Automatio

Cách Scrape HotPads: Hướng dẫn toàn tập về trích xuất dữ liệu cho thuê

Tìm hiểu cách scrape HotPads.com để trích xuất giá thuê, chi tiết bất động sản và dữ liệu vị trí. Nắm vững các kỹ thuật vượt rào cản chống bot của Zillow Group.

Bắt đầu scrape miễn phí
bất động sảnscrape dữ liệuHotPadstự động hóadữ liệu cho thuê
HotPads favicon
hotpads.comKho
Pham vi:United States
Du lieu co san10 truong
Tieu deGiaVi triMo taHinh anhThong tin nguoi banThong tin lien heNgay dangDanh mucThuoc tinh
Tat ca truong co the trich xuat
Tiêu đề bất động sảnGiá thuê hàng thángĐịa chỉ đầy đủSố phòng ngủSố phòng tắmDiện tíchLoại bất động sảnSố điện thoại liên hệTên người quản lý bất động sảnMô tả tin đăngURLs hình ảnhVĩ độ/Kinh độTiện nghiSố ngày đã đăng trên HotPads
Yeu cau ky thuat
Can JavaScript
Khong can dang nhap
Co phan trang
Khong co API chinh thuc
Phat hien bao ve chong bot
Akamai Bot ManagerDataDomereCAPTCHARate LimitingIP Blocking

Phat hien bao ve chong bot

Akamai Bot Manager
Phát hiện bot nâng cao sử dụng dấu vân tay thiết bị, phân tích hành vi và học máy. Một trong những hệ thống chống bot tinh vi nhất.
DataDome
Phát hiện bot thời gian thực với mô hình ML. Phân tích dấu vân tay thiết bị, tín hiệu mạng và mẫu hành vi. Phổ biến trên các trang thương mại điện tử.
Google reCAPTCHA
Hệ thống CAPTCHA của Google. v2 yêu cầu tương tác người dùng, v3 chạy im lặng với chấm điểm rủi ro. Có thể giải bằng dịch vụ CAPTCHA.
Giới hạn tốc độ
Giới hạn yêu cầu theo IP/phiên theo thời gian. Có thể vượt qua bằng proxy xoay vòng, trì hoãn yêu cầu và thu thập phân tán.
Chặn IP
Chặn các IP trung tâm dữ liệu đã biết và địa chỉ bị đánh dấu. Yêu cầu proxy dân cư hoặc di động để vượt qua hiệu quả.

Về HotPads

Khám phá những gì HotPads cung cấp và dữ liệu giá trị nào có thể được trích xuất.

Nền tảng cho thuê đô thị mạnh mẽ

HotPads là một công cụ tìm kiếm nhà cho thuê dựa trên bản đồ chuyên về các khu vực đô thị, cung cấp danh sách căn hộ, nhà ở và phòng cho thuê. Là một phần của Zillow Group (bao gồm cả Zillow và Trulia), nó tận dụng một cơ sở dữ liệu khổng lồ về thông tin bất động sản, trở thành điểm đến chính cho người thuê nhà tại Hoa Kỳ.

Dữ liệu cho thuê toàn diện

Dữ liệu trên HotPads cực kỳ giá trị cho việc phân tích thị trường, vì nó thường chứa các tin đăng 'chính chủ cho thuê' (FRBO) và dữ liệu căn hộ nhỏ mà các cổng thông tin lớn hơn có thể bỏ lỡ. Đối với các nhà phát triển scrape dữ liệu, đây là nguồn cung cấp chất lượng cao về lượng hàng cho thuê theo thời gian thực và xu hướng giá cả, cho phép theo dõi chi tiết các chuyển dịch nhà ở tại đô thị.

Tại sao nó quan trọng

Truy cập dữ liệu HotPads cho phép các chuyên gia bất động sản và nhà nghiên cứu phân tích thị trường cho thuê với độ chính xác cao về mặt không gian. Cho dù bạn đang theo dõi hiệu suất quản lý tài sản hay xác định các điểm nóng bất động sản mới nổi, sự tập trung của nền tảng vào cuộc sống đô thị mật độ cao khiến nó trở thành nguồn tài nguyên không thể thiếu cho trí tuệ bất động sản đô thị.

Về HotPads

Tại Sao Nên Scrape HotPads?

