Cách Scrape Realtor.com | Hướng dẫn Scrape Toàn tập 2026
Tìm hiểu cách scrape danh sách bất động sản, giá cả và dữ liệu đại lý của Realtor.com. Khám phá các kỹ thuật để vượt qua Cloudflare và trích xuất dữ liệu bất...
Phat hien bao ve chong bot
- Cloudflare
- WAF và quản lý bot cấp doanh nghiệp. Sử dụng thử thách JavaScript, CAPTCHA và phân tích hành vi. Yêu cầu tự động hóa trình duyệt với cài đặt ẩn.
- 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.
- Dấu vân tay trình duyệt
- Nhận dạng bot qua đặc điểm trình duyệt: canvas, WebGL, phông chữ, plugin. Yêu cầu giả mạo hoặc hồ sơ trình duyệt thực.
Về Realtor.com
Khám phá những gì Realtor.com cung cấp và dữ liệu giá trị nào có thể được trích xuất.
Sức mạnh của Dữ liệu Realtor.com
Realtor.com là một nền tảng bất động sản hàng đầu được vận hành bởi Move, Inc., cung cấp một trong những cơ sở dữ liệu chính xác và cập nhật nhất về các danh sách bất động sản tại Hoa Kỳ. Nhờ duy trì mối quan hệ trực tiếp với hơn 800 Dịch vụ Liệt kê Đa dạng (MLS) địa phương, nền tảng này cung cấp độ phủ gần 99% các danh sách có sẵn, thường được cập nhật mỗi 15 phút. Điều này biến nó thành mỏ vàng cho các chuyên gia tìm kiếm thông tin thị trường mới nhất.
Thông tin Bất động sản Toàn diện
Nền tảng này không chỉ cung cấp giá cả và số lượng phòng ngủ đơn thuần. Nó bao gồm dữ liệu lịch sử chuyên sâu, chẳng hạn như hồ sơ thuế bất động sản, xếp hạng an toàn khu dân cư, chi tiết học khu và các khoản thanh toán hàng tháng ước tính. Đối với các nhà đầu tư bất động sản và nhà phân tích thị trường, mức độ dữ liệu chi tiết này là thiết yếu để định giá bất động sản chính xác và dự báo xu hướng.
Tại sao các Doanh nghiệp Scrape Realtor.com
Việc scrape website này cho phép các công ty tự động hóa việc thu thập hàng nghìn danh sách mà việc thu thập thủ công là bất khả thi. Cho dù đó là để xây dựng một công cụ tính toán thế chấp cạnh tranh, xác định các cơ hội 'mua cũ sửa mới' (fix-and-flip), hay giám sát hiệu suất môi giới, dữ liệu cấu trúc được trích xuất từ Realtor.com đóng vai trò là tài sản nền tảng cho trí tuệ bất động sản cấp cao.
Tại Sao Nên Scrape Realtor.com?
Khám phá giá trị kinh doanh và các trường hợp sử dụng để trích xuất dữ liệu từ Realtor.com.
Thực hiện phân tích xu hướng thị trường theo thời gian thực trên các mã zip của Hoa Kỳ
Xác định các bất động sản sẵn sàng đầu tư đáp ứng các tiêu chí ROI cụ thể
Tạo khách hàng tiềm năng chất lượng cao cho các bên môi giới thế chấp và nhà cung cấp bảo hiểm nhà ở
Phân tích biến động giá lịch sử để định giá bất động sản chính xác
Giám sát kho hàng và hiệu suất đăng tin của các công ty môi giới đối thủ
Tổng hợp dữ liệu toàn diện về khu dân cư và trường học cho các dịch vụ chuyển nhà
Thách Thức Khi Scrape
Những thách thức kỹ thuật bạn có thể gặp khi scrape Realtor.com.
Các thử thách Cloudflare gắt gao yêu cầu thực thi JS nâng cao
Các thành phần React lồng nhau sâu với tên class động thay đổi thường xuyên
Giới hạn tốc độ nghiêm ngặt dẫn đến việc bị liệt vào danh sách đen IP nhanh chóng nếu không có proxy
Rào cản địa lý ưu tiên các địa chỉ IP có trụ sở tại Hoa Kỳ
Các mẫu phát hiện bot theo dõi chuyển động chuột và hành vi người dùng
Thu thập dữ liệu Realtor.com bằng AI
Không cần code. Trích xuất dữ liệu trong vài phút với tự động hóa AI.
