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。
- DataDome
- 使用ML模型进行实时机器人检测。分析设备指纹、网络信号和行为模式。常见于电商网站。
- 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。
- 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。
关于HotPads
了解HotPads提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。
城市租房领域的佼佼者
HotPads 是一款基于地图的租房搜索引擎，专注于城市地区，提供公寓、房屋和房间出租的房源信息。作为 Zillow Group（旗下包括 Zillow 和 Trulia）的一部分，它利用庞大的房地产信息数据库，成为美国租房者的首选目的地。
全面的租房数据
HotPads 上的数据对于市场分析极具价值，因为它通常包含“房东直租” (FRBO) 房源和精品公寓数据，这些数据可能是大型门户网站容易遗漏的。对于爬虫用户来说，它代表了一个高质量的实时租房库存和价格趋势来源，可以对城市住房变化进行细粒度追踪。
为什么它很重要
获取 HotPads 数据可以让房地产专业人士和研究人员以极高的空间精度分析租赁市场。无论你是在监控物业管理绩效，还是在识别新兴的房地产热点，该平台对高密度居住环境的关注使其成为城市房地产情报不可或缺的资源。
为什么要抓取HotPads？
了解从HotPads提取数据的商业价值和用例。
实时租房市场监控
业主的竞争定价分析
房地产经纪人的潜在客户挖掘
房产收购的投资研究
城市住房密度和可用性研究
抓取挑战
抓取HotPads时可能遇到的技术挑战。
高强度的 Akamai '点击并按住' 验证挑战
基于地图的动态加载 (AJAX)
CSS 类名的频繁更改（混淆）
针对 IP 地址的严格速率限制
搜索结果中的数据截断，需要深度链接跳转
使用AI抓取HotPads
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HotPads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HotPads，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HotPads。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HotPads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HotPads，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 DataDome
- 无需自定义配置即可处理 JavaScript 渲染
- 定时运行以追踪价格下降情况
- 直接导出为 CSV 或 JSON 等结构化格式
HotPads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HotPads。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
HotPads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HotPads。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
# 注意：如果没有高质量代理，这很可能会被 Akamai 封锁
url = "https://hotpads.com/san-francisco-ca/apartments-for-rent"
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"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 代表性选择器（可能会随网站更新而更改）
listings = soup.select('.ListingCard-sc-1')
for item in listings:
price = item.select_one('.Price-sc-16o2x1v-0').text
address = item.select_one('.Address-sc-16o2x1v-1').text
print(f"价格: {price}, 地址: {address}")
else:
print(f"被封锁或错误: {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"请求失败: {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HotPads
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# 注意：如果没有高质量代理，这很可能会被 Akamai 封锁
url = "https://hotpads.com/san-francisco-ca/apartments-for-rent"
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"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# 代表性选择器（可能会随网站更新而更改）
listings = soup.select('.ListingCard-sc-1')
for item in listings:
price = item.select_one('.Price-sc-16o2x1v-0').text
address = item.select_one('.Address-sc-16o2x1v-1').text
print(f"价格: {price}, 地址: {address}")
else:
print(f"被封锁或错误: {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"请求失败: {e}")Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_hotpads():
with sync_playwright() as p:
# 使用 stealth 模式避免 Akamai 检测
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(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")
page = context.new_page()
page.goto("https://hotpads.com/chicago-il/apartments-for-rent")
# 等待房源动态加载
page.wait_for_selector(".styles__ListingCardContainer-sc-1")
listings = page.query_selector_all(".styles__ListingCardContainer-sc-1")
for listing in listings:
price_el = listing.query_selector(".Price-sc-1")
if price_el:
print(f"发现房源: {price_el.inner_text()}")
browser.close()
scrape_hotpads()Python + Scrapy
import scrapy
class HotpadsSpider(scrapy.Spider):
name = "hotpads"
# Hotpads 使用 XML 站点地图以便更容易发现 URL
start_urls = ["https://hotpads.com/sitemap-rentals-index.xml"]
def parse(self, response):
for url in response.xpath('//loc/text()').getall():
yield scrapy.Request(url, callback=self.parse_listing)
def parse_listing(self, response):
yield {
'price': response.css('.Price-sc-16o2x1v-0::text').get(),
'address': response.css('.Address-sc-16o2x1v-1::text').get(),
'description': response.css('.Description-sc-1::text').get(),
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());
async function scrape() {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://hotpads.com/los-angeles-ca/apartments-for-rent');
// 等待房源卡片加载
await page.waitForSelector('.ListingCard');
const data = await page.evaluate(() => {
return Array.from(document.querySelectorAll('.ListingCard')).map(el => ({
price: el.querySelector('.Price')?.innerText,
address: el.querySelector('.Address')?.innerText
}));
});
console.log(data);
await browser.close();
}
scrape();您可以用HotPads数据做什么
探索HotPads数据的实际应用和洞察。
租金价格指数化
创建本地租金价格指数，为潜在租客或投资者识别被低估的社区。
如何实现：
- 1抓取特定邮政编码的每日价格数据
- 2计算每平方英尺的平均价格
- 3使用仪表板可视化随时间变化的趋势
使用Automatio从HotPads提取数据，无需编写代码即可构建这些应用。
您可以用HotPads数据做什么
- 租金价格指数化
创建本地租金价格指数，为潜在租客或投资者识别被低估的社区。
- 抓取特定邮政编码的每日价格数据
- 计算每平方英尺的平均价格
- 使用仪表板可视化随时间变化的趋势
- 管理公司的潜在客户挖掘
抓取“房东直租” (FRBO) 房源，以提供物业管理或维护服务。
- 按房产类型和所有权状态过滤房源
- 提取物业经理或业主的联系信息
- 向新发布的房源发送服务方案进行外联
- 投资预警系统
当房源符合特定的投资回报标准时，为房地产投资者自动发送警报。
- 定义目标指标，如最高价格和最少卧室数量
- 每隔一小时运行一次抓取工具
- 匹配成功时向 Slack 或电子邮件推送通知
- 市场供应报告
分析住房库存变化，为城市规划或房地产媒体提供见解。
- 收集活跃房源与已失效房源的数量数据
- 按城市密度区域对可用性进行分类
- 报告特定租赁板块的月度增长或下降情况
- 业主的竞争对手分析
房产所有者可以监控附近的房源价格，以确保自己的租金保持竞争优势。
- 选择目标房产周围的半径范围
- 抓取该半径范围内的所有活跃房源
- 分析便利设施与价格点的关系以优化租金收入
抓取HotPads的专业技巧
成功从HotPads提取数据的专家建议。
使用住宅代理：Akamai 很容易识别并封锁数据中心 IP；若要进行大规模抓取，住宅代理是必不可少的。
站点地图抓取：利用 robots.txt 中找到的站点地图来发现房源 URL，而不是直接抓取地图搜索界面，以避免触发速率限制。
处理隐身模式：使用 stealth 插件来模拟真实浏览器的指纹识别，并绕过 JavaScript 挑战。
坐标提取：经纬度通常嵌入在页面的 JSON 状态中，用于地图定位目的。
随机化延迟：在请求之间实施抖动（随机延迟），以模拟人类的浏览行为并避免触发速率限制。
针对非高峰时段：在美国流量较低的时段进行抓取，以降低被服务器端高强度机器人缓解机制拦截的可能性。
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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