Khám phá giá trị kinh doanh và các trường hợp sử dụng để trích xuất dữ liệu từ HotPads.

Theo dõi thị trường cho thuê theo thời gian thực

Phân tích giá cạnh tranh cho chủ nhà

Tìm kiếm khách hàng tiềm năng cho đại lý bất động sản

Nghiên cứu đầu tư để thu mua bất động sản

Nghiên cứu về mật độ và khả năng cung ứng nhà ở đô thị

Thách Thức Khi Scrape

Những thách thức kỹ thuật bạn có thể gặp khi scrape HotPads.

Các thử thách 'Press & Hold' gắt gao của Akamai

Tải dữ liệu động dựa trên bản đồ (AJAX)

Thay đổi thường xuyên tên class CSS (obfuscation)

Giới hạn rate limiting nghiêm ngặt dựa trên địa chỉ IP

Dữ liệu bị cắt bớt trong kết quả tìm kiếm yêu cầu truy cập sâu vào link chi tiết

Thu thập dữ liệu HotPads bằng AI

Không cần code. Trích xuất dữ liệu trong vài phút với tự động hóa AI.

Cách hoạt động

1

Mô tả những gì bạn cần

Cho AI biết bạn muốn trích xuất dữ liệu gì từ HotPads. Chỉ cần viết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần code hay selector.

2

AI trích xuất dữ liệu

AI của chúng tôi điều hướng HotPads, xử lý nội dung động và trích xuất chính xác những gì bạn yêu cầu.

3

Nhận dữ liệu của bạn

Nhận dữ liệu sạch, có cấu trúc, sẵn sàng xuất sang CSV, JSON hoặc gửi trực tiếp đến ứng dụng của bạn.

Tại sao nên dùng AI để thu thập dữ liệu

Tự động vượt qua Akamai và DataDome
Xử lý rendering JavaScript mà không cần thiết lập thủ công
Lập lịch chạy để theo dõi các đợt giảm giá
Xuất dữ liệu trực tiếp sang các định dạng cấu trúc như CSV hoặc JSON
Bắt đầu thu thập miễn phí
Không cần thẻ tín dụngGói miễn phí có sẵnKhông cần cài đặt

AI giúp việc thu thập dữ liệu từ HotPads dễ dàng mà không cần viết code. Nền tảng AI của chúng tôi hiểu dữ liệu bạn cần — chỉ cần mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên, AI sẽ tự động trích xuất.

How to scrape with AI:
  1. Mô tả những gì bạn cần: Cho AI biết bạn muốn trích xuất dữ liệu gì từ HotPads. Chỉ cần viết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần code hay selector.
  2. AI trích xuất dữ liệu: AI của chúng tôi điều hướng HotPads, xử lý nội dung động và trích xuất chính xác những gì bạn yêu cầu.
  3. Nhận dữ liệu của bạn: Nhận dữ liệu sạch, có cấu trúc, sẵn sàng xuất sang CSV, JSON hoặc gửi trực tiếp đến ứng dụng của bạn.
Why use AI for scraping:
  • Tự động vượt qua Akamai và DataDome
  • Xử lý rendering JavaScript mà không cần thiết lập thủ công
  • Lập lịch chạy để theo dõi các đợt giảm giá
  • Xuất dữ liệu trực tiếp sang các định dạng cấu trúc như CSV hoặc JSON

Công cụ scrape web no-code cho HotPads

Các giải pháp thay thế point-and-click cho scraping bằng AI

Một số công cụ no-code như Browse.ai, Octoparse, Axiom và ParseHub có thể giúp bạn scrape HotPads mà không cần viết code. Các công cụ này thường sử dụng giao diện trực quan để chọn dữ liệu, mặc dù có thể gặp khó khăn với nội dung động phức tạp hoặc các biện pháp anti-bot.