Cách hoạt động
Mô tả những gì bạn cần
Cho AI biết bạn muốn trích xuất dữ liệu gì từ Realtor.com. Chỉ cần viết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần code hay selector.
AI trích xuất dữ liệu
AI của chúng tôi điều hướng Realtor.com, xử lý nội dung động và trích xuất chính xác những gì bạn yêu cầu.
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
AI giúp việc thu thập dữ liệu từ Realtor.com 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:
- Mô tả những gì bạn cần: Cho AI biết bạn muốn trích xuất dữ liệu gì từ Realtor.com. Chỉ cần viết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần code hay selector.
- AI trích xuất dữ liệu: AI của chúng tôi điều hướng Realtor.com, xử lý nội dung động và trích xuất chính xác những gì bạn yêu cầu.
- 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:
- Vượt qua Cloudflare và DataDome mà không cần mã tùy chỉnh phức tạp
- Công cụ chọn hình ảnh xử lý các tên class React động một cách dễ dàng
- Cơ sở hạ tầng dựa trên đám mây ngăn địa chỉ IP cục bộ của bạn bị chặn
- Bộ lập lịch tích hợp cho phép tự động cập nhật dữ liệu thị trường hàng ngày
- Tích hợp trực tiếp để xuất dữ liệu vào Google Sheets hoặc thông qua Webhooks
Công cụ scrape web no-code cho Realtor.com
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 Realtor.com 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
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 Realtor.com
Một số công cụ no-code như Browse.ai, Octoparse, Axiom và ParseHub có thể giúp bạn scrape Realtor.com 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
- Cài đặt tiện ích trình duyệt hoặc đăng ký trên nền tảng
- Điều hướng đến trang web mục tiêu và mở công cụ
- Chọn các phần tử dữ liệu cần trích xuất bằng cách nhấp chuột
- Cấu hình bộ chọn CSS cho mỗi trường dữ liệu
- Thiết lập quy tắc phân trang để scrape nhiều trang
- Xử lý CAPTCHA (thường yêu cầu giải quyết thủ công)
- Cấu hình lịch trình cho các lần chạy tự động
- 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
# Note: Realtor.com uses aggressive Cloudflare. Simple requests often fail.
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)
# Check if we got through the anti-bot
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Target property cards based on common data attributes
prices = soup.select('span[data-label="pc-price"]')
for price in prices:
print(f"Property Price: {price.text}")
else:
print(f"Blocked or Error: Status code {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"Connection failed: {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 Realtor.com bang ma
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Note: Realtor.com uses aggressive Cloudflare. Simple requests often fail.
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)
# Check if we got through the anti-bot
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Target property cards based on common data attributes
prices = soup.select('span[data-label="pc-price"]')
for price in prices:
print(f"Property Price: {price.text}")
else:
print(f"Blocked or Error: Status code {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"Connection failed: {e}")Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_realtor():
with sync_playwright() as p:
# Launching with stealth-like settings
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("Navigating to Realtor.com...")
page.goto("https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Austin_TX", wait_until="networkidle")
# Wait for property card selectors to load via 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"Listing: {address} - Price: {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):
# Extracting data using CSS selectors
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()
}
# Simple pagination handling
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();
// Set high-level headers to mimic a real user
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('Visiting Realtor.com...');
await page.goto('https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Chicago_IL', { waitUntil: 'domcontentloaded' });
// Wait for the price elements to be visible
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('Extracted Prices:', results);
await browser.close();
})();Bạn Có Thể Làm Gì Với Dữ Liệu Realtor.com
Khám phá các ứng dụng thực tế và thông tin chi tiết từ dữ liệu Realtor.com.
Xác định Cơ hội Đầu tư Bất động sản
Các nhà đầu tư sử dụng dữ liệu đã scrape để tìm các bất động sản có giá niêm yết thấp hơn mức giá trung bình trên mỗi mét vuông của khu vực.
