检测到反机器人保护
- CloudFront
- AWS WAF
- 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。
- IP封锁
- 封锁已知的数据中心IP和标记地址。需要住宅或移动代理才能有效绕过。
- 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。
关于Century 21
了解Century 21提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。
全球房地产巨头
Century 21 Real Estate LLC 是一家美国房地产经纪加盟公司,也是 Anywhere Real Estate Inc.(原 Realogy)的子公司。它是行业内公认度最高的品牌之一,汇集了数十个国家的数百万条住宅、商业和豪华房源。该平台作为买家和卖家的标准化门户,提供每处房产的深度技术数据。
高价值房源数据
该网站包含海量的结构化房产信息。对于数据爱好者,它提供了 MLS 编号、历史价格点、特定的房产属性(如平方英尺和建筑年份)以及经纪人的直接联系详情。这些数据对于构建房地产应用、获客数据库和市场情报工具具有极高价值。
为什么要爬取 Century 21?
爬取该网站可以进行大规模的对比市场分析,而这在手动操作下是不可能完成的。通过提取全球房源数据,用户可以追踪国际迁移趋势,监测高增长市场的价格波动,并在低估的投资机会进入主流视线前将其识别。

为什么要抓取Century 21?
了解从Century 21提取数据的商业价值和用例。
实时监控本地和全球市场的房产价格波动。
识别用于房屋翻新或租赁组合的低估投资机会。
为抵押贷款经纪人、保险代理人和搬家公司生成高质量线索。
汇总历史房产数据,用于训练评估和估值的 AI model。
对经纪公司绩效和区域市场份额趋势进行竞争分析。
抓取挑战
抓取Century 21时可能遇到的技术挑战。
由 CloudFront 机器人保护层引起的严厉 403 Forbidden 错误。
需要完整 JavaScript 执行才能可见数据的动态内容渲染。
能够检测标准无头浏览器特征的高级浏览器指纹识别。
严格的速率限制,必须使用优质住宅代理网络。
使用AI抓取Century 21
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Century 21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Century 21,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Century 21。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Century 21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Century 21,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:
- 自动处理住宅代理切换,防止基于 IP 的黑名单限制。
- 模拟类人浏览行为,绕过 CloudFront 和 WAF 检测。
- 内置 JavaScript 渲染,无需编写复杂的 Selenium 或 Playwright 代码。
- 计划执行功能,可实现一致的每日或每周房产数据更新。
Century 21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Century 21。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
Century 21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Century 21。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
# 必须使用自定义请求头以绕过基础的 AWS WAF 检查
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.century21.com/'
}
def scrape_c21(url):
try:
# 如果没有高质量代理,Requests 通常会以 403 失败
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 选择器针对常见的房源卡片元素
listings = soup.select('.property-card')
for item in listings:
price = item.select_one('.property-card-price').get_text(strip=True)
addr = item.select_one('.property-address').get_text(strip=True)
print(f'Price: {price} | Address: {addr}')
else:
print(f'Blocked: {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'Error: {e}')
scrape_c21('https://www.century21.com/real-estate/new-york-ny/LCNYNEWYORK/')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Century 21
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 必须使用自定义请求头以绕过基础的 AWS WAF 检查
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.century21.com/'
}
def scrape_c21(url):
try:
# 如果没有高质量代理,Requests 通常会以 403 失败
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# 选择器针对常见的房源卡片元素
listings = soup.select('.property-card')
for item in listings:
price = item.select_one('.property-card-price').get_text(strip=True)
addr = item.select_one('.property-address').get_text(strip=True)
print(f'Price: {price} | Address: {addr}')
else:
print(f'Blocked: {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'Error: {e}')
