如何抓取 Progress Residential 网站

了解如何抓取 Progress Residential 的租赁房源、价格和房产规格。分析市场趋势并监控美国的房源可用性。

覆盖率:United StatesTexasFloridaArizonaNorth CarolinaTennesseeNevada
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
房产名称街道地址城市邮政编码月租金押金卧室数量浴室数量建筑面积起租日期宠物政策房产特征配套设施列表详细描述房产图片 URL申请费租期选项挂牌状态
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
CloudflareRentCafe Bot DetectionRate LimitingDevice Fingerprinting

检测到反机器人保护

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。
RentCafe Bot Detection
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。
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Progress Residential

了解Progress Residential提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。

Progress Residential 是美国最大的专业物业管理公司之一,专门从事单户租赁住宅业务。他们在各大都会区管理着数万处房产,提供了一个领先的技术平台用于搜索、申请和租赁房屋。其库存是动态的,经常更新高分辨率图像、平面图和详细的公共设施信息。

该网站的数据具有高度结构化,包括确切的街道地址、月租金、建筑面积以及特定的房产特征(如宠物政策和智能家居集成)。这些信息对于任何想要了解机构化单户住宅租赁 (SFR) 市场的人来说都是必不可少的,该市场与传统的公寓挂牌有显著不同。

抓取这些数据对于 房地产投资者、市场分析师和房地产科技 (Prop-tech) 初创公司来说价值巨大。通过提取实时价格和可用性,用户可以进行竞争性 benchmark 分析,跟踪社区层面的需求,并生成投资线索。财务细节(如押金和申请费)的整合,使其成为了租赁市场情报的综合来源。

关于Progress Residential

为什么要抓取Progress Residential?

了解从Progress Residential提取数据的商业价值和用例。

对单户租赁趋势进行实时市场分析。

监控美国特定邮政编码地区的竞争对手定价策略。

跟踪机构房产投资组合的历史空置率。

为搬迁和搬家服务业务生成潜在客户。

为房地产估值模型汇总租赁数据。

根据房屋功能的可用性进行人口统计研究。

抓取挑战

抓取Progress Residential时可能遇到的技术挑战。

激进的 Cloudflare 挑战和 RentCafe 特有的机器人检测机制。

高度依赖客户端 JavaScript 来渲染房产卡片和地图。

动态 AJAX 调用,仅在用户交互后加载房产详情。

基于 IP 地址和会话指纹识别模式的频率限制。

频繁更改 DOM 结构和 CSS 类以阻止自动化工具。

使用AI抓取Progress Residential

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Progress Residential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Progress Residential,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

自动处理复杂的 JavaScript 渲染和高频 AJAX 内容。
无需自定义代码即可绕过复杂的反爬保护。
支持计划任务抓取,实现自动化的价格监控和警报。
提供云端执行,避免本地 IP 被封禁和屏蔽。
允许直接导出到 Google Sheets、CSV 或 Webhook API。
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Progress Residential。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Progress Residential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Progress Residential,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:
  • 自动处理复杂的 JavaScript 渲染和高频 AJAX 内容。
  • 无需自定义代码即可绕过复杂的反爬保护。
  • 支持计划任务抓取,实现自动化的价格监控和警报。
  • 提供云端执行,避免本地 IP 被封禁和屏蔽。
  • 允许直接导出到 Google Sheets、CSV 或 Webhook API。

Progress Residential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Progress Residential。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

Progress Residential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Progress Residential。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

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/115.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8'
}

url = 'https://rentprogress.com/houses-for-rent/search'

try:
    # 注意:Progress Residential 使用 Cloudflare,简单的 requests 可能会失败。
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 选择器可能会变;请验证当前的 DOM 结构。
    listings = soup.select('.property-listing-card')
    for listing in listings:
        address = listing.select_one('.address').get_text(strip=True)
        price = listing.select_one('.price').get_text(strip=True)
        print(f'Found: {address} at {price}')
except Exception as e:
    print(f'Scraping failed: {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Progress Residential

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/115.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/webp,*/*;q=0.8'
}

url = 'https://rentprogress.com/houses-for-rent/search'

try:
    # 注意:Progress Residential 使用 Cloudflare,简单的 requests 可能会失败。
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # 选择器可能会变;请验证当前的 DOM 结构。
    listings = soup.select('.property-listing-card')
    for listing in listings:
        address = listing.select_one('.address').get_text(strip=True)
        price = listing.select_one('.price').get_text(strip=True)
        print(f'Found: {address} at {price}')
except Exception as e:
    print(f'Scraping failed: {e}')
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_progress():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        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://rentprogress.com/houses-for-rent/search', wait_until='networkidle')
        
