Wenn es um die Immobilienbranche geht, kann Ihnen der Zugriff auf genaue und aktuelle Daten einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Eine Plattform, die sich zu einer beliebten Quelle für Immobiliendaten entwickelt hat, ist Zillow. Mit seiner riesigen Datenbank mit Immobilienangeboten, Markttrends und Informationen zur Nachbarschaft ist Zillow zu einer Fundgrube wertvoller Daten für Hauskäufer, -verkäufer und Immobilienprofis geworden.

Zillow kann mit beeindruckenden Website-Statistiken aufwarten, verzeichnet täglich Millionen von Besuchen und bietet eine erstaunliche Anzahl von Immobilienangeboten. Mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche und einer breiten Palette an Funktionen zieht Zillow ein großes Publikum an, das Informationen zu Immobilientrends und Immobiliendetails sucht.

Zillow-Besucher

Immobilienfachleute verlassen sich in hohem Maße auf genaue und umfassende Daten, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Ob bei der Recherche von Markttrends, der Bewertung von Immobilienpreisen oder der Identifizierung von Investitionsmöglichkeiten – der Zugriff auf zuverlässige Daten ist von entscheidender Bedeutung. Das manuelle Extrahieren von Daten aus Zillow kann jedoch eine mühsame und zeitaufwändige Aufgabe sein. Hier kommt das Datenscraping ins Spiel. Durch das Datenscraping von Zillow können Immobilienfachleute große Datenmengen schnell und effizient erfassen und analysieren und so Zeit und Mühe sparen.

Kommen Sie mit und erkunden Sie mit uns die Welt des Zillow-Datenscrapings mithilfe Python. Wir beginnen mit einem häufig verwendeten Ansatz, verstehen seine Grenzen und vertiefen uns dann in die Effizienz des Crawlbase Crawling API. Begleiten Sie uns auf diesem Abenteuer durch die Feinheiten des Web Scraping auf Zillow!

Inhaltsverzeichnis

  1. Grundlegendes zur Einrichtung des Zillow-Scrapings
  • Zillows Suchpfade
  • Wichtige Datenpunkte auf Zillow verfügbar
  1. Einrichten Ihrer Python-Umgebung
  • Python installieren
  • Installieren wichtiger Bibliotheken
  • Auswahl einer geeigneten Entwicklungs-IDE
  1. Erstellen Sie einen Zillow Scraper
  • Nutzung der Requests-Bibliothek von Python
  • Untersuchen Sie die Zillow-Seite auf CSS-Selektoren
  • HTML mit BeautifulSoup analysieren
  • Nachteile und Herausforderungen des gemeinsamen Ansatzes
  1. Scrapen Sie Zillow mit Crawlbase
  • Crawlbase-Registrierung und API-Token
  • Zugriff auf die Crawling API mit Crawlbase Library
  • Scraping der URL von Immobilienseiten aus SERP
  • Handhabung der Paginierung für den umfangreichen Datenabruf
  • Daten aus den URLs der Zillow-Immobilienseite extrahieren
  • Speichern von gescrapten Zillow-Daten in einer Datenbank
  • Vorteile der Nutzung von Crawlbase Crawling API für Zillow Scraping
  1. Abschließende Überlegungen
  2. Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Grundlegendes zur Einrichtung des Zillow-Scrapings

Zillow bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche und eine umfangreiche Datenbank mit Immobilienangeboten. Mit Zillow können Sie ganz einfach nach Immobilien anhand Ihres gewünschten Standorts, Ihrer Preisspanne und anderer spezifischer Kriterien suchen. Die Plattform bietet detaillierte Immobilieninformationen, einschließlich der Anzahl der Schlafzimmer und Badezimmer, der Quadratmeterzahl und in einigen Fällen sogar virtuelle Touren oder 3D-Rundgänge.

Darüber hinaus bietet Zillow mehr als nur Immobilienangebote. Es bietet auch wertvolle Einblicke in Nachbarschaften und Markttrends. Sie können die Kriminalitätsraten, Schulbewertungen und Annehmlichkeiten in einem bestimmten Gebiet erkunden, um festzustellen, ob es Ihren Vorlieben und Ihrem Lebensstil entspricht. Mit den interaktiven Kartentools von Zillow können Sie die Nähe der Immobilie zu nahe gelegenen Annehmlichkeiten wie Schulen, Parks und Einkaufszentren visualisieren.

Zillows Suchpfade

Zillow bietet verschiedene andere Suchfilter, wie Preisspanne, Immobilientyp, Anzahl der Schlafzimmer und mehr. Durch die effektive Nutzung dieser Filter können Sie Ihre Suche eingrenzen und spezifische Daten extrahieren, die Ihren Anforderungen entsprechen. Die URLs werden basierend auf Benutzeranfragen und -präferenzen in unterschiedliche Abschnitte kategorisiert. Hier sind Beispiele für einige Hauptkategorien innerhalb der SERP-URLs:

  • Verkaufsangebote: https://www.zillow.com/{location}/sale/?searchQueryState={...}
  • Verkaufte Immobilien: https://www.zillow.com/{location}/sold/?searchQueryState={...}
  • Mietangebote: https://www.zillow.com/{location}/rentals/?searchQueryState={....}

Diese URLs stellen bestimmte Abschnitte der Zillow-Datenbank dar und ermöglichen es Benutzern, zum Verkauf stehende oder kürzlich verkaufte Immobilien sowie Mietangebote an einem bestimmten Standort zu erkunden.

Wichtige Datenpunkte, die auf Zillow abgescrapt werden können

Beim Scraping von Daten aus Zillow ist es wichtig, die wichtigsten Datenpunkte zu identifizieren, die Ihren Zielen entsprechen. Zillow bietet eine große Bandbreite an Informationen, von Immobiliendetails bis hin zu Markttrends. Einige der wesentlichen Datenpunkte, die Sie aus Zillow extrahieren können, sind:

Zillow durchsuchen
  • Details der Immobilie: Enthält detaillierte Informationen zur Immobilie, wie etwa die Quadratmeterzahl, die Anzahl der Schlafzimmer und Badezimmer und die Art der Immobilie (z. B. Einfamilienhaus, Eigentumswohnung, Apartment).
  • Price History: Verfolgt die historischen Preisinformationen für eine Immobilie und ermöglicht Benutzern so die Analyse von Preistrends und -schwankungen im Zeitverlauf.
  • Zillow Zestimate: Zillows firmeneigenes Immobilienbewertungstool, das auf der Grundlage verschiedener Faktoren einen geschätzten Marktwert einer Immobilie ermittelt. Es bietet Einblicke in den potenziellen Wert einer Immobilie.
  • Nachbarschaftsinformationen: Bietet Daten zur Nachbarschaft, einschließlich nahegelegener Schulen, Annehmlichkeiten, Kriminalitätsraten und anderen relevanten Details, die zu einem umfassenden Verständnis der Gegend beitragen.
  • Lokale Markttrends: Bietet Einblicke in den lokalen Immobilienmarkt und zeigt Trends wie mittlere Immobilienpreise, Lagerbestände und die durchschnittliche Zeit, die Immobilien auf dem Markt verbringen.
  • Vergleichbare Hausverkäufe: Ermöglicht Benutzern, die Details und Preise einer Immobilie mit ähnlichen Häusern in der Umgebung zu vergleichen, was bei der Marktanalyse und Entscheidungsfindung hilft.
  • Mietinformationen: Bei Mietobjekten gibt Zillow Details wie Monatsmiete, Mietbedingungen und Ausstattung an und unterstützt so sowohl Mieter als auch Vermieter bei der fundierten Entscheidung.
  • Informationen zur Grundsteuer: Bietet Daten zu Grundsteuern und hilft Benutzern, die steuerlichen Auswirkungen einer bestimmten Immobilie zu verstehen.
  • Ausstattung und Annehmlichkeiten des Hauses: Listet spezielle Merkmale und Annehmlichkeiten einer Immobilie auf und bietet potenziellen Käufern oder Mietern einen detaillierten Überblick.
  • Interaktive Karten: Verwendet Karten, um Grundstücksstandorte, Nachbarschaftsgrenzen und nahe gelegene interessante Punkte anzuzeigen und so das räumliche Verständnis zu verbessern.

Das Verständnis und die Nutzung dieser wichtigen Datenpunkte auf Zillow ist für jeden wichtig, der sich mit Immobilienforschung beschäftigt, sei es für den persönlichen Gebrauch, für Investitionsentscheidungen oder für Marktanalysen.

So scrapen Sie Zillow mit Python

Das Einrichten einer förderlichen Python-Umgebung ist der grundlegende Schritt für ein effizientes Scraping von Immobiliendaten von Zillow. Hier ist eine kurze Anleitung zum Vorbereiten Ihrer Python-Umgebung:

Python installieren

Beginnen Sie mit der Installation von Python auf Ihrem Computer. Besuchen Sie die offizielle Python-Website (https://www.python.org/), um die neueste Version herunterzuladen, die mit Ihrem Betriebssystem kompatibel ist.

Stellen Sie während der Installation sicher, dass Sie das Kontrollkästchen „Python zu PATH hinzufügen“ aktivieren, um Python von jedem Eingabeaufforderungsfenster aus zugänglich zu machen.

Sobald Python installiert ist, öffnen Sie eine Eingabeaufforderung oder ein Terminalfenster und überprüfen Sie die Installation mit dem folgenden Befehl:

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Python --Version

Installieren wichtiger Bibliotheken

Für das Web Scraping müssen Sie wichtige Bibliotheken wie requests für HTTP-Anfragen und beautifulsoup4 für die HTML-Analyse installieren. Um die Crawlbase zu nutzen Crawling API Um dies nahtlos zu erledigen, installieren Sie auch die Crawlbase Python-Bibliothek. Verwenden Sie die folgenden Befehle:

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Pip Installationsanforderungen
pip install beautifulsoup4
pip installieren crawlbase

Auswahl einer geeigneten Entwicklungs-IDE:

Die Auswahl der richtigen integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) kann Ihre Programmiererfahrung erheblich verbessern. Es stehen mehrere IDEs zur Auswahl; hier sind einige beliebte:

  • PyCharm: Eine leistungsstarke und funktionsreiche IDE, die speziell für die Python-Entwicklung entwickelt wurde. Sie bietet intelligente Codeunterstützung, einen visuellen Debugger und integrierte Unterstützung für die Webentwicklung.
  • VSCode (Visual Studio Code): Ein leichter, aber leistungsstarker Code-Editor, der die Python-Entwicklung unterstützt. Er wird mit einer Vielzahl von Erweiterungen geliefert, sodass er an Ihre Vorlieben angepasst werden kann.
  • Jupyter Notizbuch: Ideal für Datenanalyse- und Visualisierungsaufgaben. Jupyter bietet eine interaktive Umgebung und wird häufig in Data-Science-Projekten verwendet.
  • Spyder: Eine MATLAB-ähnliche IDE, die sich gut für wissenschaftliches Rechnen und Datenanalyse eignet. Sie ist im Lieferumfang der Anaconda-Distribution enthalten.

Wählen Sie eine IDE basierend auf Ihren Präferenzen und den spezifischen Anforderungen Ihres Immobiliendaten-Scraping-Projekts. Stellen Sie sicher, dass die ausgewählte IDE Python unterstützt und die Funktionen bietet, die Sie für effizientes Codieren und Debuggen benötigen.

Erstellen Sie einen Zillow Scraper

In diesem Abschnitt werden wir den üblichen Ansatz zum Erstellen eines Zillow Scrapers mit Python durchgehen. Bei dieser Methode wird das requests Bibliothek zum Abrufen von Webseiten und BeautifulSoup zum Parsen von HTML, um die gewünschten Informationen zu extrahieren.

In unserem Beispiel konzentrieren wir uns auf das Scraping von zum Verkauf stehenden Immobilien am Standort „Columbia Heights, Washington, DC“. Lassen Sie uns den Prozess in überschaubare Abschnitte unterteilen:

Nutzung der Requests-Bibliothek von Python für Zillow Web Scraping

Die requests Mit der Bibliothek können wir HTTP-Anfragen an die Server von Zillow senden und den HTML-Inhalt von Webseiten abrufen. Hier ist ein Codeausschnitt, um eine Anfrage an die Zillow-Website zu senden:

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importieren Zugriffe

URL = „https://www.zillow.com/columbia-heights-washington-dc/sale/“
Antwort = Anfragen.get(URL)

if Antwort.Statuscode == 200:
    html_content = antwort.text
    drucken(HTML-Inhalt)
sonst:
    drucken(f"Seite konnte nicht abgerufen werden. Statuscode: {response.status_code}")

Öffnen Sie Ihren bevorzugten Texteditor oder Ihre bevorzugte IDE, kopieren Sie den bereitgestellten Code und speichern Sie ihn in einer Python-Datei. Nennen Sie ihn beispielsweise zillow_scraper.py.

