抓取 OnTheMarket 是否合法？

在英国，出于个人或研究目的抓取公共房地产数据通常是允许的。但是，该数据的商业用途可能违反其服务条款或数据库权利，因此建议就商业项目咨询法律顾问。

OnTheMarket 有公共 API 吗？

不，OnTheMarket 不为普通开发者提供公共 REST API。他们专门为注册房产代理和软件合作伙伴提供实时数据馈送 (Real Time Datafeed)，这使得抓取成为其他人访问数据的主要方法。

如何绕过 'Request Blocked' 错误？

此错误通常由 CloudFront 或 Cloudflare 检测到非人为流量触发。您应该使用住宅代理、现代无头浏览器（如 Playwright），并轮换您的 User-Agent 请求头，使其看起来像标准用户。

结果中的 'Only With Us' 标签是什么意思？

此标签标识在与 Rightmove 等其他门户网站共享之前，至少在 OnTheMarket 上独家展示 24 小时或更长时间的房产。抓取这些房产可以为您在有时效性的交易中提供显著的时间优势。

我应该多久抓取一次房产列表？

对于市场分析，每日抓取是标准做法，但如果您正在跟踪 'Only With Us' 房产或降价情况，建议每 4-6 小时抓取一次，以实时捕获变化。

我可以获取房产代理的联系信息吗？

是的，房产代理名称和电话号码在详情页上是可见的。但是，如果您出于 lead generation 目的存储此信息，应确保符合 GDPR 的规定。

哪种抓取库最适合 OnTheMarket？

Playwright 或 Puppeteer 是最佳选择，因为 OnTheMarket 是使用 React/Next.js 构建的。这些工具可以处理渲染房产价格和详情所需的 JavaScript 执行。

通过抓取可以获得什么格式的数据？

抓取允许您将房产数据导出为结构化格式，如 JSON、CSV，或直接存入数据库。使用自动化工具通常也支持直接导出到 Google Sheets 或 Excel。

如何抓取 OnTheMarket | OnTheMarket 网页抓取工具

了解如何抓取 OnTheMarket 以提取英国房产列表、价格和代理数据。房地产投资者和市场分析师的必备指南。

免费开始抓取

onthemarket.com困难

覆盖率:United Kingdom

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

房产标题挂牌价格详细地址邮编房产类型卧室数量浴室数量产权形式 (Freehold/Leasehold)剩余租赁年限建筑面积 (sq ft/m)代理名称代理电话号码房产 URL主图 URL描述文本最近车站距离添加日期Only With Us 状态

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

CloudflareCloudFrontRate LimitingIP BlockingreCAPTCHA

关于OnTheMarket

了解OnTheMarket提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。

市场概览

OnTheMarket 是英国领先的房地产门户网站，于 2015 年推出，目前由 CoStar Group 控股。它是房地产代理在英国各地发布住宅和商业房产销售和出租信息的重要平台。该网站是 Rightmove 和 Zoopla 的主要竞争对手，以其独特的上市条款而闻名。

数据可用性

该平台拥有海量的结构化房地产信息库，包括要价、详细的房产规格、高分辨率图像和平面图。一个显著特征是 "Only With Us" 标签，房产在 OnTheMarket 上出现 24 小时或更长时间后才会在其他主要门户网站上列出，这为数据收集提供了独特的时间优势。

抓取潜力

对于房地产专业人士和投资者来说，抓取该平台对于 市场分析 和趋势跟踪极具价值。大规模访问这些数据可以创建自动估值模型 (AVMs)、监控竞争对手库存，并通过价格下降监测识别有急售意愿的卖家，而无需人工干预。

为什么要抓取OnTheMarket？

了解从OnTheMarket提取数据的商业价值和用例。

实时监控抢先发布的 'Only With Us' 英国房产列表

准确的房产估值和投资机会搜寻

针对房地产代理市场份额的竞争情报

搬家和家装服务的 lead generation

历史价格追踪以识别急售卖家

为 machine learning 模型聚合房产属性

抓取挑战

抓取OnTheMarket时可能遇到的技术挑战。

通过 CloudFront 和 Cloudflare 实现的激进反爬虫保护

严重依赖 JavaScript 渲染 (React/Next.js)

动态 CSS 类名和 DOM 结构的频繁更改

严格的频率限制和基于 IP 的会话跟踪

涉及动态 URL parameters 的复杂分页逻辑

使用AI抓取OnTheMarket

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OnTheMarket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OnTheMarket，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

自动绕过复杂的 JavaScript 和注水 (hydration) 问题

使用云端住宅代理防止 IP 封禁

定时抓取确保您能即时看到提前 24 小时发布的列表

零代码设置即可提取多页房产结果

与 Google Sheets 直接集成进行实时分析

免费开始抓取

无需信用卡提供免费套餐无需设置

OnTheMarket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OnTheMarket。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

# OnTheMarket 使用 Cloudflare；标准 requests 经常返回 403 Forbidden
url = 'https://www.onthemarket.com/for-sale/property/london/'
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)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 选择器可能会更改；查找包含结果的列表项
    listings = soup.select('li[id^="result-"]')
    for item in listings:
        price = item.select_one('a.text-xl').text.strip() if item.select_one('a.text-xl') else 'N/A'
        address = item.select_one('address').text.strip() if item.select_one('address') else 'N/A'
        print(f'价格: {price} | 地址: {address}')
except Exception as e:
    print(f'抓取失败: {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 scrape_otm():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        # 使用类似隐身模式的上下文
        context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36')
        page = context.new_page()
        page.goto('https://www.onthemarket.com/for-sale/property/london/', wait_until='networkidle')
        
