Cách Scrape Zillow: Hướng dẫn Chi tiết để Lấy Dữ liệu Bất động sản (2025)
Tìm hiểu cách scrape danh sách bất động sản, giá cả và Zestimates trên Zillow. Hướng dẫn này bao gồm cách vượt qua chống bot, các lựa chọn thay thế API và...
Phat hien bao ve chong bot
- 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.
- 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.
- 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.
- Behavioral Analysis
- 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 Zillow
Khám phá những gì Zillow cung cấp và dữ liệu giá trị nào có thể được trích xuất.
Người dẫn đầu thị trường bất động sản Bắc Mỹ
Zillow là thị trường bất động sản và cho thuê hàng đầu tại Hoa Kỳ và Canada, cung cấp cơ sở dữ liệu toàn diện về hàng triệu ngôi nhà để bán, cho thuê và dữ liệu lịch sử. Được sở hữu và vận hành bởi Zillow Group, nền tảng này là điểm đến chính cho người tiêu dùng tìm kiếm định giá nhà và thông tin chuyên sâu về thị trường nhà ở địa phương.
Các điểm dữ liệu toàn diện
Trang web chứa một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc bao gồm giá bất động sản, lịch sử bán hàng, các đặc điểm vật lý (phòng ngủ, phòng tắm, diện tích), lịch sử thuế và thông tin liên hệ của các đại lý niêm yết. Thông tin này được cập nhật gần như theo thời gian thực, biến nó thành tiêu chuẩn ngành cho tính khả dụng của thị trường hiện tại.
Giá trị kinh doanh của dữ liệu được trích xuất
Dữ liệu này vô cùng quý giá cho các chuyên gia bất động sản, nhà phân tích và nhà đầu tư cần theo dõi sự biến động của thị trường và thực hiện mô hình định giá quy mô lớn. Bằng cách trích xuất Zestimate (định giá độc quyền của Zillow), các doanh nghiệp có thể đánh giá giá trị bất động sản so với xu hướng lịch sử và sự cạnh tranh của thị trường địa phương trên quy mô lớn.
Tại Sao Nên Scrape Zillow?
Khám phá giá trị kinh doanh và các trường hợp sử dụng để trích xuất dữ liệu từ Zillow.
Phân tích đầu tư bất động sản
Chiến lược định giá cạnh tranh
Tạo khách hàng tiềm năng cho đại lý bất động sản
Theo dõi xu hướng thị trường
Xây dựng mô hình định giá bất động sản
Nghiên cứu lịch sử bán hàng và thuế
Hệ thống thẩm định giá tự động
Thách Thức Khi Scrape
Những thách thức kỹ thuật bạn có thể gặp khi scrape Zillow.
Bảo vệ chống bot mạnh mẽ bằng DataDome và Cloudflare
Render nội dung động yêu cầu thực thi JavaScript nặng
Cập nhật cấu trúc thường xuyên và che giấu các lớp CSS
Giới hạn tần suất nghiêm ngặt và chặn dựa trên IP theo mẫu yêu cầu
Thử thách CAPTCHA được kích hoạt bởi các chữ ký duyệt web tự động
Thu thập dữ liệu Zillow 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 Zillow. Chỉ cần viết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần code hay selector.
AI trích xuất dữ liệu
AI của chúng tôi điều hướng Zillow, 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 Zillow 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 Zillow. Chỉ cần viết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần code hay selector.
