如何抓取 Apartments.com | Apartments.com 网络爬虫指南
了解如何抓取 Apartments.com 以提取租赁房源、定价和设施。克服 Akamai 机器人保护,收集宝贵的美国房地产数据。
检测到反机器人保护
- Akamai Bot Manager
- 通过设备指纹、行为分析和机器学习进行高级机器人检测。最复杂的反机器人系统之一。
- Cloudflare
- 企业级WAF和机器人管理。使用JavaScript挑战、验证码和行为分析。需要带隐身设置的浏览器自动化。
- Google reCAPTCHA
- 谷歌的验证码系统。v2需要用户交互,v3通过风险评分静默运行。可通过验证码服务解决。
- 速率限制
- 限制每个IP/会话在一段时间内的请求数。可通过轮换代理、请求延迟和分布式抓取绕过。
- 浏览器指纹
- 通过浏览器特征识别机器人:canvas、WebGL、字体、插件。需要伪装或真实浏览器配置文件。
关于Apartments.com
了解Apartments.com提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。
Apartments.com 概览
Apartments.com 是美国领先的住宅租赁房产在线市场,由 CoStar Group 管理。它拥有包含数百万个活跃房源的庞大数据库,包括公寓、共管公寓、联排别墅和单户住宅。该平台以提供高分辨率图像、平面图和经核实的空房情况等细颗粒度详情而闻名,使其成为美国租赁市场分析的基石。
数据的价值
从该平台提取的数据对于房地产投资者、物业经理和经济研究人员来说是不可或缺的。它提供了观察不同大都市地区租金价格趋势、空置率和配套设施受欢迎程度的实时窗口。通过汇总这些信息,企业可以进行竞争基准分析,并精准识别新兴的投资热点。
为什么抓取是必不可少的
由于房源数量巨大且更新频繁,从 Apartments.com 进行手动数据收集几乎是不可能的。自动化抓取允许系统地跟踪价格波动和新房源警报,这对于在节奏极快的住宅租赁领域保持竞争力至关重要。

为什么要抓取Apartments.com?
了解从Apartments.com提取数据的商业价值和用例。
进行超本地化的租赁市场价格分析
监控竞争对手的空置情况和定价策略
为房产服务提供商生成高质量线索
收集用于城市发展研究的历史数据
跟踪不同人群的设施偏好趋势
自动构建房产投资估值 models
抓取挑战
抓取Apartments.com时可能遇到的技术挑战。
严厉的 Akamai bot protection 和 TLS fingerprinting
通过 JavaScript 渲染的高度动态内容
对搜索结果翻页的严格速率限制
平面图复杂的层级 DOM 结构
频繁的 UI 更新导致静态 CSS 选择器失效
使用AI抓取Apartments.com
无需编码。通过AI驱动的自动化在几分钟内提取数据。
工作原理
描述您的需求
告诉AI您想从Apartments.com提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。
AI提取数据
我们的人工智能浏览Apartments.com,处理动态内容,精确提取您要求的数据。
获取您的数据
接收干净、结构化的数据,可导出为CSV、JSON,或直接发送到您的应用和工作流程。
为什么使用AI进行抓取
AI让您无需编写代码即可轻松抓取Apartments.com。我们的AI驱动平台利用人工智能理解您想要什么数据 — 只需用自然语言描述,AI就会自动提取。
How to scrape with AI:
- 描述您的需求: 告诉AI您想从Apartments.com提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。
- AI提取数据: 我们的人工智能浏览Apartments.com,处理动态内容,精确提取您要求的数据。
- 获取您的数据: 接收干净、结构化的数据,可导出为CSV、JSON,或直接发送到您的应用和工作流程。
Why use AI for scraping:
- 自动绕过 Akamai 和 WAF 屏蔽
- 无代码可视化选择房产属性
- 云端运行,实现 24/7 价格监控
- 无缝处理动态分页和 AJAX
Apartments.com的无代码网页抓取工具
AI驱动抓取的点击式替代方案
Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取Apartments.com。这些工具通常使用可视化界面来选择数据,但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。
无代码工具的典型工作流程
常见挑战
学习曲线
理解选择器和提取逻辑需要时间
选择器失效
网站更改可能会破坏整个工作流程
动态内容问题
JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案
验证码限制
大多数工具需要手动处理验证码
IP封锁
过于频繁的抓取可能导致IP被封
Apartments.com的无代码网页抓取工具
Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取Apartments.com。这些工具通常使用可视化界面来选择数据,但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。
无代码工具的典型工作流程
- 安装浏览器扩展或在平台注册
- 导航到目标网站并打开工具
- 通过点击选择要提取的数据元素
- 为每个数据字段配置CSS选择器
- 设置分页规则以抓取多个页面
- 处理验证码(通常需要手动解决)
- 配置自动运行的计划
- 将数据导出为CSV、JSON或通过API连接
常见挑战
- 学习曲线: 理解选择器和提取逻辑需要时间
- 选择器失效: 网站更改可能会破坏整个工作流程
- 动态内容问题: JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案
- 验证码限制: 大多数工具需要手动处理验证码
- IP封锁: 过于频繁的抓取可能导致IP被封
代码示例
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Target URL for a specific city
url = 'https://www.apartments.com/new-york-ny/'
# Realistic headers are mandatory to avoid immediate blocking
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
'Referer': 'https://www.google.com/'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Selectors may change; always inspect the current DOM
listings = soup.select('.placardContainer .property-title')
for item in listings:
print(f'Listing Found: {item.get_text(strip=True)}')
else:
print(f'Blocked: Status Code {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'Error: {str(e)}')使用场景
最适合JavaScript较少的静态HTML页面。非常适合博客、新闻网站和简单的电商产品页面。
优势
- ●执行速度最快(无浏览器开销)
- ●资源消耗最低
- ●易于使用asyncio并行化
- ●非常适合API和静态页面
局限性
- ●无法执行JavaScript
- ●在SPA和动态内容上会失败
- ●可能难以应对复杂的反爬虫系统
如何用代码抓取Apartments.com
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Target URL for a specific city
url = 'https://www.apartments.com/new-york-ny/'
# Realistic headers are mandatory to avoid immediate blocking
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