Quy trình làm việc điển hình với công cụ no-code

1
Cài đặt tiện ích trình duyệt hoặc đăng ký trên nền tảng
2
Điều hướng đến trang web mục tiêu và mở công cụ
3
Chọn các phần tử dữ liệu cần trích xuất bằng cách nhấp chuột
4
Cấu hình bộ chọn CSS cho mỗi trường dữ liệu
5
Thiết lập quy tắc phân trang để scrape nhiều trang
6
Xử lý CAPTCHA (thường yêu cầu giải quyết thủ công)
7
Cấu hình lịch trình cho các lần chạy tự động
8
Xuất dữ liệu sang CSV, JSON hoặc kết nối qua API

Thách thức phổ biến

Đường cong học tập

Hiểu bộ chọn và logic trích xuất cần thời gian

Bộ chọn bị hỏng

Thay đổi trang web có thể phá vỡ toàn bộ quy trình làm việc

Vấn đề nội dung động

Các trang web sử dụng nhiều JavaScript cần giải pháp phức tạp

Hạn chế CAPTCHA

Hầu hết công cụ yêu cầu can thiệp thủ công cho CAPTCHA

Chặn IP

Scraping quá mức có thể dẫn đến IP bị chặn

Công cụ scrape web no-code cho HotPads

Một số công cụ no-code như Browse.ai, Octoparse, Axiom và ParseHub có thể giúp bạn scrape HotPads mà không cần viết code. Các công cụ này thường sử dụng giao diện trực quan để chọn dữ liệu, mặc dù có thể gặp khó khăn với nội dung động phức tạp hoặc các biện pháp anti-bot.

Quy trình làm việc điển hình với công cụ no-code
  1. Cài đặt tiện ích trình duyệt hoặc đăng ký trên nền tảng
  2. Điều hướng đến trang web mục tiêu và mở công cụ
  3. Chọn các phần tử dữ liệu cần trích xuất bằng cách nhấp chuột
  4. Cấu hình bộ chọn CSS cho mỗi trường dữ liệu
  5. Thiết lập quy tắc phân trang để scrape nhiều trang
  6. Xử lý CAPTCHA (thường yêu cầu giải quyết thủ công)
  7. Cấu hình lịch trình cho các lần chạy tự động
  8. Xuất dữ liệu sang CSV, JSON hoặc kết nối qua API
Thách thức phổ biến
  • Đường cong học tập: Hiểu bộ chọn và logic trích xuất cần thời gian
  • Bộ chọn bị hỏng: Thay đổi trang web có thể phá vỡ toàn bộ quy trình làm việc
  • Vấn đề nội dung động: Các trang web sử dụng nhiều JavaScript cần giải pháp phức tạp
  • Hạn chế CAPTCHA: Hầu hết công cụ yêu cầu can thiệp thủ công cho CAPTCHA
  • Chặn IP: Scraping quá mức có thể dẫn đến IP bị chặn

Vi du ma

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Lưu ý: Việc này có khả năng cao sẽ bị chặn bởi Akamai nếu không có proxy chất lượng cao
url = "https://hotpads.com/san-francisco-ca/apartments-for-rent"
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"
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
        # Các selector đại diện (có thể thay đổi)
        listings = soup.select('.ListingCard-sc-1') 
        for item in listings:
            price = item.select_one('.Price-sc-16o2x1v-0').text
            address = item.select_one('.Address-sc-16o2x1v-1').text
            print(f"Giá: {price}, Địa chỉ: {address}")
    else:
        print(f"Bị chặn hoặc lỗi: {response.status_code}")
except Exception as e:
    print(f"Yêu cầu thất bại: {e}")

Khi nào sử dụng

Phù hợp nhất cho các trang HTML tĩnh với ít JavaScript. Lý tưởng cho blog, trang tin tức và các trang sản phẩm e-commerce đơn giản.

Ưu điểm

  • ●Thực thi nhanh nhất (không có overhead trình duyệt)
  • ●Tiêu thụ tài nguyên thấp nhất
  • ●Dễ dàng song song hóa với asyncio
  • ●Tuyệt vời cho API và trang tĩnh

Hạn chế

  • ●Không thể chạy JavaScript
  • ●Thất bại trên SPA và nội dung động
  • ●Có thể gặp khó khăn với các hệ thống anti-bot phức tạp