- AI trích xuất dữ liệu: AI của chúng tôi điều hướng Zillow, 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:
- Tích hợp sẵn khả năng vượt qua bảo vệ DataDome và Cloudflare
- Giao diện trực quan, không cần code cho các quy trình bất động sản phức tạp
- Quản lý xoay vòng residential proxy để tránh bị cấm IP
- Lập lịch trên đám mây để theo dõi các thay đổi giá hàng ngày
- Xuất dữ liệu trực tiếp sang CSV, JSON và Google Sheets
Công cụ scrape web no-code cho Zillow
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 Zillow 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 Zillow
Một số công cụ no-code như Browse.ai, Octoparse, Axiom và ParseHub có thể giúp bạn scrape Zillow 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
# Headers để bắt chước trình duyệt thực nhằm tránh bị chặn tức thì
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:
# Yêu cầu ban đầu tới trang danh sách
response = requests.get(url, headers=headers)
# Kiểm tra các khối chặn 403 từ DataDome/Cloudflare
if response.status_code == 403:
print('Bị chặn bởi chống bot. Hãy sử dụng residential proxies hoặc trình duyệt headless.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Xác định các thẻ bất động sản bằng thuộc tính 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'Lỗi: {e}')
scrape_zillow('90210')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 Zillow bang ma
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Headers để bắt chước trình duyệt thực nhằm tránh bị chặn tức thì
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:
# Yêu cầu ban đầu tới trang danh sách
response = requests.get(url, headers=headers)
# Kiểm tra các khối chặn 403 từ DataDome/Cloudflare
if response.status_code == 403:
print('Bị chặn bởi chống bot. Hãy sử dụng residential proxies hoặc trình duyệt headless.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Xác định các thẻ bất động sản bằng thuộc tính 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'Lỗi: {e}')
scrape_zillow('90210')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_zillow():
with sync_playwright() as p:
# Khởi chạy với user agent thực để vượt qua các kiểm tra cơ bản
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()
# Điều hướng và đợi nội dung được React render hoàn toàn
page.goto('https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/', wait_until='networkidle')
# Đợi các bộ chọn thẻ bất động sản xuất hiện
page.wait_for_selector('[data-test="property-card"]')
# Trích xuất dữ liệu từ DOM đã render
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 lưu trữ dữ liệu trong một thẻ script JSON có tên là __NEXT_DATA__
# Cách này ổn định hơn so với việc scrape bố cục HTML
json_data = response.xpath('//script[@id="__NEXT_DATA__"]/text()').get()
if json_data:
data = json.loads(json_data)
# Điều hướng cấu trúc JSON lồng nhau để tìm kết quả niêm yết
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 () => {
// Khởi chạy trình duyệt với plugin stealth để tránh bị DataDome phát hiện
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// Thiết lập thêm header để trông giống người dùng thực hơn
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();
})();Bạn Có Thể Làm Gì Với Dữ Liệu Zillow
Khám phá các ứng dụng thực tế và thông tin chi tiết từ dữ liệu Zillow.
Khám phá cơ hội chênh lệch giá đầu tư
Các nhà đầu tư bất động sản có thể xác định các bất động sản bị định giá thấp bằng cách so sánh trực tiếp giá niêm yết với lịch sử Zestimates.
Cách triển khai:
- 1Scrape danh sách đang hoạt động cho các mã zip mục tiêu hàng ngày.
- 2Lưu trữ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian để phân tích xu hướng.
- 3So sánh giá niêm yết với các giá trị Zestimate lịch sử.
- 4Kích hoạt cảnh báo tự động cho các bất động sản có giá thấp hơn 10% so với mức trung bình địa phương.
Sử dụng Automatio để trích xuất dữ liệu từ Zillow và xây dựng các ứng dụng này mà không cần viết code.
Bạn Có Thể Làm Gì Với Dữ Liệu Zillow
- Khám phá cơ hội chênh lệch giá đầu tư
Các nhà đầu tư bất động sản có thể xác định các bất động sản bị định giá thấp bằng cách so sánh trực tiếp giá niêm yết với lịch sử Zestimates.
- Scrape danh sách đang hoạt động cho các mã zip mục tiêu hàng ngày.
- Lưu trữ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian để phân tích xu hướng.
- So sánh giá niêm yết với các giá trị Zestimate lịch sử.