Führen Sie das Skript aus:

Öffnen Sie Ihr Terminal oder Ihre Eingabeaufforderung und navigieren Sie zu dem Verzeichnis, in dem Sie zillow_scraper.py. Führen Sie das Skript mit dem folgenden Befehl aus:

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Python zillow_scraper.py

Wenn Sie die Eingabetaste drücken, wird Ihr Skript aktiv, sendet eine Anfrage an die Zillow-Website, ruft den HTML-Inhalt ab und zeigt ihn auf Ihrem Terminal an.

Ausgabe-HTML-Schnappschuss

Untersuchen Sie die Zillow-Seite auf CSS-Selektoren

Mit dem von der Seite abgerufenen HTML-Inhalt besteht der nächste Schritt darin, die Webseite zu analysieren und die Position der benötigten Datenpunkte zu bestimmen.

Zillow SERP-Prüfung
  1. Öffnen Sie die Entwicklertools: Klicken Sie einfach mit der rechten Maustaste auf die Webseite in Ihrem Browser und wählen Sie „Untersuchen“ (oder „Element untersuchen“). Dadurch werden die Entwicklertools angezeigt, mit denen Sie die HTML-Struktur erkunden können.
  2. HTML-Elemente durchlaufen: Durchsuchen Sie in den Entwicklertools die HTML-Elemente, um die spezifischen Daten zu finden, die Sie extrahieren möchten. Suchen Sie nach eindeutigen Kennungen, Klassen oder Tags, die mit den gewünschten Informationen verknüpft sind.
  3. Pinpoint-CSS-Selektoren: Notieren Sie sich die CSS-Selektoren, die den Elementen entsprechen, an denen Sie interessiert sind. Diese Selektoren dienen als wichtige Markierungen für Ihr Python-Skript und helfen ihm dabei, die gewünschten Daten zu identifizieren und zu erfassen.

HTML mit BeautifulSoup analysieren

Nachdem wir den HTML-Inhalt mithilfe der Anforderungsbibliothek von Zillow abgerufen haben und CSS-Selektoren zur Verfügung stehen, besteht der nächste Schritt darin, diesen Inhalt zu analysieren und die benötigten Informationen zu extrahieren. Hier kommt BeautifulSoup ins Spiel, das uns dabei hilft, mühelos durch die HTML-Struktur zu navigieren und sie zu durchsuchen.

In unserem Beispiel erfassen wir einen Weblink zu jeder Immobilie, die auf der ausgewählten Zillow-Suchseite aufgeführt ist. Anschließend verwenden wir diese Links, um wichtige Details zu jeder Immobilie zu extrahieren. Lassen Sie uns nun unser vorhandenes Skript verbessern, um diese Informationen direkt aus dem HTML zu erfassen.

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importieren Zugriffe
für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren JSON

def get_property_urls(URL):
    Header = {'Benutzer-Agent': „Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/122.0“}

    Antwort = Anfragen.get(URL, Header=Header)

    property_page_urls = []

    if Antwort.Statuscode == 200:
        Suppe = Schöne Suppe(Antwort.Text, 'html.parser')

        property_page_urls = [Resorts['href'] 
für Resorts in Suppe.Auswählen('div[id="grid-search-results"] > ul > li[class^="ListItem-"] Artikel[data-test="Eigenschaftskarte"] a[data-test="Eigenschaftskarte-link"]')]

    sonst:
        drucken(f'Fehler: {response.status_code}')

    Rückkehr URLs der Eigenschaftsseiten

def Haupt-†
    URL = „https://www.zillow.com/columbia-heights-washington-dc/sale/“
    Ergebnisse = get_property_urls(URL)

    drucken(json.dumps(Ergebnisse, Einzug=2))

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

Aber wird das HTML, das wir über die Anfragen erhalten, die erforderlichen Informationen enthalten? Sehen wir uns die Ausgabe des obigen Skripts an:

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[
  „https://www.zillow.com/homedetails/1429-Girard-St-NW-101-Washington-DC-20009/2053968963_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/1439-Euclid-St-NW-APT-301-Washington-DC-20009/68081615_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/1362-Newton-St-NW-Washington-DC-20010/472850_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/1362-Parkwood-Pl-NW-Washington-DC-20010/472302_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/1458-Columbia-Rd-NW-APT-300-Washington-DC-20009/82293130_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/1438-Meridian-Pl-NW-APT-106-Washington-DC-20010/467942_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/2909-13th-St-NW-Washington-DC-20009/473495_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/1421-Columbia-Rd-NW-APT-B4-Washington-DC-20009/467706_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/2516-12th-St-NW-Washington-DC-20009/473993_zpid/“
]

Sie werden feststellen, dass die Ausgabe nur einen Teil der erwarteten Ergebnisse erfasst. Diese Einschränkung entsteht, weil Zillow JavaScript/Ajax verwendet, um Suchergebnisse dynamisch auf seiner SERP-Seite zu laden. Wenn Sie eine HTTP-Anfrage an die Zillow-URL stellen, fehlt in der HTML-Antwort ein erheblicher Teil der Suchergebnisse, was dazu führt, dass wertvolle Informationen fehlen. Der dynamisch geladene Inhalt ist in der anfänglichen HTML-Antwort nicht vorhanden, was es schwierig macht, den vollständigen Datensatz über eine statische Anfrage abzurufen.

Der gängige Ansatz, die Requests-Bibliothek von Python und BeautifulSoup für das Scraping von Zillow zu verwenden, ist zwar eine unkomplizierte Methode, bringt aber auch gewisse Nachteile und Herausforderungen mit sich, wie etwa Ratenbegrenzungen, IP-Blockierungen und unsachgemäße Handhabung des dynamischen Ladens von Inhalten.

Scrapen Sie Zillow mit Crawlbase

Lassen Sie uns nun eine fortgeschrittenere und effizientere Methode zum Scraping von Zillow mithilfe der Crawlbase erkunden. Crawling API. Dieser Ansatz bietet mehrere Vorteile gegenüber der herkömmlichen Methode und behebt deren Einschränkungen. Seine Parameter ermöglichen uns die mühelose Erledigung verschiedener Schabeaufgaben.

Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Nutzung der Leistung dieser dedizierten API:

Erstellen eines Crawlbase-Kontos und Abrufen des API-Tokens

Initiieren des Prozesses zum Extrahieren von Zieldaten über die Crawlbase Crawling API beginnt mit der Etablierung Ihrer Präsenz auf der Crawlbase-Plattform. Wir führen Sie durch die Schritte zum Erstellen eines Kontos und zum Erhalt Ihres wichtigen API-Tokens:

  1. Besuchen Sie Crawlbase: Starten Sie Ihren Webbrowser und gehen Sie zu Registrieren Seite auf der Crawlbase-Website, um mit Ihrer Registrierung zu beginnen.
  2. Geben Sie Ihre Anmeldeinformationen ein: Geben Sie Ihre E-Mail-Adresse an und erstellen Sie ein sicheres Passwort für Ihr Crawlbase-Konto. Die Genauigkeit beim Ausfüllen der erforderlichen Angaben ist entscheidend.
  3. Überprüfungsschritte: Nachdem Sie Ihre Daten übermittelt haben, suchen Sie in Ihrem Posteingang nach einer Bestätigungs-E-Mail. Führen Sie die in der E-Mail beschriebenen Schritte aus, um Ihr Konto zu bestätigen.
  4. Einloggen: Sobald Ihr Konto verifiziert ist, kehren Sie zur Crawlbase-Website zurück und melden Sie sich mit den von Ihnen festgelegten Anmeldeinformationen an.
  5. Erhalten Sie Ihr API-Token: Zugriff auf die Crawlbase Crawling API erfordert ein API-Token, das Sie in Ihrem finden können Kontodokumentation.

Schnelle Notiz: Crawlbase bietet zwei Arten von Token an – einen für statische Websites und einen für dynamische oder JavaScript-basierte Websites. Da unser Schwerpunkt auf dem Scraping von Zillow liegt, werden wir den JS-Token verwenden. Als zusätzlichen Vorteil gewährt Crawlbase ein anfängliches Kontingent von 1,000 kostenlosen Anfragen für die Crawling API, was es zur optimalen Wahl für unser Web-Scraping-Vorhaben macht.

Zugriff auf die Crawling API mit Crawlbase Library

Die Crawlbase-Bibliothek in Python ermöglicht eine nahtlose Interaktion mit der API, sodass Sie sie mühelos in Ihr Zillow-Scraping-Projekt integrieren können. Der bereitgestellte Codeausschnitt zeigt, wie Sie die Crawling API durch die Crawlbase Python-Bibliothek.

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für Crawlbase importieren CrawlingAPI

API_TOKEN = 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'
crawling_api = CrawlingAPI({'Zeichen': API_TOKEN})

URL = „https://www.zillow.com/columbia-heights-washington-dc/sale/“

Antwort = crawling_api.get(URL)

if Antwort['Kopfzeilen']['pc_status'] == '200':
    html_content = Antwort['Körper'].dekodieren('utf-8')
    drucken(HTML-Inhalt)
sonst:
    drucken(f"Seite konnte nicht abgerufen werden. Crawlbase-Statuscode: {Antwort['Kopfzeilen']['pc_status']}")

Detaillierte Dokumentation der Crawling API ist auf der Crawlbase-Plattform verfügbar. Sie können es lesen HIERWenn Sie mehr über die Crawlbase Python-Bibliothek erfahren und weitere Anwendungsbeispiele sehen möchten, finden Sie die Dokumentation HIER.

Scraping der URL der Immobilienseiten aus den SERPs

Um alle URLs der Immobilienseiten aus Zillows SERP zu extrahieren, erweitern wir unser allgemeines Skript, indem wir Folgendes einbinden: Crawling API. Zillow verwendet wie viele moderne Websites dynamische Elemente, die asynchron über JavaScript geladen werden. Wir integrieren die ajax_wait und page_wait Parameter, um sicherzustellen, dass unser Skript alle relevanten Eigenschafts-URLs erfasst.

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für Crawlbase importieren CrawlingAPI
für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren JSON

def get_property_urls(API, URL):
    Optionen = {
        'Benutzeragent': „Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/122.0“,
        'ajax_wait': "wahr",
        'Seite_warten': 5000
    }

    Antwort = api.get(URL, Optionen)

    property_page_urls = []

    if Antwort['Kopfzeilen']['pc_status'] == '200':
        html_content = Antwort['Körper'].dekodieren('utf-8')
        Suppe = Schöne Suppe (HTML-Inhalt, 'html.parser')

        property_page_urls = [Resorts['href'] 
für Resorts in Suppe.Auswählen('div[id="grid-search-results"] > ul > li[class^="ListItem-"] Artikel[data-test="Eigenschaftskarte"] a[data-test="Eigenschaftskarte-link"]')]

    sonst:
        drucken(f'Fehler: {Antwort[„Kopfzeilen“]["pc_status"]}')

    Rückkehr URLs der Eigenschaftsseiten

def Haupt-†
    API_TOKEN = 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'
    crawling_api = CrawlingAPI({'Zeichen': API_TOKEN})
    serp_url = „https://www.zillow.com/columbia-heights-washington-dc/sale/“

    Ergebnisse = get_property_urls(Crawling-API, Serp-URL)

    drucken(json.dumps(Ergebnisse, Einzug=2))

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

Beispielausgabe:

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[
  „https://www.zillow.com/homedetails/1429-Girard-St-NW-101-Washington-DC-20009/2053968963_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/1439-Euclid-St-NW-APT-301-Washington-DC-20009/68081615_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/1362-Newton-St-NW-Washington-DC-20010/472850_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/1362-Parkwood-Pl-NW-Washington-DC-20010/472302_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/1458-Columbia-Rd-NW-APT-300-Washington-DC-20009/82293130_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/1438-Meridian-Pl-NW-APT-106-Washington-DC-20010/467942_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/2909-13th-St-NW-Washington-DC-20009/473495_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/1421-Columbia-Rd-NW-APT-B4-Washington-DC-20009/467706_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/2516-12th-St-NW-Washington-DC-20009/473993_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/2617-University-Pl-NW-1-Washington-DC-20009/334524041_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/1344-Kenyon-St-NW-Washington-DC-20010/473267_zpid/“,
  „https://www.zillow.com/homedetails/2920-Georgia-Ave-NW-UNIT-304-Washington-DC-20001/126228603_zpid/“,
  "https://www.zillow.com/homedetails/2829-13th-St-NW-1-Washington-DC-20009/2055076326_zpid/",
  „https://www.zillow.com/homedetails/1372-Monroe-St-NW-UNIT-A-Washington-DC-20010/71722141_zpid/“
  ..... mehr
]

Handhabung der Paginierung für den umfangreichen Datenabruf

Um einen umfassenden Datenabruf von Zillow zu gewährleisten, müssen wir uns mit der Paginierung befassen. Zillow organisiert Suchergebnisse auf mehreren Seiten, die jeweils durch eine Seitenzahl in der URL identifiziert werden. Zillow verwendet die {pageNo}_p Pfadparameter für die Seitenverwaltung. Lassen Sie uns unser vorhandenes Skript ändern, um die Seitenverwaltung zu handhaben und Eigenschafts-URLs von mehreren Seiten zu sammeln.

