Hur du gör för att scrape:a Zillow: Den ultimata guiden för fastighetsdata (2025)

Lär dig hur du gör för att scrape:a Zillow-annonser, priser och Zestimates. Denna guide täcker anti-bot bypass, API-alternativ och strategier för...

Täckning:United StatesCanada
Tillgänglig data10 fält
TitelPrisPlatsBeskrivningBilderSäljarinfoKontaktinfoPubliceringsdatumKategorierAttribut
Alla extraherbara fält
FastighetsadressFörsäljningsprisHyresprisZestimateAntal sovrumAntal badrumKvadratmeterTomtstorlekByggårFastighetstypDagar på ZillowMäklarens namnMäklarfirmans namnSkattehistorikPrishistorikSkolbetygSamfällighetsavgifter (HOA)
Tekniska krav
JavaScript krävs
Ingen inloggning
Har paginering
Officiellt API tillgängligt
Anti-bot-skydd upptäckt
DataDomeCloudflarereCAPTCHARate LimitingBehavioral AnalysisTLS Fingerprinting

Anti-bot-skydd upptäckt

DataDome
Botdetektering i realtid med ML-modeller. Analyserar enhetsfingeravtryck, nätverkssignaler och beteendemönster. Vanligt på e-handelssajter.
Cloudflare
WAF och bothantering på företagsnivå. Använder JavaScript-utmaningar, CAPTCHA och beteendeanalys. Kräver webbläsarautomatisering med stealth-inställningar.
Google reCAPTCHA
Googles CAPTCHA-system. v2 kräver användarinteraktion, v3 körs tyst med riskbedömning. Kan lösas med CAPTCHA-tjänster.
Hastighetsbegränsning
Begränsar förfrågningar per IP/session över tid. Kan kringgås med roterande proxyservrar, fördröjda förfrågningar och distribuerad skrapning.
Behavioral Analysis
Webbläsarfingeravtryck
Identifierar botar genom webbläsaregenskaper: canvas, WebGL, typsnitt, plugins. Kräver förfalskning eller riktiga webbläsarprofiler.

Om Zillow

Upptäck vad Zillow erbjuder och vilka värdefulla data som kan extraheras.

Den nordamerikanska ledaren inom fastigheter

Zillow är den ledande marknadsplatsen för fastigheter och uthyrning i USA och Kanada, och tillhandahåller en omfattande databas med miljontals hem till salu, för uthyrning och historiska data. Plattformen ägs och drivs av Zillow Group och är den främsta destinationen för konsumenter som söker fastighetsvärderingar och djupa insikter i lokala bostadsmarknader.

Omfattande datapunkter

Webbplatsen innehåller en mängd strukturerad data, inklusive fastighetspriser, historiska försäljningar, fysiska egenskaper (antal rum, badrum, kvadratmeter), skattehistorik och kontaktinformation för mäklare. Denna information uppdateras nästan i realtid, vilket gör den till branschstandard för aktuell marknadstillgänglighet.

Affärsvärdet av scrape:ad data

Denna data är ovärderlig för fastighetsmäklare, analytiker och investerare som behöver övervaka marknadsfluktuationer och utföra storskalig värderingsmodellering. Genom att extrahera Zestimate (Zillows egna värderingsmodell) kan företag jämföra fastighetsvärden mot historiska trender och lokal marknadskonkurrens i stor skala.

Om Zillow

Varför Skrapa Zillow?

Upptäck affärsvärdet och användningsfallen för dataextraktion från Zillow.

Analys av fastighetsinvesteringar

Konkurrenskraftig prissättningsstrategi

Lead-generering för fastighetsmäklare

Övervakning av marknadstrender

Modellering för fastighetsvärdering

Forskning kring historisk försäljning och skatt

Automatiserade värderingssystem

Skrapningsutmaningar

Tekniska utmaningar du kan stöta på när du skrapar Zillow.

Aggressivt anti-bot-skydd med DataDome och Cloudflare

Dynamisk rendering av innehåll som kräver tung JavaScript-exekvering

Frekventa strukturuppdateringar och obfuskering av CSS-klasser

Strikt rate limiting och IP-baserad blockering baserad på anropsmönster

CAPTCHA-utmaningar som utlöses av automatiserade surf-signaturer

Skrapa Zillow med AI

Ingen kod krävs. Extrahera data på minuter med AI-driven automatisering.

