Как парсить Zillow: Полное руководство по данным о недвижимости (2025)
Узнайте, как парсить объявления о недвижимости Zillow, цены и Zestimates. В руководстве описаны обход антиботов, альтернативы API и стратегии генерации лидов.
Обнаружена защита от ботов
- 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.
- Cloudflare
- Корпоративный WAF и управление ботами. Использует JavaScript-проверки, CAPTCHA и анализ поведения. Требует автоматизации браузера со скрытыми настройками.
- 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.
- Behavioral Analysis
- Цифровой отпечаток браузера
- Идентифицирует ботов по характеристикам браузера: canvas, WebGL, шрифты, плагины. Требует подмены или реальных профилей браузера.
О Zillow
Узнайте, что предлагает Zillow и какие ценные данные можно извлечь.
Лидер рынка недвижимости Северной Америки
Zillow — это ведущая площадка по продаже и аренде недвижимости в США и Канаде, предоставляющая обширную базу данных о миллионах домов на продажу, в аренду, а также исторические данные. Платформа, принадлежащая Zillow Group, является основным ресурсом для потребителей, ищущих оценку стоимости жилья и глубокую аналитику локальных рынков жилья.
Комплексные точки данных
Сайт содержит массу структурированных данных, включая цены на недвижимость, историю продаж, физические характеристики (спальни, ванные комнаты, площадь), налоговую историю и контактную информацию агентов по листингу. Эта информация обновляется практически в режиме реального времени, что делает ее отраслевым стандартом актуальности рынка.
Бизнес-ценность спарсенных данных
Эти данные неоценимы для профессионалов в сфере недвижимости, аналитиков и инвесторов, которым необходимо отслеживать рыночные колебания и выполнять масштабное valuation modeling. Извлекая Zestimate (проприетарная оценка Zillow), компании могут сопоставлять стоимость недвижимости с историческими трендами и конкуренцией на локальном рынке в масштабе всей страны.

Зачем Парсить Zillow?
Узнайте о бизнес-ценности и сценариях использования извлечения данных из Zillow.
Инвестиционный анализ недвижимости
Стратегия конкурентного ценообразования
Генерация лидов для риелторов
Мониторинг рыночных трендов
Property valuation modeling
Исследование истории продаж и налогов
Автоматизированные системы оценки
Проблемы При Парсинге
Технические проблемы, с которыми вы можете столкнуться при парсинге Zillow.
Агрессивная антибот-защита с использованием DataDome и Cloudflare
Динамический рендеринг контента, требующий интенсивного выполнения JavaScript
Частые обновления структуры и обфускация CSS-классов
Строгий rate limiting и блокировка по IP на основе паттернов запросов
Вызовы CAPTCHA, срабатывающие на сигнатуры автоматизированного браузинга
Скрапинг Zillow 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 Zillow. Просто напишите на обычном языке — без кода и селекторов.
ИИ извлекает данные
Наш искусственный интеллект навигирует по Zillow, 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 Zillow 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 Zillow. Просто напишите на обычном языке — без кода и селекторов.
- ИИ извлекает данные: Наш искусственный интеллект навигирует по Zillow, 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:
- Встроенный обход защиты DataDome и Cloudflare
- Визуальный интерфейс no-code для сложных рабочих процессов в недвижимости
- Управляемая ротация резидентных прокси для предотвращения банов по IP
- Облачное расписание для отслеживания ежедневных изменений цен
- Прямой экспорт данных в CSV, JSON и Google Sheets
No-Code Парсеры для Zillow
Point-and-click альтернативы AI-парсингу
Несколько no-code инструментов, таких как Browse.ai, Octoparse, Axiom и ParseHub, могут помочь парсить Zillow 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 Zillow
Несколько no-code инструментов, таких как Browse.ai, Octoparse, Axiom и ParseHub, могут помочь парсить Zillow 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
# Заголовки для имитации реального браузера, чтобы избежать мгновенных блокировок
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:
# Начальный запрос к странице списка
response = requests.get(url, headers=headers)
# Проверка блокировок DataDome/Cloudflare 403
if response.status_code == 403:
print('Заблокировано антиботом. Используйте резидентные прокси или headless браузер.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Идентификация карточек недвижимости по атрибуту 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'Ошибка: {e}')
scrape_zillow('90210')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 Zillow с помощью кода
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Заголовки для имитации реального браузера, чтобы избежать мгновенных блокировок
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:
# Начальный запрос к странице списка
response = requests.get(url, headers=headers)
# Проверка блокировок DataDome/Cloudflare 403
if response.status_code == 403:
print('Заблокировано антиботом. Используйте резидентные прокси или headless браузер.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Идентификация карточек недвижимости по атрибуту 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'Ошибка: {e}')
scrape_zillow('90210')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_zillow():
with sync_playwright() as p:
# Запуск с реальным User-Agent для обхода базовых проверок
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()
# Переход и ожидание полной отрисовки контента через React
page.goto('https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/', wait_until='networkidle')
# Ожидание появления селекторов карточек недвижимости
page.wait_for_selector('[data-test="property-card"]')
# Извлечение данных из отрендеренного DOM
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 хранит данные в теге script JSON под названием __NEXT_DATA__
# Это более стабильно, чем парсинг HTML-разметки
json_data = response.xpath('//script[@id="__NEXT_DATA__"]/text()').get()
if json_data:
data = json.loads(json_data)
# Навигация по вложенной структуре JSON для поиска результатов выдачи
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 () => {
// Запуск браузера со stealth plugin для обхода детекции DataDome
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// Установка дополнительного заголовка для имитации человека
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();
})();Что Можно Делать С Данными Zillow
Изучите практические применения и инсайты из данных Zillow.