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für Crawlbase importieren CrawlingAPI
für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren Zeit
importieren JSON

def fetch_html(API, URL, Optionen, max_retries=2):
    Wiederholungsversuche = 0
    während Wiederholungsversuche <= max_Wiederholungsversuche:
        versuchen:
            Antwort = api.get(URL, Optionen)

            if Antwort['Kopfzeilen']['pc_status'] == '200':
                Rückkehr Antwort['Körper'].dekodieren('utf-8')
            sonst:
                erhöhen Ausnahme(f'Antwort mit pc_status: {Antwort[„Kopfzeilen“]["pc_status"]}')

        ausgeschlossen Exception as e:
            drucken(f'Ausnahme: {str(e)}')
            Wiederholungsversuche += 1
            if Wiederholungsversuche <= max_Wiederholungsversuche:
                drucken(f'Erneuter Versuch ({Wiederholungsversuche}/{max_retries})...')
                Zeit.Schlaf(1)

    drucken(f'Maximale Anzahl der Wiederholungsversuche erreicht. Daten konnten nicht abgerufen werden von {URL}')
    Rückkehr Keine

def get_property_urls(API, Basis-URL, Optionen, Max_Pages):
    # Holen Sie die erste Seite, um die tatsächliche Anzahl der Seiten zu ermitteln
    URL der ersten Seite = f"{base_url}1_p/"
    erste_Seite_html = fetch_html(API, erste_Seite_URL, Optionen)

    if erste_seite_html is nicht Keine:
        first_page_soup = Schöne Suppe(first_page_html, 'html.parser')

        # Extrahieren Sie die Gesamtzahl der verfügbaren Seiten
        pagination_max_element = erste_seite_soup.select_one(„div.search-pagination > nav > li:nth-last-child(3)“)
        Gesamtseiten = int(pagination_max_element.text) if Paginierung_max_element sonst 1
    sonst:
        Rückkehr []

    # Bestimmen Sie die endgültige Anzahl der zu scrapenden Seiten
    tatsächliche_max_pages = Min.(Gesamtzahl Seiten, max. Seiten)

    alle_Eigenschaftsseiten-URLs = []

    
für Seitennummer in Angebot(1, tatsächliche_max_Seiten + 1):
        URL = f"{base_url}{Seitenzahl}_P/"
        page_html = fetch_html(API, URL, Optionen)

        if Seite_html is nicht Keine:
            Suppe = Schöne Suppe(Seite_html, 'html.parser')

            property_page_urls = [Resorts['href'] 
für Resorts in Suppe.Auswählen('div[id="grid-search-results"] > ul > li[class^="ListItem-"] Artikel[data-test="Eigenschaftskarte"] a[data-test="Eigenschaftskarte-link"]')]

            all_property_page_urls.erweitern(Eigenschaftsseiten-URLs)

    Rückkehr URLs aller Immobilienseiten

def Haupt-†
    API_TOKEN = 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'
    crawling_api = CrawlingAPI({'Zeichen': API_TOKEN})
    serp_url = „https://www.zillow.com/columbia-heights-washington-dc/sale/“
    Optionen = {
        'Benutzeragent': „Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/122.0“,
        'ajax_wait': "wahr",
        'Seite_warten': 5000
    }
    max_pages = 2  # Passen Sie die Anzahl der zu scrapenden Seiten nach Bedarf an

    property_page_urls = get_property_urls(Crawling-API, Serp-URL, Optionen, max. Seiten)

    # die property_page_urls weiterverarbeiten

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

Die erste Funktion, fetch_html, ist dafür ausgelegt, den HTML-Inhalt einer bestimmten URL über eine API abzurufen, mit der Option, Parameter anzugeben. Es enthält einen Wiederholungsmechanismus, der die Anforderung im Falle von Fehlern oder Zeitüberschreitungen bis zu einer angegebenen Anzahl von Versuchen wiederholt (Standard ist 2). Die Funktion gibt den dekodierten HTML-Inhalt zurück, wenn der Server mit einem Erfolgsstatus (HTTP 200) antwortet, und wenn nicht, löst sie eine Ausnahme mit Details zum Antwortstatus aus.

Die zweite Funktion, get_property_urls, zielt darauf ab, Eigenschafts-URLs von mehreren Seiten einer angegebenen Website zu sammeln. Zuerst wird der HTML-Inhalt der ersten Seite abgerufen, um die Gesamtzahl der verfügbaren Seiten zu ermitteln. Anschließend werden die Seiten durchlaufen, wobei das HTML abgerufen und analysiert wird, um Eigenschafts-URLs zu extrahieren. Die maximale Anzahl der zu scrapenden Seiten wird durch das Minimum der insgesamt verfügbaren Seiten und den angegebenen Parameter für die maximale Seitenanzahl bestimmt. Die Funktion gibt eine Liste der Eigenschafts-URLs zurück, die von der angegebenen Anzahl von Seiten gesammelt wurden.

Daten aus den URLs der Zillow-Immobilienseite extrahieren

Da wir nun eine umfassende Liste mit URLs der Immobilienseiten haben, besteht der nächste Schritt darin, die erforderlichen Daten aus jeder Immobilienseite zu extrahieren. Lassen Sie uns unser Skript erweitern, um durch diese URLs zu navigieren und relevante Details wie Immobilientyp, Adresse, Preis, Größe, Anzahl der Schlafzimmer und Badezimmer und andere wichtige Datenpunkte zu erfassen.

