爬取 Kleinanzeigen 是否合法？

为个人研究目的爬取公开数据通常是被允许的，但商业用途受欧盟严格的数据库保护法和 Kleinanzeigen 的条款限制。您应始终针对具体的用例咨询法律顾问。

我该如何避免被 Akamai 封锁？

绕过 Akamai 需要结合住宅代理、正确的 TLS fingerprinting 以及真实的交互模式。使用像 Automatio 这样的工具很有帮助，因为它会自动处理这些技术标头和指纹识别要求。

Kleinanzeigen 有公开 API 吗？

不，Kleinanzeigen 不为数据提取或市场研究提供公开 API。访问其平台数据需要进行网页爬取，或通过其专业接口成为认证的商业合作伙伴。

爬取可以获得什么格式的数据？

您通常可以将数据导出为 CSV、JSON 或 Excel 格式，或者通过 webhook 直接流式传输到数据库中进行实时处理。这便于与商业智能工具集成。

我应该多频繁地爬取该网站？

对于房地产（Real Estate）或汽车（Cars）等高需求类别，可能需要每小时甚至每隔几分钟爬取一次以捕获新发布的房源或车源。然而，对于一般的市场趋势分析，每日或每周爬取通常就足够了，且不太可能触发速率限制。

我需要登录才能爬取吗？

Kleinanzeigen 上的大多数列表都是公开的，无需登录即可查看价格、地点和描述等基本详情。在不登录账户的情况下爬取更安全，因为这可以防止您的个人或商业账户被封禁。

哪种代理最适合 Kleinanzeigen？

高质量的德国住宅代理是唯一可靠的选择。数据中心代理几乎总是会被该网站的反机器人系统立即列入黑名单。

如何处理 'VB'（可议价）价格标签？

爬取时，您应该分别提取价格字符串和议价标记。大多数爬虫使用正则（regex）或数据清洗脚本将数值与 'VB'（可议价）文本分离，以便进行数学分析。

如何爬取 Kleinanzeigen | 德国最大的分类广告市场

了解如何爬取 Kleinanzeigen，用于价格监控、房地产趋势分析和潜在客户挖掘。从德国顶级网站提取标题和价格。

免费开始抓取

kleinanzeigen.de困难

覆盖率:Germany

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

列表标题价格价格类型（固定/可议价）地点（城市和地区）邮政编码详细描述图片 URLs类别路径发布日期列表 ID卖家名称卖家类型（私人/商业）卖家评分里程数（适用于车辆）平方米（适用于房地产）

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

AkamaiDataDomereCAPTCHARate LimitingIP BlockingTLS Fingerprinting

关于Kleinanzeigen

了解Kleinanzeigen提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。

德国主要的分类广告枢纽

Kleinanzeigen（前身为 eBay Kleinanzeigen）是德国最著名的在线分类广告市场。它每天为数百万活跃用户提供服务，促进从高端房地产和车辆到家用家具和专业本地服务的一切交易。由于其巨大的规模和在德国市场的深厚根基，该平台已成为该国二手经济和本地住房需求的缩影。

为什么爬取 Kleinanzeigen 至关重要

获取 Kleinanzeigen 上的结构化数据对于旨在了解中欧市场波动的企业至关重要。该平台包含在全球零售网站上无法获得的本地化信息，使其成为区域价格基准分析（benchmarking）和趋势分析的金矿。无论您是追踪电子产品的转售价值，还是监测柏林的租金激增，爬取都能提供做出明智决策所需的颗粒度数据。

为什么要抓取Kleinanzeigen？

了解从Kleinanzeigen提取数据的商业价值和用例。

监控德国不同地区的房地产价格和租金趋势以进行投资分析。

针对二手车销售和汽车零部件库存进行竞争对手分析。

为搬家公司和装修团队等服务提供商生成高意向的潜在客户。

追踪消费电子产品的转售价值，以优化折价回购定价策略。

分析餐饮、零售和建筑等行业的本地就业市场趋势。

为二级市场经济行为的学术研究收集历史数据。

抓取挑战

抓取Kleinanzeigen时可能遇到的技术挑战。

激进的反机器人保护（Akamai 和 DataDome）会检测自动化浏览器的指纹特征。

严格的地理阻断政策，需要高质量的德国住宅代理才能访问内容。

动态 CSS 选择器和频繁的页面布局更新会导致传统的静态爬虫失效。

严重的速率限制（rate limiting），即使在请求量中等的情况下也会触发复杂的 CAPTCHA。

对联系信息和卖家详情采用的数据混淆技术。

使用AI抓取Kleinanzeigen

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Kleinanzeigen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Kleinanzeigen，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