        # 等待结果注水 (hydrate)
        page.wait_for_selector('li[id^="result-"]')
        
        listings = page.query_selector_all('li[id^="result-"]')
        for prop in listings:
            title = prop.query_selector('.text-sm.text-denim').inner_text()
            price = prop.query_selector('.text-xl.font-bold').inner_text()
            print({'title': title, 'price': price})
        
        browser.close()

scrape_otm()

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 OnTheMarketSpider(scrapy.Spider):
    name = 'otm'
    start_urls = ['https://www.onthemarket.com/for-sale/property/london/']

    def parse(self, response):
        # 针对主列表容器的列表项
        for item in response.css('li[id^="result-"]'):
            yield {
                'price': item.css('.text-xl.font-bold::text').get(),
                'address': item.css('address span::text').get(),
                'agency': item.css('img::attr(alt)').get(),
                'link': response.urljoin(item.css('a::attr(href)').get())
            }

        # 处理下一页
        next_page = response.css('link[rel="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({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36');
  await page.goto('https://www.onthemarket.com/for-sale/property/london/', { waitUntil: 'networkidle2' });

  const data = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('li[id^="result-"]')).map(li => ({
      price: li.querySelector('.text-xl')?.innerText.trim(),
      address: li.querySelector('address')?.innerText.trim()
    }));
  });

  console.log(data);
  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OnTheMarket

Python + Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# OnTheMarket 使用 Cloudflare；标准 requests 经常返回 403 Forbidden
url = 'https://www.onthemarket.com/for-sale/property/london/'
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)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 选择器可能会更改；查找包含结果的列表项
    listings = soup.select('li[id^="result-"]')
    for item in listings:
        price = item.select_one('a.text-xl').text.strip() if item.select_one('a.text-xl') else 'N/A'
        address = item.select_one('address').text.strip() if item.select_one('address') else 'N/A'
        print(f'价格: {price} | 地址: {address}')
except Exception as e:
    print(f'抓取失败: {e}')

Python + Playwright

from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_otm():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        # 使用类似隐身模式的上下文
        context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36')
        page = context.new_page()
        page.goto('https://www.onthemarket.com/for-sale/property/london/', wait_until='networkidle')
        
        # 等待结果注水 (hydrate)
        page.wait_for_selector('li[id^="result-"]')
        
        listings = page.query_selector_all('li[id^="result-"]')
        for prop in listings:
            title = prop.query_selector('.text-sm.text-denim').inner_text()
            price = prop.query_selector('.text-xl.font-bold').inner_text()
            print({'title': title, 'price': price})
        
        browser.close()

scrape_otm()

Python + Scrapy

import scrapy

class OnTheMarketSpider(scrapy.Spider):
    name = 'otm'
    start_urls = ['https://www.onthemarket.com/for-sale/property/london/']

    def parse(self, response):
        # 针对主列表容器的列表项
        for item in response.css('li[id^="result-"]'):
            yield {
                'price': item.css('.text-xl.font-bold::text').get(),
                'address': item.css('address span::text').get(),
                'agency': item.css('img::attr(alt)').get(),
                'link': response.urljoin(item.css('a::attr(href)').get())
            }

        # 处理下一页
        next_page = response.css('link[rel="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();
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36');
  await page.goto('https://www.onthemarket.com/for-sale/property/london/', { waitUntil: 'networkidle2' });

  const data = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('li[id^="result-"]')).map(li => ({
      price: li.querySelector('.text-xl')?.innerText.trim(),
      address: li.querySelector('address')?.innerText.trim()
    }));
  });

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

您可以用OnTheMarket数据做什么

探索OnTheMarket数据的实际应用和洞察。

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以房养学 (Buy-to-let) 投资者可以通过比较租金和销售数据来识别具有高潜力 ROI 的房产。

如何实现：

1抓取相同邮编范围内的销售列表和出租列表。
2匹配房产类型和卧室数量以计算收益率。
3识别房价租金比最有利的区域。
4筛选 'Only With Us' 列表，在更广泛的市场看到之前锁定交易。

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

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针对 HTML 源码中的 __OTM_DATA__ script 标签，以获取干净的 JSON 数据，而无需解析混乱的 CSS 类。

仅使用住宅代理；数据中心 IP 几乎会立即被 CloudFront 标记。

在无头浏览器中始终设置 'wait_until' 条件，以允许 React 组件完全注水 (hydration)。

在清晨抓取标记为 'Only With Us' 的房产，以便比其他门户网站抢先 24 小时获得数据。

在 3 到 10 秒之间设置随机睡眠间隔，以模拟人类浏览行为。

检查 'Date Added' 字段以避免在数据库中重复处理并节省带宽。

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

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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OnTheMarket的常见问题

查找关于OnTheMarket的常见问题答案

如何抓取 OnTheMarket | OnTheMarket 网页抓取工具

关于OnTheMarket

市场概览

数据可用性

抓取潜力

为什么要抓取OnTheMarket？

抓取挑战

使用AI抓取OnTheMarket

工作原理

为什么使用AI进行抓取

OnTheMarket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OnTheMarket数据做什么

英国高收益租房搜寻

自动化市场库存报告

代理机构市场份额分析

房产科技 (Proptech) 估值 API

用以下方式提升您的工作流程 AI自动化

抓取OnTheMarket的专业技巧

用户怎么说

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抓取潜力

为什么要抓取OnTheMarket？

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使用AI抓取OnTheMarket

工作原理

为什么使用AI进行抓取

How to scrape with AI:

Why use AI for scraping:

OnTheMarket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

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无代码工具的典型工作流程

常见挑战

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结果中的 'Only With Us' 标签是什么意思？

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我可以获取房产代理的联系信息吗？

哪种抓取库最适合 OnTheMarket？

通过抓取可以获得什么格式的数据？