'Referer': 'https://www.google.com/'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Selectors may change; always inspect the current DOM
listings = soup.select('.placardContainer .property-title')
for item in listings:
print(f'Listing Found: {item.get_text(strip=True)}')
else:
print(f'Blocked: Status Code {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'Error: {str(e)}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_apartments():
with sync_playwright() as p:
# Launching with stealth-like parameters
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/119.0.0.0')
page = context.new_page()
# Navigate to a listing page
page.goto('https://www.apartments.com/los-angeles-ca/', wait_until='networkidle')
# Wait for the main listings container to load
page.wait_for_selector('.placard')
# Extracting property names and prices
properties = page.query_selector_all('.placard')
for prop in properties:
name = prop.query_selector('.property-title').inner_text()
price = prop.query_selector('.property-pricing').inner_text() if prop.query_selector('.property-pricing') else 'N/A'
print(f'Property: {name} | Price: {price}')
browser.close()
scrape_apartments()Python + Scrapy
import scrapy
class ApartmentsSpider(scrapy.Spider):
name = 'apartments_spider'
start_urls = ['https://www.apartments.com/chicago-il/']
custom_settings = {
'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/119.0.0.0',
'CONCURRENT_REQUESTS': 1,
'DOWNLOAD_DELAY': 3
}
def parse(self, response):
for listing in response.css('article.placard'):
yield {
'name': listing.css('.property-title::text').get(),
'address': listing.css('.property-address::text').get(),
'price': listing.css('.property-pricing::text').get(),
}
next_page = response.css('a.next::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 a realistic user agent
await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/119.0.0.0');
try {
await page.goto('https://www.apartments.com/houston-tx/', { waitUntil: 'networkidle2' });
const data = await page.evaluate(() => {
const items = Array.from(document.querySelectorAll('.placard'));
return items.map(item => ({
title: item.querySelector('.property-title')?.innerText,
price: item.querySelector('.property-pricing')?.innerText,
link: item.querySelector('a.property-link')?.href
}));
});
console.log(data);
} catch (err) {
console.error('Extraction failed:', err);
} finally {
await browser.close();
}
})();您可以用Apartments.com数据做什么
探索Apartments.com数据的实际应用和洞察。
实时市场指数分析
创建一个跟踪全美平均租金价格的仪表盘,以辅助经济预测。
如何实现:
- 1每日抓取美国前 100 个城市的房源信息。
- 2按卧室数量和平方英尺对数据进行分类。
- 3计算并可视化每个社区的加权平均价格。
使用Automatio从Apartments.com提取数据,无需编写代码即可构建这些应用。
您可以用Apartments.com数据做什么
- 实时市场指数分析
创建一个跟踪全美平均租金价格的仪表盘,以辅助经济预测。
- 每日抓取美国前 100 个城市的房源信息。
- 按卧室数量和平方英尺对数据进行分类。
- 计算并可视化每个社区的加权平均价格。
- 挖掘低估房产
识别定价低于社区平均水平的租赁单元,以寻找高收益的投资机会。
- 提取特定目标邮政编码区内的所有活跃房源。
- 计算该地区的平均每平方英尺价格。
- 筛选比该平均价格低 15% 或更多的房产。
- 竞品设施分析
通过查看竞争对手提供的服务,帮助物业经理决定优先进行哪些翻修。
- 抓取方圆 2 英里内所有建筑的“设施”列表。
- 识别最常见的高端配置(如屋顶泳池、电动车充电桩)。
- 报告与特定设施相关的溢价情况。
- 自动化线索获客
为维护或翻修公司提供一份可能需要服务的房产清单。
- 筛选并抓取建筑年代较久或翻新日期较早的房产。
- 提取房产经理的联系人姓名和电话号码。
- 将线索直接导入 CRM 系统进行销售拓展。
- 动态租金优化
根据竞争对手的实时空置情况和定价,自动调整建筑租金。
- 针对特定的本地竞争房产设置定时抓取任务。
- 检测竞争对手何时更改定价或提供“特价”。
- 触发警报或 API 更新,以相应调整自己的房源价格。
抓取Apartments.com的专业技巧
成功从Apartments.com提取数据的专家建议。
使用高质量的住宅代理(residential proxies)以避开 Akamai 的 IP 信誉屏蔽。
为 Playwright 或 Puppeteer 实现 'stealth' 插件,以掩盖浏览器指纹。
将抓取任务安排在美国非高峰时段(东部时间凌晨 1 点至 5 点),以降低被检测的风险。
在请求中始终包含真实的 Referer header,例如 'https
//www.google.com/'。
每周监控网站的 DOM 结构,因为 Apartments.com 经常更新其 class 名称。
从详细的房产页面提取数据,而不仅仅是搜索结果,以获取更准确的联系信息。
用户评价
用户怎么说
加入数千名已改变工作流程的满意用户
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.
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