自动绕过 Akamai 等复杂的反机器人措施，无需编写自定义脚本。

视觉化无代码界面，可在网站选择器更改时快速更新。

基于云端的执行，确保 24/7 数据监控，不占用本地基础架构资源。

集成的代理轮换（proxy rotation）可无缝处理地理限制和 IP 封禁。

自动处理复杂的翻页和深层链接导航，无需任何编码。

免费开始抓取

无需信用卡提供免费套餐无需设置

Kleinanzeigen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Kleinanzeigen。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：该网站使用 Akamai/DataDome。简单的 requests 可能会返回 403 Forbidden。
url = 'https://www.kleinanzeigen.de/s-berlin/c0-l3331'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'de-DE,de;q=0.9'
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    for item in soup.select('article.aditem'):
        title = item.select_one('.aditem-main--title-line a').text.strip()
        price = item.select_one('.aditem-main--middle--price-shipping--price').text.strip()
        print(f'Ad: {title} | Price: {price}')
except Exception as e:
    print(f'爬取失败: {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

from playwright.sync_api import sync_playwright

def run():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0', locale='de-DE')
        page = context.new_page()
        
        # 导航至列表页面
        page.goto('https://www.kleinanzeigen.de/s-anzeige/beispiel', wait_until='networkidle')
        
        # 提取详情
        title = page.locator('h1#viewad-title').inner_text()
        price = page.locator('#viewad-price').inner_text()
        
        print({'title': title.strip(), 'price': price.strip()})
        browser.close()

run()

使用场景

非常适合JavaScript密集的网站、SPA以及需要用户交互（如无限滚动或按钮点击）的页面。

优势

●完整的JavaScript执行
●处理动态内容和SPA
●内置等待机制
●跨浏览器支持

局限性

●比HTTP请求慢
●内存使用更高
●设置更复杂
●可能被反爬虫系统检测

import scrapy

class KleinanzeigenSpider(scrapy.Spider):
    name = 'kleinanzeigen'
    start_urls = ['https://www.kleinanzeigen.de/s-berlin/c0-l3331']
    
    def parse(self, response):
        for ad in response.css('article.aditem'):
            yield {
                'title': ad.css('.aditem-main--title-line a::text').get(),
                'price': ad.css('.aditem-main--middle--price-shipping--price::text').get(),
                'location': ad.css('.aditem-main--top--left::text').get()
            }
        
        # 翻页处理
        next_page = response.css('a.pagination-next::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

使用场景

适合需要结构化数据管道、中间件和分布式爬取的大规模抓取项目。

优势

●内置请求调度和限流
●强大的中间件系统
●支持多种格式导出
●非常适合大规模项目

局限性

●学习曲线较陡
●不支持JavaScript（除非使用插件）
●对简单抓取任务来说过于复杂

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  // 设置语言以匹配本地用户
  await page.setExtraHTTPHeaders({'Accept-Language': 'de-DE'});

  await page.goto('https://www.kleinanzeigen.de/s-berlin/c0-l3331');
  const ads = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('.aditem')).map(el => ({
      title: el.querySelector('.aditem-main--title-line a')?.innerText,
      price: el.querySelector('.aditem-main--middle--price-shipping--price')?.innerText
    }));
  });

  console.log(ads);
  await browser.close();
})();