Cach thu thap du lieu HotPads bang ma

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Lưu ý: Việc này có khả năng cao sẽ bị chặn bởi Akamai nếu không có proxy chất lượng cao
url = "https://hotpads.com/san-francisco-ca/apartments-for-rent"
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"
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
        # Các selector đại diện (có thể thay đổi)
        listings = soup.select('.ListingCard-sc-1') 
        for item in listings:
            price = item.select_one('.Price-sc-16o2x1v-0').text
            address = item.select_one('.Address-sc-16o2x1v-1').text
            print(f"Giá: {price}, Địa chỉ: {address}")
    else:
        print(f"Bị chặn hoặc lỗi: {response.status_code}")
except Exception as e:
    print(f"Yêu cầu thất bại: {e}")
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_hotpads():
    with sync_playwright() as p:
        # Sử dụng stealth để tránh bị Akamai phát hiện
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        context = browser.new_context(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")
        page = context.new_page()
        
        page.goto("https://hotpads.com/chicago-il/apartments-for-rent")
        # Đợi các tin đăng tải lên một cách linh hoạt
        page.wait_for_selector(".styles__ListingCardContainer-sc-1")
        
        listings = page.query_selector_all(".styles__ListingCardContainer-sc-1")
        for listing in listings:
            price_el = listing.query_selector(".Price-sc-1")
            if price_el:
                print(f"Tìm thấy tin đăng: {price_el.inner_text()}")
            
        browser.close()

scrape_hotpads()
Python + Scrapy
import scrapy

class HotpadsSpider(scrapy.Spider):
    name = "hotpads"
    start_urls = ["https://hotpads.com/sitemap-rentals-index.xml"]

    def parse(self, response):
        # Hotpads sử dụng XML sitemaps để khám phá URL dễ dàng hơn
        for url in response.xpath('//loc/text()').getall():
            yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_listing)

    def parse_listing(self, response):
        yield {
            'price': response.css('.Price-sc-16o2x1v-0::text').get(),
            'address': response.css('.Address-sc-16o2x1v-1::text').get(),
            'description': response.css('.Description-sc-1::text').get(),
        }
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());

async function scrape() {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://hotpads.com/los-angeles-ca/apartments-for-rent');
  
  await page.waitForSelector('.ListingCard');
  const data = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('.ListingCard')).map(el => ({
      price: el.querySelector('.Price')?.innerText,
      address: el.querySelector('.Address')?.innerText
    }));
  });
  
  console.log(data);
  await browser.close();
}
scrape();

Bạn Có Thể Làm Gì Với Dữ Liệu HotPads

Khám phá các ứng dụng thực tế và thông tin chi tiết từ dữ liệu HotPads.

Chỉ số hóa giá thuê

Tạo chỉ số giá thuê địa phương để xác định các khu vực có giá trị thấp hơn thực tế cho người thuê hoặc nhà đầu tư tiềm năng.

Cách triển khai:

  1. 1Scrape dữ liệu giá hàng ngày cho các mã zip cụ thể
  2. 2Tính toán giá trung bình trên mỗi foot vuông
  3. 3Trực quan hóa xu hướng theo thời gian bằng dashboard

Sử dụng Automatio để trích xuất dữ liệu từ HotPads và xây dựng các ứng dụng này mà không cần viết code.

Bạn Có Thể Làm Gì Với Dữ Liệu HotPads

  • Chỉ số hóa giá thuê

    Tạo chỉ số giá thuê địa phương để xác định các khu vực có giá trị thấp hơn thực tế cho người thuê hoặc nhà đầu tư tiềm năng.

    1. Scrape dữ liệu giá hàng ngày cho các mã zip cụ thể
    2. Tính toán giá trung bình trên mỗi foot vuông
    3. Trực quan hóa xu hướng theo thời gian bằng dashboard
  • Tìm kiếm khách hàng tiềm năng cho quản lý

    Scrape các tin đăng 'Chính chủ cho thuê' (FRBO) để cung cấp dịch vụ quản lý hoặc bảo trì bất động sản.

    1. Lọc tin đăng theo loại bất động sản và tình trạng sở hữu
    2. Trích xuất thông tin liên hệ của người quản lý hoặc chủ sở hữu
    3. Tiếp cận các tin đăng mới với các đề xuất dịch vụ
  • Hệ thống cảnh báo đầu tư

    Tự động hóa cảnh báo cho các nhà đầu tư bất động sản khi tin đăng đáp ứng các tiêu chí tỷ suất hoàn vốn cụ thể.

