如何爬取 Realtor.com | 2026 全面爬虫指南

了解如何爬取 Realtor.com 房产信息、价格和代理人数据。探索绕过 Cloudflare 并大规模提取美国房地产数据的技术。

覆盖率:United States
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
房产标题挂牌价格价格历史房产类型建造年份卧室数量浴室数量总平方英尺占地面积完整地址社区名称学区信息房产图片 URL虚拟看房链接上市天数挂牌代理人姓名经纪公司名称房产税历史HOA 费用预计每月付款额
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
CloudflareDataDomereCAPTCHARate LimitingIP BlockingBrowser 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。
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。
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Realtor.com

了解Realtor.com提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。

Realtor.com 数据的影响力

Realtor.com 是由 Move, Inc. 运营的领先房地产平台,提供美国境内最准确、最及时的房产挂牌数据库之一。由于它与 800 多个地方多重上市服务(MLS)保持直接联系,它涵盖了近 99% 的可用房源,且通常每 15 分钟更新一次。这使其成为寻求最新市场信息的专业人士的宝库。

全面的房产洞察

该平台不仅提供简单的价格和卧室数量。它还包括深层的历史数据,例如房产税记录、社区安全评级、学区详情以及估计的每月还款额。对于房地产投资者和市场分析师来说,这种细粒度的数据对于准确的房产估值和趋势预测至关重要。

为什么企业要爬取 Realtor.com

爬取该网站允许公司自动收集成千上万条手动无法收集的房源信息。无论是为了构建具有竞争力的抵押贷款计算器、识别“翻修转售”机会,还是监控经纪公司的业绩,从 Realtor.com 提取的结构化数据都是高层级房地产情报的基础资产。

关于Realtor.com

为什么要抓取Realtor.com?

了解从Realtor.com提取数据的商业价值和用例。

对美国各邮政编码进行实时市场趋势分析

识别符合特定 ROI 标准的投资就绪房产

为抵押贷款经纪人和房屋保险提供商生成高质量潜在客户

分析历史价格波动以进行准确的房产评估

监控竞争对手经纪公司的库存和挂牌表现

为搬迁服务汇总全面的社区和学校数据

抓取挑战

抓取Realtor.com时可能遇到的技术挑战。

激进的 Cloudflare 挑战,需要高级 JS 执行

深度嵌套的 React 组件,且动态类名频繁更改

严格的速率限制,如果不使用代理会导致 IP 快速被列入黑名单

优先考虑美国境内 IP 地址的区域地理围栏

跟踪鼠标移动和用户行为的机器人检测模式

使用AI抓取Realtor.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Realtor.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Realtor.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

无需复杂的自定义代码即可绕过 Cloudflare 和 DataDome
可视化选择器工具轻松处理动态 React 类名
基于云的基础设施防止您的本地 IP 被封锁
内置调度程序允许自动每日刷新市场数据
直接集成以将数据导出到 Google Sheets 或通过 Webhooks 导出
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Realtor.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Realtor.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Realtor.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:
  • 无需复杂的自定义代码即可绕过 Cloudflare 和 DataDome
  • 可视化选择器工具轻松处理动态 React 类名
  • 基于云的基础设施防止您的本地 IP 被封锁
  • 内置调度程序允许自动每日刷新市场数据
  • 直接集成以将数据导出到 Google Sheets 或通过 Webhooks 导出

Realtor.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Realtor.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

Realtor.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Realtor.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

# 注意:Realtor.com 使用激进的 Cloudflare。简单的 requests 请求通常会失败。
url = "https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/New-York_NY"
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",
    "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9"
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
    # 检查是否通过了反机器人检查
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 根据常见的数据属性定位房产卡片
        prices = soup.select('span[data-label="pc-price"]')
        for price in prices:
            print(f"房产价格: {price.text}")
    else:
        print(f"被封锁或错误:状态码 {response.status_code}")
except Exception as e:
    print(f"连接失败: {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Realtor.com

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 注意:Realtor.com 使用激进的 Cloudflare。简单的 requests 请求通常会失败。
url = "https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/New-York_NY"
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",
    "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9"
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
    # 检查是否通过了反机器人检查
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # 根据常见的数据属性定位房产卡片
        prices = soup.select('span[data-label="pc-price"]')
        for price in prices:
            print(f"房产价格: {price.text}")
    else:
        print(f"被封锁或错误:状态码 {response.status_code}")
except Exception as e:
    print(f"连接失败: {e}")
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_realtor():
    with sync_playwright() as p:
        # 使用类似隐身的设置启动
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        context = browser.new_context(user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) ...")
        page = context.new_page()
        
        print("正在导航至 Realtor.com...")
        page.goto("https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Austin_TX", wait_until="networkidle")
        
