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如何爬取 Homes.com：房地产数据提取指南

了解如何从 Homes.com 爬取房产列表、价格和经纪人联系方式。通过本指南扩展您的房地产研究和线索生成。

免费开始抓取
Homes.com favicon
homes.com困难
覆盖率:USA
可用数据10 字段
标题价格位置描述图片卖家信息联系信息发布日期分类属性
所有可提取字段
房产价格每平方英尺价格详细地址城市州邮政编码 (Zip Code)卧室数量浴室数量总建筑面积房产类型挂牌状态建筑年份占地面积 (Lot Size)HOA 费用挂牌经纪人姓名经纪人电话号码经纪公司名称税务历史学校评分上市天数 (Days on Market)
技术要求
需要JavaScript
无需登录
有分页
无官方API
检测到反机器人保护
Akamai Bot ManagerCloudflareRate LimitingIP BlockingJavaScript Fingerprinting

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。
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。
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。
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Homes.com

了解Homes.com提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。

Homes.com 是美国领先的住宅房地产市场，目前由 CoStar Group 拥有并运营。它为购房者和租房者提供了一个全面的平台，用于搜索全美范围内的单户住宅、公寓和联排别墅。该网站以其“Your Listing, Your Lead”商业模式而闻名，该模式优先让消费者直接联系到每个房产的实际挂牌经纪人。该平台拥有海量数据，包括当前市场价格、建筑面积、房产规格、学校评分以及高质量的社区图像。它还整合了深入的历史数据，如房产税务记录和过往销售历史，使其成为美国房地产市场参与者内容最丰富的资源之一。爬取 Homes.com 对于市场分析师、投资者和家庭服务提供商具有极高的价值。这些数据允许实时跟踪房屋库存、价格波动以及进行竞争对手基准测试。

关于Homes.com

为什么要抓取Homes.com？

了解从Homes.com提取数据的商业价值和用例。

跟踪房地产市场趋势和房产估值变化

为抵押贷款和保险服务生成高意向线索

为房地产经纪公司执行竞争性库存分析

针对住房负担能力进行学术或经济研究

识别不良资产或新的投资机会

汇总社区级数据以进行房地产开发规划

抓取挑战

抓取Homes.com时可能遇到的技术挑战。

激进的 Akamai Bot Manager 检测，可识别自动化流量

通过 React 实现的动态内容渲染，需要完整的浏览器执行

严格的 rate limiting 策略，频繁触发 403 Forbidden 错误

开发团队频繁更改 CSS selectors 和 DOM 结构

联系信息通常需要用户交互才能显示

使用AI抓取Homes.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

1

描述您的需求

告诉AI您想从Homes.com提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。

2

AI提取数据

我们的人工智能浏览Homes.com，处理动态内容，精确提取您要求的数据。

3

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

内置处理 Akamai 等复杂 anti-bot 防护墙的能力
用于选择动态房产元素的 no-code 可视化界面
使用高质量 residential IPs 的自动化代理轮换
可安排定时爬取任务，实现持续的每日市场监控
无缝数据导出至 Google Sheets、CSV 或直接通过 API 集成
免费开始抓取
无需信用卡提供免费套餐无需设置

AI让您无需编写代码即可轻松抓取Homes.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:
  1. 描述您的需求: 告诉AI您想从Homes.com提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。
  2. AI提取数据: 我们的人工智能浏览Homes.com，处理动态内容，精确提取您要求的数据。
  3. 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:
  • 内置处理 Akamai 等复杂 anti-bot 防护墙的能力
  • 用于选择动态房产元素的 no-code 可视化界面
  • 使用高质量 residential IPs 的自动化代理轮换
  • 可安排定时爬取任务，实现持续的每日市场监控
  • 无缝数据导出至 Google Sheets、CSV 或直接通过 API 集成

Homes.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Homes.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

1
安装浏览器扩展或在平台注册
2
导航到目标网站并打开工具
3
通过点击选择要提取的数据元素
4
为每个数据字段配置CSS选择器
5
设置分页规则以抓取多个页面
6
处理验证码（通常需要手动解决）
7
配置自动运行的计划
8
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

Homes.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Homes.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
  1. 安装浏览器扩展或在平台注册
  2. 导航到目标网站并打开工具
  3. 通过点击选择要提取的数据元素
  4. 为每个数据字段配置CSS选择器
  5. 设置分页规则以抓取多个页面
  6. 处理验证码（通常需要手动解决）
  7. 配置自动运行的计划
  8. 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; url = 'https://www.homes.com/for-sale/atlanta-ga/'; 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'}; try: response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10); response.raise_for_status(); soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser'); listings = soup.select('li.placard-container'); for item in listings: price = item.select_one('.price-container').text.strip() if item.select_one('.price-container') else 'N/A'; print(f'Price: {price}'); except Exception as e: print(f'Error: {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Homes.com