    1. Xác định các tiêu chí mục tiêu như giá tối đa và số phòng ngủ tối thiểu
    2. Chạy trình scrape theo khoảng thời gian hàng giờ
    3. Gửi thông báo đến Slack hoặc email khi tìm thấy kết quả phù hợp
  • Báo cáo khả năng cung ứng thị trường

    Phân tích sự thay đổi lượng hàng tồn kho nhà ở để cung cấp thông tin chuyên sâu cho quy hoạch đô thị hoặc truyền thông bất động sản.

    1. Thu thập dữ liệu khối lượng về các tin đăng đang hoạt động và đã gỡ
    2. Phân loại tính khả dụng theo vùng mật độ đô thị
    3. Báo cáo sự tăng trưởng hoặc suy giảm hàng tháng trong các lĩnh vực cho thuê cụ thể
  • Phân tích đối thủ cạnh tranh cho chủ nhà

    Chủ sở hữu bất động sản có thể theo dõi giá niêm yết lân cận để đảm bảo mức giá của chính họ luôn cạnh tranh.

    1. Chọn một bán kính xung quanh bất động sản mục tiêu
    2. Scrape tất cả các tin đăng đang hoạt động trong bán kính đó
    3. Phân tích tiện ích so với các mức giá để tối ưu hóa thu nhập cho thuê
Hon ca prompt

Tang cuong quy trinh lam viec cua ban voi Tu dong hoa AI

Automatio ket hop suc manh cua cac AI agent, tu dong hoa web va tich hop thong minh de giup ban lam duoc nhieu hon trong thoi gian ngan hon.

AI Agent
Tu dong hoa web
Quy trinh thong minh

Mẹo Pro Cho Việc Scrape HotPads

Lời khuyên chuyên gia để trích xuất dữ liệu thành công từ HotPads.

Sử dụng Proxy dân cư

Akamai dễ dàng phát hiện và chặn các IP từ datacenter; sử dụng proxy dân cư là yêu cầu bắt buộc khi triển khai quy mô lớn.

Thu thập dữ liệu qua Sitemap

Sử dụng các sitemap tìm thấy trong robots.txt để khám phá URL của các tin đăng thay vì scrape tìm kiếm trên bản đồ nhằm tránh bị giới hạn rate limits.

Xử lý Stealth

Sử dụng các plugin stealth để mô phỏng dấu vân tay trình duyệt thực và vượt qua các thử thách JavaScript.

Trích xuất tọa độ

Vĩ độ và kinh độ thường được nhúng trong trạng thái JSON của trang cho mục đích hiển thị bản đồ.

Ngẫu nhiên hóa độ trễ

Triển khai jitter (độ trễ ngẫu nhiên) giữa các yêu cầu để mô phỏng hành vi duyệt web của con người và tránh kích hoạt hệ thống rate limiting.

Nhắm mục tiêu vào khung giờ thấp điểm

Scrape trong các khoảng thời gian lưu lượng truy cập thấp tại Hoa Kỳ để giảm khả năng bị hệ thống chống bot phía máy chủ ngăn chặn gắt gao.

Danh gia

Nguoi dung cua chung toi noi gi

Tham gia cung hang nghin nguoi dung hai long da thay doi quy trinh lam viec cua ho

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.

Lien quan Web Scraping

How to Scrape Dorman Real Estate Management Listings

How to Scrape Dorman Real Estate Management Listings

Dorman Real Estate Management
How to Scrape Progress Residential Website

How to Scrape Progress Residential Website

Progress Residential
How to Scrape Century 21: A Technical Real Estate Guide

How to Scrape Century 21: A Technical Real Estate Guide

Century 21
How to Scrape LivePiazza: Philadelphia Real Estate Scraper

How to Scrape LivePiazza: Philadelphia Real Estate Scraper

The Piazza
How to Scrape Geolocaux | Geolocaux Web Scraper Guide

How to Scrape Geolocaux | Geolocaux Web Scraper Guide

Geolocaux
How to Scrape Sacramento Delta Property Management

How to Scrape Sacramento Delta Property Management

Sacramento Delta Property Management
How to Scrape Brown Real Estate NC | Fayetteville Property Scraper

How to Scrape Brown Real Estate NC | Fayetteville Property Scraper

Brown Property Group
How to Scrape SeLoger Bureaux & Commerces

How to Scrape SeLoger Bureaux & Commerces

SeLoger Bureaux & Commerces

Cau hoi thuong gap ve HotPads

Tim cau tra loi cho cac cau hoi thuong gap ve HotPads