Hur det fungerar

1

Beskriv vad du behöver

Berätta för AI vilka data du vill extrahera från Zillow. Skriv det bara på vanligt språk — ingen kod eller selektorer behövs.

2

AI extraherar datan

Vår artificiella intelligens navigerar Zillow, hanterar dynamiskt innehåll och extraherar exakt det du bad om.

3

Få dina data

Få ren, strukturerad data redo att exportera som CSV, JSON eller skicka direkt till dina appar och arbetsflöden.

Varför använda AI för skrapning

Inbyggd bypass för DataDome- och Cloudflare-skydd
Visuellt no-code-gränssnitt för komplexa arbetsflöden inom fastigheter
Hanterad rotation av residential proxies för att undvika IP-blockeringar
Molnbaserad schemaläggning för att spåra dagliga prisändringar
Direkt dataexport till CSV, JSON och Google Sheets
Inget kreditkort krävsGratis plan tillgängligtIngen installation krävs

AI gör det enkelt att skrapa Zillow utan att skriva kod. Vår AI-drivna plattform använder artificiell intelligens för att förstå vilka data du vill ha — beskriv det bara på vanligt språk och AI extraherar dem automatiskt.

How to scrape with AI:
  1. Beskriv vad du behöver: Berätta för AI vilka data du vill extrahera från Zillow. Skriv det bara på vanligt språk — ingen kod eller selektorer behövs.
  2. AI extraherar datan: Vår artificiella intelligens navigerar Zillow, hanterar dynamiskt innehåll och extraherar exakt det du bad om.
  3. Få dina data: Få ren, strukturerad data redo att exportera som CSV, JSON eller skicka direkt till dina appar och arbetsflöden.
Why use AI for scraping:
  • Inbyggd bypass för DataDome- och Cloudflare-skydd
  • Visuellt no-code-gränssnitt för komplexa arbetsflöden inom fastigheter
  • Hanterad rotation av residential proxies för att undvika IP-blockeringar
  • Molnbaserad schemaläggning för att spåra dagliga prisändringar
  • Direkt dataexport till CSV, JSON och Google Sheets

No-code webbskrapare för Zillow

Peka-och-klicka-alternativ till AI-driven skrapning

Flera no-code-verktyg som Browse.ai, Octoparse, Axiom och ParseHub kan hjälpa dig att skrapa Zillow utan att skriva kod. Dessa verktyg använder vanligtvis visuella gränssnitt för att välja data, även om de kan ha problem med komplext dynamiskt innehåll eller anti-bot-åtgärder.

Typiskt arbetsflöde med no-code-verktyg

1
Installera webbläsartillägg eller registrera dig på plattformen
2
Navigera till målwebbplatsen och öppna verktyget
3
Välj dataelement att extrahera med point-and-click
4
Konfigurera CSS-selektorer för varje datafält
5
Ställ in pagineringsregler för att scrapa flera sidor
6
Hantera CAPTCHAs (kräver ofta manuell lösning)
7
Konfigurera schemaläggning för automatiska körningar
8
Exportera data till CSV, JSON eller anslut via API

Vanliga utmaningar

Inlärningskurva

Att förstå selektorer och extraktionslogik tar tid

Selektorer går sönder

Webbplatsändringar kan förstöra hela ditt arbetsflöde

Problem med dynamiskt innehåll

JavaScript-tunga sidor kräver komplexa lösningar

CAPTCHA-begränsningar

De flesta verktyg kräver manuell hantering av CAPTCHAs

IP-blockering

Aggressiv scraping kan leda till att din IP blockeras

No-code webbskrapare för Zillow

Flera no-code-verktyg som Browse.ai, Octoparse, Axiom och ParseHub kan hjälpa dig att skrapa Zillow utan att skriva kod. Dessa verktyg använder vanligtvis visuella gränssnitt för att välja data, även om de kan ha problem med komplext dynamiskt innehåll eller anti-bot-åtgärder.