Поиск инвестиционного арбитража
Инвесторы в недвижимость могут находить недооцененные объекты, напрямую сравнивая цены в объявлениях с историческими данными Zestimate.
Как реализовать:
- 1Ежедневный парсинг активных объявлений по целевым почтовым индексам.
- 2Сохранение данных в time-series базу данных для анализа трендов.
- 3Сравнение цен в объявлениях с историческими значениями Zestimate.
- 4Настройка автоматических уведомлений об объектах с ценой на 10% ниже медианы по району.
Используйте Automatio для извлечения данных из Zillow и создания этих приложений без написания кода.
Что Можно Делать С Данными Zillow
- Поиск инвестиционного арбитража
Инвесторы в недвижимость могут находить недооцененные объекты, напрямую сравнивая цены в объявлениях с историческими данными Zestimate.
- Ежедневный парсинг активных объявлений по целевым почтовым индексам.
- Сохранение данных в time-series базу данных для анализа трендов.
- Сравнение цен в объявлениях с историческими значениями Zestimate.
- Настройка автоматических уведомлений об объектах с ценой на 10% ниже медианы по району.
- Генерация лидов для ипотечного кредитования
Кредиторы могут выявлять домовладельцев, которые недавно выставили недвижимость на продажу, чтобы предложить рефинансирование или новые кредитные продукты.
- Ежечасное извлечение новых объявлений 'For Sale'.
- Перекрестная сверка владельцев с публичными налоговыми и реестровыми записями.
- Обогащение лидов проверенной контактной информацией.
- Автоматизация персонализированных кампаний по предложению ипотечных услуг.
- Аудит точности Zestimate
Оценщики используют спарсенные данные для проверки надежности автоматизированных оценок в конкретных районах.
- Парсинг данных 'Recently Sold' за последние 6 месяцев.
- Расчет разницы между ценой продажи и последним Zestimate.
- Картографирование погрешностей по регионам для выявления перекосов в оценке.
- Использование данных для корректировки человеческих appraisal model.
- Оптимизация рынка аренды
Управляющие недвижимостью отслеживают колебания арендных ставок для установления оптимальных цен для своих портфелей.
- Еженедельный парсинг объявлений об аренде в целевых ZIP-кодах.
- Анализ ценовых трендов в зависимости от количества спален и ванных комнат.
- Определение районов с высоким спросом на основе скорости оборота объявлений.
- Динамическая корректировка цен портфеля на основе рыночных данных в реальном времени.
- Мониторинг конкурентных брокерских агентств
Агентства недвижимости отслеживают инвентарь и эффективность работы листингов конкурирующих брокеров.
- Фильтрация объявлений Zillow по именам конкретных агентов или офисов конкурентов.
- Извлечение данных 'Days on Zillow' и изменений статуса (например, Pending, Sold).
- Сравнение средней скорости продаж с собственными показателями.
- Визуализация изменений доли рынка с помощью инструментов бизнес-аналитики.
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 Zillow
Экспертные советы для успешного извлечения данных из Zillow.
Ориентируйтесь на тег скрипта __NEXT_DATA__, который содержит массивный JSON blob с результатами поиска, для обеспечения лучшей стабильности.
Используйте высококачественные резидентные прокси, чтобы обойти поведенческое детектирование DataDome, которое помечает IP дата-центров.
Внедряйте случайные движения мыши и задержки перед кликами, чтобы имитировать паттерны поведения человека в браузере.
Ротируйте строки User-Agent и убедитесь, что отпечатки TLS соответствуют заявленной сигнатуре браузера.
Отслеживайте параметры поискового URL для генерации прямых ссылок на отфильтрованные данные (например, ценовые диапазоны).
Выполняйте парсинг в часы минимальной нагрузки (поздно ночью по восточному времени), чтобы снизить риск агрессивного rate limiting.
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 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
Часто задаваемые вопросы о Zillow
Найдите ответы на частые вопросы о Zillow