Агрессивные проверки Cloudflare, требующие продвинутого исполнения JS
Глубоко вложенные компоненты React с динамическими именами классов, которые часто меняются
Строгие ограничения (rate limiting), приводящие к быстрому попаданию IP в черный список без прокси
Гео-фенсинг, отдающий приоритет IP-адресам из США
Паттерны обнаружения ботов, отслеживающие движение мыши и поведение пользователя
Скрапинг Realtor.com с помощью ИИ
Код не нужен. Извлекайте данные за минуты с автоматизацией на базе ИИ.
Как это работает
Опишите, что вам нужно
Расскажите ИИ, какие данные вы хотите извлечь из Realtor.com. Просто напишите на обычном языке — без кода и селекторов.
ИИ извлекает данные
Наш искусственный интеллект навигирует по Realtor.com, обрабатывает динамический контент и извлекает именно то, что вы запросили.
Получите ваши данные
Получите чистые, структурированные данные, готовые к экспорту в CSV, JSON или отправке напрямую в ваши приложения.
Почему стоит использовать ИИ для скрапинга
ИИ упрощает скрапинг Realtor.com без написания кода. Наша платформа на базе искусственного интеллекта понимает, какие данные вам нужны — просто опишите их на обычном языке, и ИИ извлечёт их автоматически.
How to scrape with AI:
- Опишите, что вам нужно: Расскажите ИИ, какие данные вы хотите извлечь из Realtor.com. Просто напишите на обычном языке — без кода и селекторов.
- ИИ извлекает данные: Наш искусственный интеллект навигирует по Realtor.com, обрабатывает динамический контент и извлекает именно то, что вы запросили.
- Получите ваши данные: Получите чистые, структурированные данные, готовые к экспорту в CSV, JSON или отправке напрямую в ваши приложения.
Why use AI for scraping:
- Обход Cloudflare и DataDome без написания сложного кастомного кода
- Инструмент визуального выбора легко справляется с динамическими именами классов React
- Облачная инфраструктура предотвращает блокировку вашего локального IP
- Встроенный планировщик позволяет автоматически обновлять рыночные данные ежедневно
- Прямая интеграция для экспорта данных в Google Sheets или через Webhooks
No-Code Парсеры для Realtor.com
Point-and-click альтернативы AI-парсингу
Несколько no-code инструментов, таких как Browse.ai, Octoparse, Axiom и ParseHub, могут помочь парсить Realtor.com без написания кода. Эти инструменты используют визуальные интерфейсы для выбора данных, хотя могут иметь проблемы со сложным динамическим контентом или антибот-защитой.
Типичный Рабочий Процесс с No-Code Инструментами
Частые Проблемы
Кривая обучения
Понимание селекторов и логики извлечения требует времени
Селекторы ломаются
Изменения на сайте могут сломать весь рабочий процесс
Проблемы с динамическим контентом
Сайты с большим количеством JavaScript требуют сложных обходных путей
Ограничения CAPTCHA
Большинство инструментов требуют ручного вмешательства для CAPTCHA
Блокировка IP
Агрессивный парсинг может привести к блокировке вашего IP
No-Code Парсеры для Realtor.com
Несколько no-code инструментов, таких как Browse.ai, Octoparse, Axiom и ParseHub, могут помочь парсить Realtor.com без написания кода. Эти инструменты используют визуальные интерфейсы для выбора данных, хотя могут иметь проблемы со сложным динамическим контентом или антибот-защитой.