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für Crawlbase importieren CrawlingAPI
für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren Zeit
importieren JSON

def fetch_html(API, URL, Optionen):
    # ... (unverändert)

def get_property_urls(API, Basis-URL, Optionen, Max_Pages):
    # ... (unverändert)

def Eigenschaftendaten scrapen(API, URLs, Optionen):
    Eigenschaftendaten = []

    
für URL in URLs:
        page_html = fetch_html(API, URL, Optionen)

        if Seite_html is nicht Keine:
            Suppe = Schöne Suppe(Seite_html, 'html.parser')
            Typelement = Suppe.Wählen Sie eins aus('div[data-testid="macro-data-view"] > div[data-renderstrat="inline"]:nth-child(3) div.dBmBNo:first-child > span')
            eingebautes_Jahreselement = soup.select_one('div[data-testid="macro-data-view"] > div[data-renderstrat="inline"]:nth-child(3) div.dBmBNo:nth-child(2) > span')

            Adresselement = soup.select_one('div[data-testid="macro-data-view"] > div[data-renderstrat="inline"]:nth-child(2) div[class^="styles__AddressWrapper-"] > h1')
            Preiselement = Suppe.Wählen Sie eins aus('div[data-testid="macro-data-view"] > div[data-renderstrat="inline"]:nth-child(2) span[data-testid="price"] > span')
            Größenelement = Suppe.Wählen Sie eins aus('div[data-testid="Makrodatenansicht"] > div[data-renderstrat="inline"]:n-tes-Kind(2) div[data-testid="Bett-Bad-Quadratfuß-Fakten"] > div[data-testid="Bett-Bad-Quadratfuß-Fakten-Container"]:letztes-Kind > Spanne:erstes-Kind')
            Schlafzimmerelement = soup.select_one('div[data-testid="Makrodatenansicht"] > div[data-renderstrat="inline"]:n-tes-Kind(2) div[data-testid="Bett-Bad-Quadratfuß-Fakten"] > div[data-testid="Bett-Bad-Quadratfuß-Fakten-Container"]:erstes-Kind > Spanne:erstes-Kind')
            Badezimmerelement = Suppe.select_one('div[data-testid="macro-data-view"] > div[data-renderstrat="inline"]:nth-child(2) div[data-testid="bed-bath-sqft-facts"] > Schaltfläche > div[data-testid="bed-bath-sqft-fact-container"] > Spanne:erstes-child')

            Eigenschaftsdaten = {
                "Eigenschafts-URL": URL,
                "Typ": Typelement.text.strip() if Typelement sonst Keine,
                'Adresse': Adresselement.text.strip() if Adresselement sonst Keine,
                'Größe': size_element.text.strip() if Größenelement sonst Keine,
                'Preis': Preiselement.text.strip() if Preiselement sonst Keine,
                'Schlafzimmer': Schlafzimmer_Element.Text.Streifen() if Schlafzimmerelement sonst Keine,
                'Badezimmer': Badezimmer_Element.Text.Streifen() if Badezimmerelement sonst Keine,
                'Baujahr': eingebautes_Jahreselement.text.strip() if eingebautes_Jahreselement sonst Keine,
            }

            Eigenschaftendaten.Anhängen(Eigenschaftsdaten)

    Rückkehr Eigenschaftendaten

def Haupt-†
    API_TOKEN = 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'
    crawling_api = CrawlingAPI({'Zeichen': API_TOKEN})
    serp_url = „https://www.zillow.com/columbia-heights-washington-dc/sale/“
    Optionen = {
        'Benutzeragent': „Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/122.0“,
        'ajax_wait': "wahr",
        'Seite_warten': 5000
    }
    max_pages = 2  # Passen Sie die Anzahl der zu scrapenden Seiten nach Bedarf an

    property_page_urls = get_property_urls(Crawling-API, Serp-URL, Optionen, max. Seiten)

    Eigenschaftendaten = Scrape-Eigenschaftendaten (Crawling-API, Eigenschaftsseiten-URLs, Optionen)

    drucken(json.dumps(Eigenschaftendaten, Einzug=2))

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

Dieses Skript führt ein in die scrape_properties_data Funktion, die den HTML-Inhalt aus jeder Eigenschaftenseiten-URL abruft und die von uns benötigten Details extrahiert. Passen Sie die Datenpunkte Ihren Anforderungen entsprechend an, und bei Bedarf können weitere Verarbeitungen durchgeführt werden.

Beispielausgabe:

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[
  {
    "Eigenschafts-URL": „https://www.zillow.com/homedetails/1008-Fairmont-St-NW-Washington-DC-20001/473889_zpid/“,
    "Typ": "Stadthaus",
    "Adresse": „1008 Fairmont St NW, Washington, DC 00“,
    "Größe": "1,801",
    "Preis": "$ 850,000",
    "Schlafzimmer": "3",
    "Badezimmer": "4",
    "Baujahr": "Baujahr 1910"
  },
  {
    "Eigenschafts-URL": „https://www.zillow.com/homedetails/1429-Girard-St-NW-101-Washington-DC-20009/2053968963_zpid/“,
    "Typ": "Aktiengenossenschaft",
    "Adresse": „1429 Girard St NW #101, Washington, DC 00“,
    "Größe": "965",
    "Preis": "$ 114,745",
    "Schlafzimmer": "2",
    "Badezimmer": "1",
    "Baujahr": "Baujahr 1966"
  },
  {
    "Eigenschafts-URL": „https://www.zillow.com/homedetails/1362-Parkwood-Pl-NW-Washington-DC-20010/472302_zpid/“,
    "Typ": "Einfamilienhaus",
    "Adresse": „1362 Parkwood Pl NW, Washington, DC 00“,
    "Größe": "1,760",
    "Preis": "$ 675,000",
    "Schlafzimmer": "3",
    "Badezimmer": "2",
    "Baujahr": "Baujahr 1911"
  },
  {
    "Eigenschafts-URL": „https://www.zillow.com/homedetails/3128-Sherman-Ave-NW-APT-1-Washington-DC-20010/2076798673_zpid/“,
    "Typ": "Aktiengenossenschaft",
    "Adresse": „3128 Sherman Ave NW APT 1, Washington, DC 00“,
    "Größe": "610",
    "Preis": "$ 117,000",
    "Schlafzimmer": "1",
    "Badezimmer": "1",
    "Baujahr": "Baujahr 1955"
  },
  {
    "Eigenschafts-URL": „https://www.zillow.com/homedetails/1438-Meridian-Pl-NW-APT-106-Washington-DC-20010/467942_zpid/“,
    "Typ": "Eigentumswohnung",
    "Adresse": „1438 Meridian Pl NW APT 106, Washington, DC 00“,
    "Größe": "634",
    "Preis": "$ 385,000",
    "Schlafzimmer": "2",
    "Badezimmer": "2",
    "Baujahr": "Baujahr 1910"
  },
  {
    "Eigenschafts-URL": „https://www.zillow.com/homedetails/2909-13th-St-NW-Washington-DC-20009/473495_zpid/“,
    "Typ": "Stadthaus",
    "Adresse": „2909 13th St NW, Washington, DC 00“,
    "Größe": "3,950",
    "Preis": "$ 1,025,000",
    "Schlafzimmer": "7",
    "Badezimmer": "3",
    "Baujahr": "Baujahr 1909"
  },
  {
    "Eigenschafts-URL": „https://www.zillow.com/homedetails/1412-Chapin-St-NW-APT-1-Washington-DC-20009/183133784_zpid/“,
    "Typ": "Eigentumswohnung",
    "Adresse": „1412 Chapin St NW APT 1, Washington, DC 00“,
    "Größe": "724",
    "Preis": "$ 550,000",
    "Schlafzimmer": "2",
    "Badezimmer": "2",
    "Baujahr": "Baujahr 2015"
  },
  ..... mehr
]