Typiskt arbetsflöde med no-code-verktyg
  1. Installera webbläsartillägg eller registrera dig på plattformen
  2. Navigera till målwebbplatsen och öppna verktyget
  3. Välj dataelement att extrahera med point-and-click
  4. Konfigurera CSS-selektorer för varje datafält
  5. Ställ in pagineringsregler för att scrapa flera sidor
  6. Hantera CAPTCHAs (kräver ofta manuell lösning)
  7. Konfigurera schemaläggning för automatiska körningar
  8. Exportera data till CSV, JSON eller anslut via API
Vanliga utmaningar
  • Inlärningskurva: Att förstå selektorer och extraktionslogik tar tid
  • Selektorer går sönder: Webbplatsändringar kan förstöra hela ditt arbetsflöde
  • Problem med dynamiskt innehåll: JavaScript-tunga sidor kräver komplexa lösningar
  • CAPTCHA-begränsningar: De flesta verktyg kräver manuell hantering av CAPTCHAs
  • IP-blockering: Aggressiv scraping kan leda till att din IP blockeras

Kodexempel

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Headers för att efterlikna en riktig webbläsare och undvika omedelbara blockeringar
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': 'sv-SE,sv;q=0.9',
}

def scrape_zillow(zip_code):
    url = f'https://www.zillow.com/homes/{zip_code}_rb/'
    try:
        # Initial förfrågan till listningssidan
        response = requests.get(url, headers=headers)
        
        # Kontrollera efter DataDome/Cloudflare 403-blockeringar
        if response.status_code == 403:
            print('Blockerad av anti-bot. Använd residential proxies eller en headless-webbläsare.')
            return
            
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # Identifiera fastighetskort via data-test-attribut
        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'Pris: {price.text if price else "N/A"} | Adress: {addr.text if addr else "N/A"}')
    except Exception as e:
        print(f'Fel: {e}')

scrape_zillow('90210')

När ska det användas

Bäst för statiska HTML-sidor med minimal JavaScript. Idealiskt för bloggar, nyhetssidor och enkla e-handelsproduktsidor.

Fördelar

  • Snabbaste exekveringen (ingen webbläsaröverhead)
  • Lägsta resursförbrukning
  • Lätt att parallellisera med asyncio
  • Utmärkt för API:er och statiska sidor

Begränsningar

  • Kan inte köra JavaScript
  • Misslyckas på SPA:er och dynamiskt innehåll
  • Kan ha problem med komplexa anti-bot-system

Hur man skrapar Zillow med kod

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Headers för att efterlikna en riktig webbläsare och undvika omedelbara blockeringar
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': 'sv-SE,sv;q=0.9',
}

def scrape_zillow(zip_code):
    url = f'https://www.zillow.com/homes/{zip_code}_rb/'
    try:
        # Initial förfrågan till listningssidan
        response = requests.get(url, headers=headers)
        
        # Kontrollera efter DataDome/Cloudflare 403-blockeringar
        if response.status_code == 403:
            print('Blockerad av anti-bot. Använd residential proxies eller en headless-webbläsare.')
            return
            
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # Identifiera fastighetskort via data-test-attribut
        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'Pris: {price.text if price else "N/A"} | Adress: {addr.text if addr else "N/A"}')
    except Exception as e:
        print(f'Fel: {e}')

scrape_zillow('90210')
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_zillow():
    with sync_playwright() as p:
        # Startar med en riktig user agent för att kringgå grundläggande kontroller
        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()
        
        # Navigera och vänta på att innehållet renderas helt av React
        page.goto('https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/', wait_until='networkidle')
        
        # Vänta på att selektorer för fastighetskort dyker upp
        page.wait_for_selector('[data-test="property-card"]')
        
        # Extrahera data från den renderade DOM:en
        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'Pris: {price}, Adress: {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 lagrar data i en JSON script-tagg som heter __NEXT_DATA__
        # Detta är mer stabilt än att scrape:a HTML-layouten
        json_data = response.xpath('//script[@id="__NEXT_DATA__"]/text()').get()
        if json_data:
            data = json.loads(json_data)
            # Navigera i den nästlade JSON-strukturen för att hitta sökresultaten
            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 () => {
  // Startar webbläsaren med stealth-plugin för att undvika DataDome-detektering
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  // Ställ in ett extra header-fält för att framstå som mer mänsklig
  await page.setExtraHTTPHeaders({
    'Accept-Language': 'sv-SE,sv;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();
})();

Vad Du Kan Göra Med Zillow-Data

Utforska praktiska tillämpningar och insikter från Zillow-data.

Hitta investeringsarbitrage

Fastighetsinvesterare kan identifiera undervärderade fastigheter genom att jämföra listade priser direkt med historiska Zestimates.