Python + Requests
import requests; from bs4 import BeautifulSoup; url = 'https://www.homes.com/for-sale/atlanta-ga/'; 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'}; try: response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10); response.raise_for_status(); soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser'); listings = soup.select('li.placard-container'); for item in listings: price = item.select_one('.price-container').text.strip() if item.select_one('.price-container') else 'N/A'; print(f'Price: {price}'); except Exception as e: print(f'Error: {e}')
Python + Playwright
import asyncio; from playwright.async_api import async_playwright; async def scrape(): async with async_playwright() as p: browser = await p.chromium.launch(headless=True); context = await browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0'); page = await context.new_page(); await page.goto('https://www.homes.com/for-sale/chicago-il/', wait_until='networkidle'); listings = await page.query_selector_all('.placard-container'); for l in listings: p_el = await l.query_selector('.price-container'); print(await p_el.inner_text()); await browser.close(); asyncio.run(scrape())
Python + Scrapy
import scrapy; class HomesSpider(scrapy.Spider): name = 'homes'; start_urls = ['https://www.homes.com/for-sale/houston-tx/']; def parse(self, response): for listing in response.css('li.placard-container'): yield {'price': listing.css('.price-container::text').get(), 'address': listing.css('.address-container::text').get()}; next_p = response.css('a.next-page::attr(href)').get(); if next_p: yield response.follow(next_p, self.parse)
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer'); (async () => { const browser = await puppeteer.launch(); const page = await browser.newPage(); await page.setUserAgent('Mozilla/5.0'); await page.goto('https://www.homes.com/for-sale/miami-fl/'); await page.waitForSelector('.placard-container'); const data = await page.evaluate(() => { return Array.from(document.querySelectorAll('.placard-container')).map(c => ({ price: c.querySelector('.price-container')?.innerText })); }); console.log(data); await browser.close(); })();

您可以用Homes.com数据做什么

探索Homes.com数据的实际应用和洞察。

房地产投资分析

投资者可以识别高收益的租赁机会和新兴市场中被低估的房产。

如何实现：

  1. 1爬取目标社区的挂牌价格和建筑面积
  2. 2计算每平方英尺的平均价格
  3. 3筛选价格低于当地平均水平 15% 的房产
  4. 4交叉引用当地租金评估以确定 ROI

使用Automatio从Homes.com提取数据，无需编写代码即可构建这些应用。

您可以用Homes.com数据做什么

  • 房地产投资分析

    投资者可以识别高收益的租赁机会和新兴市场中被低估的房产。

    1. 爬取目标社区的挂牌价格和建筑面积
    2. 计算每平方英尺的平均价格
    3. 筛选价格低于当地平均水平 15% 的房产
    4. 交叉引用当地租金评估以确定 ROI
  • 自动化抵押贷款线索获取

    抵押贷款经纪人通过监控新房产列表来识别潜在客户。

    1. 安排每日爬取新的待售房源 (For Sale)
    2. 提取挂牌价格以筛选线索规模
    3. 将地址与公共记录匹配以寻找房主
    4. 针对预审服务发起外联
  • 市场库存预测

    经济学家通过跟踪活跃房源的总数来预测未来的价格走势。

    1. 每周统计美国 50 个大都市区的活跃房源
    2. 提取上市天数 (Days on Market) 数据
    3. 分析供应与价格之间的相关性
    4. 生成关于住房市场健康状况的季度报告
  • 竞争对手经纪公司基准测试

    房地产公司监测竞争对手的房源以评估市场份额。

    1. 爬取属于竞争对手经纪公司的房源
    2. 提取销售历史和经纪人生产力指标
    3. 对比平均成交时间与内部数据
    4. 根据竞争对手的业务量调整营销策略
  • 社区配套设施映射

    开发商将房价与当地学校评分和步行便利性联系起来进行分析。

    1. 提取房产价值和社区属性
    2. 爬取学校评分和距离数据
    3. 将价格增值与基础设施建设进行映射
    4. 为新开发项目选择地点
不仅仅是提示词

用以下方式提升您的工作流程 AI自动化

Automatio结合AI代理、网页自动化和智能集成的力量，帮助您在更短的时间内完成更多工作。

AI代理
网页自动化
智能工作流

抓取Homes.com的专业技巧

成功从Homes.com提取数据的专家建议。

始终使用 residential proxies 而非数据中心 IPs，以绕过 Akamai 检测。

在浏览器自动化中实施 wait_until 策略，以确保 React 组件完成加载。

避免在美股/美国流量高峰时段进行 scraping，以降低触发 rate limits 的风险。

轮换您的 User-Agent 字符串和屏幕分辨率配置文件，以模拟真实的购房者行为。

将地理搜索细分为 zip codes（邮政编码），以避免达到搜索结果的最大数量限制。

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

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.

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