        # Wait for dynamic content to load
        page.wait_for_selector('.property-card')
        
        items = page.query_selector_all('.property-card')
        results = []
        for item in items:
            results.append({
                'address': item.query_selector('.address-line').inner_text(),
                'rent': item.query_selector('.rent-amount').inner_text(),
                'specs': item.query_selector('.specs').inner_text()
            })
        print(results)
        browser.close()

if __name__ == '__main__':
    scrape_progress()
Python + Scrapy
import scrapy

class ProgressSpider(scrapy.Spider):
    name = 'progress_spider'
    start_urls = ['https://rentprogress.com/houses-for-rent/search']
    
    custom_settings = {
        'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
        'DOWNLOAD_DELAY': 2,
        'ROBOTSTXT_OBEY': False
    }

    def parse(self, response):
        for property in response.css('.property-card-container'):
            yield {
                'address': property.css('.prop-address::text').get(),
                'price': property.css('.prop-price::text').get(),
                'sqft': property.css('.prop-sqft::text').get(),
            }
        
        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({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  await page.setViewport({ width: 1280, height: 800 });
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36');

  await page.goto('https://rentprogress.com/houses-for-rent/search', { waitUntil: 'networkidle2' });

  const propertyData = await page.evaluate(() => {
    const cards = Array.from(document.querySelectorAll('.property-card'));
    return cards.map(card => ({
      location: card.querySelector('.address-title')?.innerText.trim(),
      monthlyRent: card.querySelector('.rent-val')?.innerText.trim(),
      bedrooms: card.querySelector('.bed-count')?.innerText.trim()
    }));
  });

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

您可以用Progress Residential数据做什么

探索Progress Residential数据的实际应用和洞察。

租金竞争对标 (Benchmark)

房地产投资者可以将自己的租金价格与 Progress Residential 进行对比,以确保市场竞争力。

如何实现:

  1. 1抓取目标资产方圆 5 英里范围内的房产。
  2. 2按卧室和浴室数量过滤,以找到可比单位。
  3. 3计算这些房源的平均每平方英尺价格。
  4. 4根据研究结果调整自己的租金率,以实现收益最大化。

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

您可以用Progress Residential数据做什么

  • 租金竞争对标 (Benchmark)

    房地产投资者可以将自己的租金价格与 Progress Residential 进行对比,以确保市场竞争力。

    1. 抓取目标资产方圆 5 英里范围内的房产。
    2. 按卧室和浴室数量过滤,以找到可比单位。
    3. 计算这些房源的平均每平方英尺价格。
    4. 根据研究结果调整自己的租金率,以实现收益最大化。
  • 机构投资组合跟踪

    市场分析师可以监测活跃房源的总数,以估算大型房东的空置率。

    1. 对目标区域的所有可用房源进行每日抓取。
    2. 跟踪特定地址在网站上消失前停留的时间。
    3. 计算机构住宅的换租率和平均“上市天数”。
    4. 为利益相关者生成关于机构投资趋势的报告。
  • 搬迁潜在客户开发

    公用事业公司和互联网服务提供商可以利用可用日期来寻找即将搬迁的客户。

    1. 提取标记为“立即入住”或有即将到来的可用日期的房源。
    2. 按邮政编码过滤以匹配服务覆盖区域。
    3. 交叉引用公共记录数据以查找新居民姓名。
    4. 在他们搬入之前,向这些特定地址发送针对性的营销邮件。
  • SFR 市场需求分析

    研究人员可以识别哪些社区的机构租赁集中度最高。

    1. 汇总所有抓取的地址并使用 GIS 软件进行绘图。
    2. 在房源密度图上叠加人口统计数据(收入、学校)。
    3. 识别 Progress Residential 正在积极收购房屋的新兴“热点”地区。
    4. 根据机构活动预测未来的房产价值增长。
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Progress Residential的专业技巧

成功从Progress Residential提取数据的专家建议。

使用高质量的住宅代理,以避免被 RentCafe 和 Cloudflare 机器人过滤器检测。

实施随机化的人类行为模拟滚动和鼠标移动,以绕过行为分析。

针对特定的州或城市子 URL 进行抓取,以绕过分页受限时的“全局”结果限制。

轮换 User-Agent 字符串和屏幕分辨率,防止基于指纹识别(fingerprinting)的屏蔽。

避免在美国办公高峰时段抓取,以减少触发频率限制的可能性。

抓取“Availability Date”字段,以建立新房源上市的时间线。

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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