- Kích hoạt cảnh báo tự động cho các bất động sản có giá thấp hơn 10% so với mức trung bình địa phương.
- Tạo khách hàng tiềm năng cho dịch vụ thế chấp
Các bên cho vay có thể xác định những chủ sở hữu nhà vừa mới niêm yết bất động sản để đề xuất tái cấp vốn hoặc các sản phẩm vay mới.
- Trích xuất dữ liệu danh sách 'For Sale' mới mỗi giờ.
- Đối chiếu chủ sở hữu với hồ sơ thuế và chứng từ công khai.
- Làm phong phú khách hàng tiềm năng với thông tin liên hệ đã xác minh.
- Tự động hóa các chiến dịch tiếp cận cá nhân hóa cho các dịch vụ thế chấp.
- Kiểm định độ chính xác của Zestimate
Các thẩm định viên sử dụng dữ liệu trích xuất để xác minh độ tin cậy của các định giá tự động trong các khu vực cụ thể.
- Scrape dữ liệu 'Recently Sold' (Vừa bán) trong 6 tháng qua.
- Tính toán chênh lệch giữa Giá Bán và Zestimate cuối cùng.
- Lập bản đồ sai số theo địa lý để xác định các sai lệch trong định giá.
- Sử dụng dữ liệu để điều chỉnh các mô hình thẩm định của con người.
- Tối ưu hóa thị trường cho thuê
Các nhà quản lý bất động sản theo dõi sự biến động của giá thuê để thiết lập mức giá tối ưu cho danh mục đầu tư của họ.
- Scrape danh sách cho thuê trên các mã ZIP mục tiêu hàng tuần.
- Phân tích xu hướng giá cho các số lượng phòng ngủ/phòng tắm khác nhau.
- Xác định các khu vực có nhu cầu cao dựa trên tốc độ thay đổi danh sách.
- Điều chỉnh giá danh mục đầu tư một cách linh hoạt dựa trên dữ liệu thị trường theo thời gian thực.
- Theo dõi môi giới cạnh tranh
Các đại lý bất động sản theo dõi lượng hàng tồn kho và hiệu suất niêm yết của các công ty môi giới đối thủ.
- Lọc danh sách Zillow theo tên đại lý hoặc văn phòng đối thủ cụ thể.
- Trích xuất 'Số ngày trên Zillow' và các thay đổi trạng thái (ví dụ: Chờ xử lý, Đã bán).
- Đánh giá tốc độ bán hàng trung bình so với hiệu suất của chính mình.
- Trực quan hóa sự thay đổi thị phần bằng các công cụ kinh doanh thông minh (BI).
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 Zillow
Lời khuyên chuyên gia để trích xuất dữ liệu thành công từ Zillow.
Nhắm mục tiêu vào thẻ script __NEXT_DATA__ chứa một khối JSON khổng lồ của kết quả tìm kiếm để có độ ổn định tốt hơn.
Sử dụng residential proxies chất lượng cao để vượt qua nhận diện hành vi của DataDome, vốn thường gắn cờ các IP từ trung tâm dữ liệu.
Mô phỏng các chuyển động chuột ngẫu nhiên và độ trễ khi nhấp chuột để bắt chước hành vi duyệt web của con người.
Xoay vòng các chuỗi User-Agent và đảm bảo dấu vân tay TLS fingerprints khớp với chữ ký trình duyệt đã khai báo.
Theo dõi các tham số truy vấn (query parameters) trong URL tìm kiếm để tạo liên kết trực tiếp cho việc trích xuất dữ liệu có bộ lọc (ví dụ: khoảng giá).
Thực hiện scraping vào các giờ thấp điểm (khuya theo giờ EST) để giảm rủi ro bị giới hạn tần suất (rate limiting) một cách nghiêm ngặt.
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 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
Cau hoi thuong gap ve Zillow
Tim cau tra loi cho cac cau hoi thuong gap ve Zillow