Типичный Рабочий Процесс с No-Code Инструментами
- Установить расширение браузера или зарегистрироваться на платформе
- Перейти на целевой сайт и открыть инструмент
- Выбрать элементы данных для извлечения методом point-and-click
- Настроить CSS-селекторы для каждого поля данных
- Настроить правила пагинации для парсинга нескольких страниц
- Обработать CAPTCHA (часто требуется ручное решение)
- Настроить расписание для автоматических запусков
- Экспортировать данные в CSV, JSON или подключить через API
Частые Проблемы
- Кривая обучения: Понимание селекторов и логики извлечения требует времени
- Селекторы ломаются: Изменения на сайте могут сломать весь рабочий процесс
- Проблемы с динамическим контентом: Сайты с большим количеством JavaScript требуют сложных обходных путей
- Ограничения CAPTCHA: Большинство инструментов требуют ручного вмешательства для CAPTCHA
- Блокировка IP: Агрессивный парсинг может привести к блокировке вашего IP
Примеры кода
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Примечание: Realtor.com использует агрессивную защиту Cloudflare. Простые запросы часто не проходят.
url = "https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/New-York_NY"
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",
"Accept-Language": "en-US,en;q=0.9"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
# Проверка, прошли ли мы антибот-защиту
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Поиск карточек объектов по общим атрибутам данных
prices = soup.select('span[data-label="pc-price"]')
for price in prices:
print(f"Цена объекта: {price.text}")
else:
print(f"Заблокировано или ошибка: Код статуса {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"Ошибка соединения: {e}")Когда Использовать
Лучше всего для статических HTML-страниц с минимальным JavaScript. Идеально для блогов, новостных сайтов и простых страниц товаров электронной коммерции.
Преимущества
- ●Самое быстрое выполнение (без нагрузки браузера)
- ●Минимальное потребление ресурсов
- ●Легко распараллелить с asyncio
- ●Отлично для API и статических страниц
Ограничения
- ●Не может выполнять JavaScript
- ●Не работает на SPA и динамическом контенте
- ●Может иметь проблемы со сложными антибот-системами
Как парсить Realtor.com с помощью кода
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Примечание: Realtor.com использует агрессивную защиту Cloudflare. Простые запросы часто не проходят.
url = "https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/New-York_NY"
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",
"Accept-Language": "en-US,en;q=0.9"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
# Проверка, прошли ли мы антибот-защиту
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Поиск карточек объектов по общим атрибутам данных
prices = soup.select('span[data-label="pc-price"]')
for price in prices:
print(f"Цена объекта: {price.text}")
else:
print(f"Заблокировано или ошибка: Код статуса {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"Ошибка соединения: {e}")Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_realtor():
with sync_playwright() as p:
# Запуск с настройками скрытности
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) ...")
page = context.new_page()
print("Переход на Realtor.com...")
page.goto("https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Austin_TX", wait_until="networkidle")
# Ожидание загрузки карточек объектов через JS
page.wait_for_selector('div[data-testid="property-card"]')
listings = page.query_selector_all('div[data-testid="property-card"]')
for item in listings:
price = item.query_selector('[data-label="pc-price"]').inner_text()
address = item.query_selector('[data-label="pc-address"]').inner_text()
print(f"Объявление: {address} - Цена: {price}")
browser.close()
scrape_realtor()Python + Scrapy
import scrapy
class RealtorSpider(scrapy.Spider):
name = 'realtor_spider'
start_urls = ['https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Miami_FL']
def parse(self, response):
# Извлечение данных с помощью CSS-селекторов
for property in response.css('div[data-testid="property-card"]'):
yield {
'price': property.css('span[data-label="pc-price"]::text').get(),
'address': property.css('div[data-label="pc-address"]::text').get(),
'beds': property.css('li[data-label="pc-meta-beds"] span::text').get()
}
# Простая обработка пагинации
next_page = response.css('a[aria-label="Go to next page"]::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();
// Установка заголовков высокого уровня для имитации реального пользователя
await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36');
console.log('Посещение Realtor.com...');
await page.goto('https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Chicago_IL', { waitUntil: 'domcontentloaded' });
// Ожидание появления элементов с ценой
await page.waitForSelector('.pc-price');
const results = await page.evaluate(() => {
const prices = Array.from(document.querySelectorAll('.pc-price'));
return prices.map(p => p.innerText);
});
console.log('Извлеченные цены:', results);
await browser.close();
})();Что Можно Делать С Данными Realtor.com
Изучите практические применения и инсайты из данных Realtor.com.