scrape_c21('https://www.century21.com/real-estate/new-york-ny/LCNYNEWYORK/')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_with_playwright():
with sync_playwright() as p:
# 建议使用隐身模式参数启动
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7)')
page = context.new_page()
# 导航到搜索结果页面
page.goto('https://www.century21.com/real-estate/los-angeles-ca/LCCALOSANGELES/')
# 等待通过 JavaScript 加载的房产网格
page.wait_for_selector('.property-card')
cards = page.query_selector_all('.property-card')
for card in cards:
price = card.query_selector('.property-card-price').inner_text()
address = card.query_selector('.property-address').inner_text()
print({'price': price, 'address': address})
browser.close()
scrape_with_playwright()Python + Scrapy
import scrapy
class Century21Spider(scrapy.Spider):
name = 'c21_spider'
start_urls = ['https://www.century21.com/real-estate/miami-fl/LCCFMIAMI/']
def parse(self, response):
# 使用 CSS 选择器遍历房源容器
for listing in response.css('.property-card'):
yield {
'address': listing.css('.property-address::text').get().strip(),
'price': listing.css('.property-card-price::text').get().strip(),
'url': response.urljoin(listing.css('a.card-anchor::attr(href)').get())
}
# 跟随分页栏中的下一页链接
next_page = response.css('a.next-page::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
async function scrapeCentury21() {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// 设置真实的视口大小
await page.setViewport({ width: 1280, height: 800 });
await page.goto('https://www.century21.com/real-estate/chicago-il/LCCICHICAGO/');
// 等待 React 组件渲染房源
await page.waitForSelector('.property-card');
const properties = await page.evaluate(() => {
return Array.from(document.querySelectorAll('.property-card')).map(el => ({
price: el.querySelector('.property-card-price')?.innerText,
address: el.querySelector('.property-address')?.innerText,
beds: el.querySelector('.property-beds')?.innerText
}));
});
console.log(properties);
await browser.close();
}
scrapeCentury21();您可以用Century 21数据做什么
探索Century 21数据的实际应用和洞察。
对比市场分析
房地产公司可以监控当地竞争对手的房源,以确保自己的库存定价相对于市场平均水平具有准确性。
如何实现:
- 1提取特定邮政编码的价格和平方英尺数据。
- 2计算活跃房源的平均每平方英尺价格。
- 3为经纪人生成自动报告,以调整挂牌价格。
使用Automatio从Century 21提取数据,无需编写代码即可构建这些应用。
您可以用Century 21数据做什么
- 对比市场分析
房地产公司可以监控当地竞争对手的房源,以确保自己的库存定价相对于市场平均水平具有准确性。
- 提取特定邮政编码的价格和平方英尺数据。
- 计算活跃房源的平均每平方英尺价格。
- 为经纪人生成自动报告,以调整挂牌价格。
- 投资者线索获取
房产投资者可以通过将当前价格与社区历史中位数进行比较,识别出“急售”或定价偏低的房源。
- 每 24 小时爬取目标城市的所有新房源。
- 筛选近期大幅降价的房产。
- 将房源与公共税务记录进行交叉比对,评估投资可行性。
- 抵押贷款获客
贷款机构可以识别新房源,针对潜在借款人提供量身定制的融资或再融资方案。
- 监控特定高价值地区的“新房源”板块。
- 提取房产位置和预估贷款需求。
- 将数据导入 CRM,直接接触潜在购房者。
- AI 估值训练
数据科学家利用提取的房源属性来训练 machine learning model,以实现自动化房产评估。
- 汇总 10,000 条以上的房源,包括建筑年份和配套设施等属性。
- 清理并规范化数据集,删除重复或过时的条目。
- 训练一个回归 model,根据房产特征预测销售价格。
- 经纪公司绩效追踪
营销公司可以通过计算每个机构的活跃房源数量,追踪哪些经纪公司正在获得最多的市场份额。
- 从所有结果中爬取挂牌经纪人和经纪公司名称。
- 按办公处对房源进行分组,计算总库存量。
- 可视化 6 个月内的市场份额增长或下降情况。
抓取Century 21的专业技巧
成功从Century 21提取数据的专家建议。
务必使用动态住宅代理;Century 21 的 CloudFront 防火墙会严厉封锁数据中心 IP 段。
在请求之间实施 5-15 秒的随机睡眠定时器,以避免触发基于行为的速率限制。
如果需要高产量的房源数据,请使用官方的 Anywhere Developers Portal,这是最稳定的数据源。
针对网站的 XML 站点地图索引进行爬取,以查找直接的房产 URL,从而绕过复杂的搜索页面分页。
定期监控 HTML 结构;房地产网站经常在季节性的平台更新期间更改 CSS 类名。
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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