使用场景

最适合Chrome专属自动化、生成PDF或截图。非常适合针对Chrome优化的网站。

优势

●出色的Chrome DevTools集成
●PDF生成和截图功能强大
●社区支持强大
●适合Chrome专属功能

局限性

●仅支持Chrome/Chromium
●资源消耗较高
●可能被反爬虫系统检测
●比基于HTTP的方法慢

如何用代码抓取Kleinanzeigen

Python + Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 注意：该网站使用 Akamai/DataDome。简单的 requests 可能会返回 403 Forbidden。
url = 'https://www.kleinanzeigen.de/s-berlin/c0-l3331'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'de-DE,de;q=0.9'
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    for item in soup.select('article.aditem'):
        title = item.select_one('.aditem-main--title-line a').text.strip()
        price = item.select_one('.aditem-main--middle--price-shipping--price').text.strip()
        print(f'Ad: {title} | Price: {price}')
except Exception as e:
    print(f'爬取失败: {e}')

Python + Playwright

from playwright.sync_api import sync_playwright

def run():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0', locale='de-DE')
        page = context.new_page()
        
        # 导航至列表页面
        page.goto('https://www.kleinanzeigen.de/s-anzeige/beispiel', wait_until='networkidle')
        
        # 提取详情
        title = page.locator('h1#viewad-title').inner_text()
        price = page.locator('#viewad-price').inner_text()
        
        print({'title': title.strip(), 'price': price.strip()})
        browser.close()

run()

Python + Scrapy

import scrapy

class KleinanzeigenSpider(scrapy.Spider):
    name = 'kleinanzeigen'
    start_urls = ['https://www.kleinanzeigen.de/s-berlin/c0-l3331']
    
    def parse(self, response):
        for ad in response.css('article.aditem'):
            yield {
                'title': ad.css('.aditem-main--title-line a::text').get(),
                'price': ad.css('.aditem-main--middle--price-shipping--price::text').get(),
                'location': ad.css('.aditem-main--top--left::text').get()
            }
        
        # 翻页处理
        next_page = response.css('a.pagination-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();
  const page = await browser.newPage();
  // 设置语言以匹配本地用户
  await page.setExtraHTTPHeaders({'Accept-Language': 'de-DE'});

  await page.goto('https://www.kleinanzeigen.de/s-berlin/c0-l3331');
  const ads = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('.aditem')).map(el => ({
      title: el.querySelector('.aditem-main--title-line a')?.innerText,
      price: el.querySelector('.aditem-main--middle--price-shipping--price')?.innerText
    }));
  });

  console.log(ads);
  await browser.close();
})();

您可以用Kleinanzeigen数据做什么

探索Kleinanzeigen数据的实际应用和洞察。

房地产市场指数编制

房地产投资者可以追踪租金和销售价格，以识别被低估的社区。

如何实现：

1每天爬取 'Immobilien'（房地产）类别。
2提取邮政编码和每平方米价格。
3将数据汇总成周价格指数。
4将趋势与政府官方住房报告进行对比。

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

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

免费开始

抓取Kleinanzeigen的专业技巧

成功从Kleinanzeigen提取数据的专家建议。

始终使用德国住宅代理，以防止由国外流量触发的立即 IP 封禁。

将浏览器语言设置为 'de-DE'，以确保网站正确渲染并避免机器人怀疑。

在爬取过程中实施 10 到 30 秒之间的随机休眠定时器，以模拟自然的人类浏览行为。

在流量较低的夜间（CET）进行爬取，以减轻速率限制（rate limiting）的强度。

使用带有 stealth 插件的无头浏览器，以绕过 Akamai 使用的 TLS fingerprinting 检测。

除非必要，否则避免爬取登录后的页面，因为基于账户的爬取极易受到封禁。

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

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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.

关于Kleinanzeigen的常见问题

查找关于Kleinanzeigen的常见问题答案

如何爬取 Kleinanzeigen | 德国最大的分类广告市场

关于Kleinanzeigen

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为什么爬取 Kleinanzeigen 至关重要

为什么要抓取Kleinanzeigen？

抓取挑战

使用AI抓取Kleinanzeigen

工作原理

为什么使用AI进行抓取

Kleinanzeigen的无代码网页抓取工具

无代码工具的典型工作流程

常见挑战

代码示例

您可以用Kleinanzeigen数据做什么

房地产市场指数编制

汽车库存监控

服务类潜在客户挖掘

消费电子产品价格追踪

区域需求分析

用以下方式提升您的工作流程 AI自动化

抓取Kleinanzeigen的专业技巧

用户怎么说

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为什么要抓取Kleinanzeigen？

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常见挑战

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