Поиск инвестиционно привлекательных объектов
Инвесторы используют собранные данные для поиска недвижимости, выставленной по цене ниже медианной стоимости за квадратный фут в данном районе.
Как реализовать:
- 1Сбор всех активных объявлений в конкретном округе или городе
- 2Расчет средней цены за квадратный фут для различных типов недвижимости
- 3Выделение объектов, цена которых на 20% ниже средней, для ручного осмотра
- 4Экспорт результатов в CRM для оперативной связи с агентами
Используйте Automatio для извлечения данных из Realtor.com и создания этих приложений без написания кода.
Что Можно Делать С Данными Realtor.com
- Поиск инвестиционно привлекательных объектов
Инвесторы используют собранные данные для поиска недвижимости, выставленной по цене ниже медианной стоимости за квадратный фут в данном районе.
- Сбор всех активных объявлений в конкретном округе или городе
- Расчет средней цены за квадратный фут для различных типов недвижимости
- Выделение объектов, цена которых на 20% ниже средней, для ручного осмотра
- Экспорт результатов в CRM для оперативной связи с агентами
- Генерация лидов для ипотечного кредитования
Кредиторы выявляют новые объявления, чтобы предложить варианты финансирования потенциальным покупателям или листинг-агентам.
- Мониторинг Realtor.com на предмет новых объявлений в целевых почтовых индексах
- Извлечение цены объекта и расчетного ежемесячного платежа
- Сопоставление объявлений с контактными данными агентов для установления партнерства
- Автоматизация ежедневных отчетов по новым высоколиквидным объектам для отделов продаж
- Анализ конкурентного рынка (CMA)
Агенты по недвижимости создают отчеты, сравнивая свои предложения с аналогичными активными объектами в округе.
- Парсинг данных об объектах (спальни, ванные, площадь) в радиусе 1 мили
- Извлечение показателя «Дней на рынке» для анализа скорости продаж аналогичных домов
- Сравнение цен в объявлениях с историей фактически проданных объектов в том же районе
- Визуализация данных в дашборде, чтобы помочь клиентам установить идеальную цену продажи
- Прогнозирование доходности от аренды
Анализ взаимосвязи между ценой покупки и арендными ставками для расчета потенциального ROI.
- Скрапинг объявлений «Продажа» и «Аренда» по одним и тем же почтовым индексам
- Сопоставление цен продажи со средним ежемесячным доходом от аренды для конкретных площадей
- Расчет валовой арендной доходности для различных районов
- Выявление перспективных рынков, где спрос на аренду опережает рост цен на недвижимость
Улучшите свой рабочий процесс с ИИ-Автоматизацией
Automatio объединяет мощь ИИ-агентов, веб-автоматизации и умных интеграций, чтобы помочь вам достигать большего за меньшее время.
Советы Профессионала По Парсингу Realtor.com
Экспертные советы для успешного извлечения данных из Realtor.com.
Используйте высококачественные резидентные ротируемые прокси, чтобы избежать быстрой блокировки IP со стороны DataDome.
Всегда устанавливайте реалистичный User-Agent и включайте стандартные заголовки браузера, такие как Accept-Language.
Настройте случайные интервалы ожидания от 3 до 10 секунд для имитации естественного поведения пользователя.
Ориентируйтесь на скрипты JSON-LD, находящиеся в HTML-коде сайта, чтобы получить структурированные данные без парсинга сложного CSS.
Изучите файл robots.txt по адресу realtor.com/robots.txt, чтобы понять официальную политику сайта в отношении краулинга.
Используйте headless-браузеры (Playwright/Puppeteer) вместо простых HTTP-запросов для обхода проверок JS.
Отзывы
Что Говорят Наши Пользователи
Присоединяйтесь к тысячам довольных пользователей, которые трансформировали свой рабочий процесс
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.
Похожие 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
Часто задаваемые вопросы о Realtor.com
Найдите ответы на частые вопросы о Realtor.com