Så här implementerar du:

  1. 1Scrape:a aktiva listningar för specifika postnummer dagligen.
  2. 2Lagra data i en tidsseriedatabas för trendanalys.
  3. 3Jämför listade priser med historiska Zestimate-värden.
  4. 4Utlös automatiserade varningar för fastigheter prissatta 10 % under det lokala medianvärdet.

Använd Automatio för att extrahera data från Zillow och bygga dessa applikationer utan att skriva kod.

Vad Du Kan Göra Med Zillow-Data

  • Hitta investeringsarbitrage

    Fastighetsinvesterare kan identifiera undervärderade fastigheter genom att jämföra listade priser direkt med historiska Zestimates.

    1. Scrape:a aktiva listningar för specifika postnummer dagligen.
    2. Lagra data i en tidsseriedatabas för trendanalys.
    3. Jämför listade priser med historiska Zestimate-värden.
    4. Utlös automatiserade varningar för fastigheter prissatta 10 % under det lokala medianvärdet.
  • Lead-generering för bolån

    Långivare kan identifiera husägare som nyligen har listat sina fastigheter för att erbjuda omförhandlingar eller nya låneprodukter.

    1. Extrahera nya 'To Sale'-listningar varje timme.
    2. Korsreferera ägare med offentliga skatte- och lagfartsregister.
    3. Berika leads med verifierad kontaktinformation.
    4. Automatisera personliga utskickskampanjer för bolånetjänster.
  • Revision av Zestimate-noggrannhet

    Värderingsmän använder scrape:ad data för att verifiera tillförlitligheten hos automatiserade värderingar i specifika kvarter.

    1. Scrape:a 'Recently Sold'-data för de senaste 6 månaderna.
    2. Beräkna skillnaden mellan försäljningspris och den senaste Zestimate.
    3. Kartlägg felmarginaler geografiskt för att identifiera snedvridningar i värderingen.
    4. Använd data för att justera manuella värderingsmodeller.
  • Optimering av hyresmarknaden

    Fastighetsförvaltare övervakar hyresprisfluktuationer för att sätta optimala priser för sina portföljer.

    1. Scrape:a hyresannonser i valda postnummer varje vecka.
    2. Analysera pristrynder för olika antal sovrum/badrum.
    3. Identifiera områden med hög efterfrågan baserat på hur snabbt annonser omsätts.
    4. Justera portföljens prissättning dynamiskt baserat på marknadsdata i realtid.
  • Konkurrensbevakning av mäklarfirmor

    Fastighetsbyråer spårar inventarier och listningsprestanda hos rivaliserande mäklarfirmor.

    1. Filtrera Zillow-listningar baserat på konkurrerande mäklares eller kontors namn.
    2. Extrahera 'Days on Zillow' och statusändringar (t.ex. Pending, Sold).
    3. Jämför genomsnittlig försäljningshastighet mot egen prestation.
    4. Visualisera marknadsandelsförändringar med Business Intelligence-verktyg.
Mer an bara promptar

Superladda ditt arbetsflode med AI-automatisering

Automatio kombinerar kraften av AI-agenter, webbautomatisering och smarta integrationer for att hjalpa dig astadkomma mer pa kortare tid.

AI-agenter
Webbautomatisering
Smarta arbetsfloden

Proffstips för Skrapning av Zillow

Expertråd för framgångsrik dataextraktion från Zillow.

Sikta på __NEXT_DATA__ script-taggen som innehåller ett massivt JSON-objekt med sökresultat för bättre stabilitet.

Använd högkvalitativa residential proxies för att kringgå DataDomes beteendedetektering som flaggar IP-adresser från datacenter.

Introducera slumpmässiga musrörelser och klickfördröjningar för att efterlikna mänskliga surfmönster.

Rotera User-Agent-strängar och se till att TLS-fingeravtryck matchar den deklarerade webbläsarsignaturen.

Övervaka sök-URL

ens query-parametrar för att generera direktlänkar för filtrerad dataextraktion (t.ex. prisintervall).

Scrape

a under tider med låg trafik (sent på natten EST) för att minska risken för aggressiv rate limiting.

Omdomen

Vad vara anvandare sager

Ga med tusentals nojda anvandare som har transformerat sitt arbetsflode

Jonathan Kogan

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.

Relaterat Web Scraping

Vanliga fragor om Zillow

Hitta svar pa vanliga fragor om Zillow