Cách triển khai:
- 1Scrape tất cả các danh sách đang hoạt động trong một quận hoặc thành phố cụ thể
- 2Tính giá trung bình trên mỗi mét vuông cho các loại hình bất động sản khác nhau
- 3Đánh dấu các danh sách thấp hơn 20% so với mức trung bình để kiểm tra thủ công
- 4Xuất kết quả sang CRM để đại lý tiếp cận ngay lập tức
Sử dụng Automatio để trích xuất dữ liệu từ Realtor.com và xây dựng các ứng dụng này mà không cần viết code.
Bạn Có Thể Làm Gì Với Dữ Liệu Realtor.com
- Xác định Cơ hội Đầu tư Bất động sản
Các nhà đầu tư sử dụng dữ liệu đã scrape để tìm các bất động sản có giá niêm yết thấp hơn mức giá trung bình trên mỗi mét vuông của khu vực.
- Scrape tất cả các danh sách đang hoạt động trong một quận hoặc thành phố cụ thể
- Tính giá trung bình trên mỗi mét vuông cho các loại hình bất động sản khác nhau
- Đánh dấu các danh sách thấp hơn 20% so với mức trung bình để kiểm tra thủ công
- Xuất kết quả sang CRM để đại lý tiếp cận ngay lập tức
- Tạo Khách hàng tiềm năng cho Thế chấp
Các bên cho vay xác định các danh sách mới để cung cấp các lựa chọn tài chính cho người mua tiềm năng hoặc đại lý đăng tin.
- Theo dõi Realtor.com cho các ngôi nhà 'Vừa mới niêm yết' trong các mã zip mục tiêu
- Trích xuất giá niêm yết và khoản thanh toán hàng tháng ước tính
- Khớp các danh sách với thông tin liên hệ của đại lý để tiếp cận hợp tác
- Tự động hóa báo cáo hàng ngày về các bất động sản giá trị cao mới cho đội ngũ bán hàng
- Phân tích Thị trường Cạnh tranh (CMA)
Các đại lý bất động sản tạo các báo cáo so sánh danh sách của họ với các bất động sản đang hoạt động tương tự trong khu vực.
- Scrape chi tiết bất động sản bao gồm phòng ngủ, phòng tắm và diện tích trong bán kính 1 dặm
- Trích xuất 'Số ngày trên thị trường' để phân tích tốc độ bán của các ngôi nhà tương tự
- So sánh giá niêm yết với giá đã bán lịch sử trong cùng khu vực
- Trực quan hóa dữ liệu trong một bảng điều khiển để giúp khách hàng thiết lập giá niêm yết hoàn hảo
- Dự báo Tỷ suất Lợi nhuận cho thuê
Phân tích mối quan hệ giữa giá mua và giá thuê để tính toán ROI tiềm năng.
- Scrape cả danh sách 'Rao bán' và 'Cho thuê' trong cùng một mã zip
- Áp giá bán vào thu nhập cho thuê hàng tháng trung bình cho các quy mô bất động sản cụ thể
- Tính toán tỷ suất lợi nhuận cho thuê gộp cho các khu vực lân cận khác nhau
- Xác định các thị trường mới nổi nơi nhu cầu thuê vượt xa tốc độ tăng giá bất động sản
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.
Mẹo Pro Cho Việc Scrape Realtor.com
Lời khuyên chuyên gia để trích xuất dữ liệu thành công từ Realtor.com.
Sử dụng residential rotating proxies chất lượng cao để tránh bị DataDome chặn IP nhanh chóng.
Luôn thiết lập User-Agent thực tế và bao gồm các header trình duyệt tiêu chuẩn như Accept-Language.
Triển khai các khoảng thời gian nghỉ ngẫu nhiên từ 3 đến 10 giây để mô phỏng hành vi duyệt web tự nhiên của con người.
Nhắm mục tiêu vào các script JSON-LD của trang web được tìm thấy trong HTML để lấy dữ liệu cấu trúc mà không cần phân tách CSS phức tạp.
Kiểm tra tệp robots.txt tại realtor.com/robots.txt để hiểu các chính sách thu thập dữ liệu chính thức của họ.
Sử dụng các trình duyệt không giao diện (Playwright/Puppeteer) thay vì các yêu cầu HTTP đơn giản để xử lý các thử thách JS.
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
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.
Lien quan 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
Cau hoi thuong gap ve Realtor.com
Tim cau tra loi cho cac cau hoi thuong gap ve Realtor.com