        # 等待通过 JS 加载的房产卡片选择器
        page.wait_for_selector('div[data-testid="property-card"]')
        
        listings = page.query_selector_all('div[data-testid="property-card"]')
        for item in listings:
            price = item.query_selector('[data-label="pc-price"]').inner_text()
            address = item.query_selector('[data-label="pc-address"]').inner_text()
            print(f"房源: {address} - 价格: {price}")
            
        browser.close()

scrape_realtor()
Python + Scrapy
import scrapy

class RealtorSpider(scrapy.Spider):
    name = 'realtor_spider'
    start_urls = ['https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Miami_FL']

    def parse(self, response):
        # 使用 CSS 选择器提取数据
        for property in response.css('div[data-testid="property-card"]'):
            yield {
                'price': property.css('span[data-label="pc-price"]::text').get(),
                'address': property.css('div[data-label="pc-address"]::text').get(),
                'beds': property.css('li[data-label="pc-meta-beds"] span::text').get()
            }

        # 简单的分页处理
        next_page = response.css('a[aria-label="Go to next page"]::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();
  
  // 设置高级请求头以模拟真实用户
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36');
  
  console.log('正在访问 Realtor.com...');
  await page.goto('https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Chicago_IL', { waitUntil: 'domcontentloaded' });
  
  // 等待价格元素可见
  await page.waitForSelector('.pc-price');
  
  const results = await page.evaluate(() => {
    const prices = Array.from(document.querySelectorAll('.pc-price'));
    return prices.map(p => p.innerText);
  });
  
  console.log('提取的价格:', results);
  await browser.close();
})();

您可以用Realtor.com数据做什么

探索Realtor.com数据的实际应用和洞察。

房产投资识别

投资者利用爬取的数据来寻找低于社区每平方英尺价格中位数的房产。

如何实现:

  1. 1爬取特定县或城市的所有活跃房源
  2. 2计算不同房产类型的平均每平方英尺价格
  3. 3标记比平均价格低 20% 的房源以便手动核查
  4. 4将结果导出到 CRM 以便代理人立即跟进

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

您可以用Realtor.com数据做什么

  • 房产投资识别

    投资者利用爬取的数据来寻找低于社区每平方英尺价格中位数的房产。

    1. 爬取特定县或城市的所有活跃房源
    2. 计算不同房产类型的平均每平方英尺价格
    3. 标记比平均价格低 20% 的房源以便手动核查
    4. 将结果导出到 CRM 以便代理人立即跟进
  • 抵押贷款潜在客户生成

    贷款机构识别新房源,向潜在买家或挂牌代理人提供融资方案。

    1. 监控 Realtor.com 上目标邮政编码内“最新上市”的房屋
    2. 提取挂牌价格和估计的每月还款额
    3. 将房源与代理人联系信息匹配以便开展合作洽谈
    4. 为销售团队自动生成每日的高价值新房产报告
  • 竞争市场分析 (CMA)

    房地产经纪人生成报告,将其房源与该地区类似的活跃房产进行比较。

    1. 爬取 1 英里半径内的房产详情,包括卧室、浴室和平方英尺
    2. 提取“上市天数”以分析同类房屋的销售速度
    3. 比较挂牌价格与同一社区的历史成交价格
    4. 在仪表板中可视化数据,帮助客户设定完美的挂牌价格
  • 租金收益率预测

    分析购买价格与租金率之间的关系,以计算潜在的 ROI。

    1. 在相同邮政编码内爬取“待售”和“待租”房源
    2. 将销售价格与特定房产规模的平均每月租金收入进行映射
    3. 计算各个社区的总租金收益率
    4. 识别租金需求超过房产价格增长的新兴市场
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Realtor.com的专业技巧

成功从Realtor.com提取数据的专家建议。

使用高质量的住宅轮换代理,以避免被 DataDome 快速封禁 IP。

始终设置真实的 User-Agent 并包含标准的浏览器请求头(如 Accept-Language)。

在请求之间实施 3 到 10 秒的随机休眠间隔,以模拟自然的人类浏览行为。

针对 HTML 中发现的 JSON-LD 脚本进行抓取,以获取结构化数据,而无需解析复杂的 CSS。

检查 realtor.com/robots.txt 文件,了解其官方的爬取政策。

使用无头浏览器(Playwright/Puppeteer)而非简单的 HTTP 请求来处理 JS 挑战。

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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