Speichern von gescrapten Zillow-Daten in einer Datenbank

Sobald Sie die gewünschten Daten erfolgreich aus den Immobilienseiten von Zillow extrahiert haben, empfiehlt es sich, diese Informationen systematisch zu speichern. Eine effektive Möglichkeit ist die Verwendung einer SQLite-Datenbank zum Organisieren und Verwalten Ihrer Scraped-Immobiliendaten. Nachfolgend finden Sie eine erweiterte Version des Skripts zum Integrieren der SQLite-Funktionalität und Speichern der Scraped-Daten:

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für Crawlbase importieren CrawlingAPI
für bs4 importieren BeautifulSuppe
importieren sqlite3
importieren Zeit

def fetch_html(API, URL, Optionen):
    # ... (unverändert)

def get_property_urls(API, Basis-URL, Optionen, Max_Pages):
    # ... (unverändert)

def Eigenschaftendaten scrapen(API, URLs, Optionen):
    # ... (unverändert)

def Datenbank initialisieren(Datenbankpfad=„zillow_properties_data.db“):
    # Verbindung zur SQLite-Datenbank herstellen
    Verbindung = sqlite3.connect(Datenbankpfad)
    Cursor = Verbindung.Cursor()

    # Erstellen Sie die Tabelle „Eigenschaften“, falls sie nicht existiert
    Cursor.ausführen('' '
        CREATE TABLE IF NOT EXISTS-Eigenschaften (
            id INTEGER PRIMÄRSCHLÜSSEL,
            URL-TEXT,
            Typ TEXT,
            Adresse TEXT,
            Preis TEXT,
            Größe TEXT,
            Schlafzimmer TEXT,
            Badezimmer TEXT,
            Einbaujahr TEXT
        )
    '' ')

    # Änderungen übernehmen und Verbindung schließen
    verbindung.commit()
    Verbindung.close()

def in_Datenbank einfügen(Eigenschaftsdaten, Datenbankpfad=„zillow_properties_data.db“):
    # Verbindung zur SQLite-Datenbank herstellen
    Verbindung = sqlite3.connect(Datenbankpfad)
    Cursor = Verbindung.Cursor()

    # Eigenschaftsdaten in die Tabelle „Eigenschaften“ einfügen
    Cursor.ausführen('' '
        INSERT INTO-Eigenschaften (URL, Typ, Adresse, Preis, Größe, Schlafzimmer, Badezimmer, Baujahr)
        WERTE (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
    '' ', (
        property_data.get("Eigenschafts-URL"),
        property_data.get("Typ"),
        property_data.get('Adresse'),
        property_data.get('Preis'),
        property_data.get('Größe'),
        property_data.get('Schlafzimmer'),
        property_data.get('Badezimmer'),
        property_data.get('Baujahr')
    ))

    # Änderungen übernehmen und Verbindung schließen
    verbindung.commit()
    Verbindung.close()

def Haupt-†
    API_TOKEN = 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'
    crawling_api = CrawlingAPI({'Zeichen': API_TOKEN})
    serp_url = „https://www.zillow.com/columbia-heights-washington-dc/sale/“
    Optionen = {
        'Benutzeragent': „Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/122.0“,
        'ajax_wait': "wahr",
        'Seite_warten': 5000
    }
    max_pages = 2  # Passen Sie die Anzahl der zu scrapenden Seiten nach Bedarf an

    # Initialisieren Sie die Datenbank
    initialisieren_datenbank()

    property_page_urls = get_property_urls(Crawling-API, Serp-URL, Optionen, max. Seiten)

    Eigenschaftendaten = Scrape-Eigenschaftendaten (Crawling-API, Eigenschaftsseiten-URLs, Optionen)

    # Daten in die Datenbank einfügen
    
für Eigenschaftsdaten in Eigenschaftendaten:
        in Datenbank einfügen(Eigenschaftsdaten)


if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

Dieses Skript führt zwei Funktionen ein: initialize_database um die SQLite-Datenbanktabelle einzurichten und insert_into_database um die Daten jeder Eigenschaft in die Datenbank einzufügen. Die SQLite-Datenbankdatei (zillow_properties_data.db) wird im Verzeichnis des Skripts erstellt. Passen Sie die Tabellenstruktur und die Einfügelogik basierend auf Ihren spezifischen Datenpunkten an.

properties Tabellenübersicht:

Momentaufnahme der Eigenschaftentabelle

Vorteile der Nutzung von Crawlbase Crawling API für Zillow Scraping

Das Scraping von Immobiliendaten von Zillow wird effizienter mit Crawlbases Crawling API. Deshalb sticht es hervor:

  • Effiziente Handhabung dynamischer Inhalte: Die API von Crawlbase verwaltet dynamische Inhalte auf Zillow geschickt und stellt sicher, dass Ihr Scraper alle relevanten Daten erfasst, auch bei Verzögerungen oder dynamischen Änderungen.
  • Minimiertes IP-Blockierungsrisiko: Crawlbase verringert das Risiko einer IP-Blockierung, indem es Ihnen das Wechseln von IP-Adressen ermöglicht und so die Erfolgsquote Ihres Zillow-Scraping-Projekts verbessert.
  • Maßgeschneiderte Scraping-Einstellungen: Passen Sie API-Anfragen mit Einstellungen wie an user_agent, format und country für bedarfsgerechtes, flexibles und effizientes Scraping.
  • Seitennummerierung leicht gemacht: Crawlbase vereinfacht die Paginierung mit Parametern wie ajax_wait und page_wait, wodurch eine nahtlose Navigation durch die Seiten von Zillow für den Abruf umfassender Daten gewährleistet wird.
  • Tor-Netzwerk-Unterstützung: Für mehr Privatsphäre unterstützt Crawlbase das Tor-Netzwerk über das tor_network Parameter, der sicheres Scraping von Onion-Websites ermöglicht.
  • Asynchrones Crawling: Die API unterstützt asynchrones Crawling mit dem Parameter „async“ und verbessert so die Effizienz umfangreicher Zillow-Scraping-Aufgaben.
  • Autoparsing zur Datenextraktion: Verwenden Sie die autoparse Parameter zur vereinfachten Datenextraktion im JSON-Format, wodurch der Nachbearbeitungsaufwand reduziert wird.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Crawlbase Crawling API rationalisiert das Scraping von Zillow durch Effizienz und Anpassungsfähigkeit und ist damit eine robuste Wahl für Projekte zur Datenextraktion im Immobilienbereich.

Mögliche Anwendungsfälle für Immobiliendaten von Zillow

Anwendungsfälle für Zillow-Daten im Immobilienbereich

Erkennen von Markttrends: Mithilfe der Daten von Zillow können Immobilienfachleute Markttrends wie Preisschwankungen, Nachfragemuster und beliebte Wohngegenden erkennen. Diese Erkenntnisse helfen dabei, fundierte Entscheidungen bezüglich Immobilieninvestitionen und Verkaufsstrategien zu treffen.

Immobilienbewertung und Vergleiche: Durch die Analyse von Zillow-Daten können Fachleute Immobilienwerte einschätzen und genaue Vergleiche anstellen. Diese Informationen sind entscheidend, um wettbewerbsfähige Preise festzulegen, die Marktwettbewerbsfähigkeit zu verstehen und Kunden bei der realistischen Bewertung von Immobilien zu beraten.

Gezielte Marketingstrategien: Durch die Analyse der Zillow-Daten können Immobilienprofis ihre Marketingstrategien anpassen. Sie können bestimmte demografische Gruppen ansprechen, effektive Werbekampagnen erstellen und potenzielle Kunden erreichen, die aktiv nach Immobilien suchen, die bestimmten Kriterien entsprechen.

Anlagemöglichkeiten: Zillow-Daten bieten Einblicke in potenzielle Investitionsmöglichkeiten. Immobilienprofis können Bereiche mit hohem Wachstumspotenzial, aufkommenden Trends und lukrativen Möglichkeiten für Immobilienentwicklung oder Investitionen identifizieren.

Kundenberatung und Empfehlungen: Ausgestattet mit umfassenden Zillow-Daten können Fachleute ihren Kunden bei Beratungen genaue und aktuelle Informationen liefern. Dies erhöht die Glaubwürdigkeit von Empfehlungen und ermöglicht es den Kunden, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Abschließende Überlegungen

In der Welt des Immobiliendaten-Scrapings von Zillow spielen Einfachheit und Effektivität eine entscheidende Rolle. Während der übliche Ansatz seinen Zweck erfüllen mag, ist die Crawlbase Crawling API erweist sich als intelligentere Wahl. Verabschieden Sie sich von Herausforderungen und nutzen Sie eine optimierte, zuverlässige und skalierbare Lösung mit der Crawlbase Crawling API für das Zillow-Scraping.

Wenn Sie sich für das Scraping von Daten aus verschiedenen Plattformen interessieren, können Sie gerne in unsere umfassenden Anleitungen eintauchen:

📜 Wie man Amazon scrapt
📜 So scrapen Sie Airbnb-Preise
📜 Wie man Booking.com scrapt
📜 So scrapen Sie Expedia

Viel Spaß beim Scrapen! Wenn Sie auf Hindernisse stoßen oder Hilfe benötigen, engagiertes Team unterstützt Sie auf Ihrer Reise durch die Welt der Immobiliendaten.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

F1: Können Sie Zillow scrapen?

Web Scraping ist ein komplexes Rechtsgebiet. Während die Nutzungsbedingungen von Zillow das Browsen grundsätzlich erlauben, kann die systematische Datenextraktion Einschränkungen unterliegen. Es ist ratsam, die Allgemeinen Geschäftsbedingungen von Zillow zu überprüfen, einschließlich der robots.txt Datei. Beachten Sie immer die Richtlinien der Website und bedenken Sie die ethischen Auswirkungen von Web Scraping.

F2: Kann ich Zillow-API-Daten für kommerzielle Zwecke verwenden?

Die Verwendung von Scraped-Daten, insbesondere für kommerzielle Zwecke, unterliegt den Richtlinien von Zillow. Es ist wichtig, die Servicebedingungen von Zillow, einschließlich aller Richtlinien zur Datennutzung und zum Urheberrecht, sorgfältig zu prüfen und einzuhalten. Wenn Sie die Scraped-Daten kommerziell nutzen möchten, sollten Sie Rechtsberatung in Anspruch nehmen.

F3: Gibt es Einschränkungen bei der Nutzung der Crawlbase? Crawling API für das Zillow-Scraping?

Während die Crawlbase Crawling API ist ein robustes Tool, Benutzer sollten sich jedoch bestimmter Einschränkungen bewusst sein. Dazu können von der API auferlegte Ratenbegrenzungen, Richtlinien zur API-Nutzung und mögliche Anpassungen gehören, die aufgrund von Änderungen in der Struktur der Zielwebsite erforderlich sind. Es wird empfohlen, die Crawlbase-Dokumentation zu lesen, um umfassende Informationen zu API-Einschränkungen zu erhalten.

F4: Wie kann ich mithilfe der Crawlbase dynamische Inhalte auf Zillow verarbeiten? Crawling API?

Die Crawlbase Crawling API bietet Mechanismen zur Handhabung dynamischer Inhalte. Parameter wie ajax_wait und page_wait sind wichtige Tools, um sicherzustellen, dass die API alle relevanten Inhalte erfasst, auch wenn die Webseiten während des Scraping-Prozesses dynamische Änderungen erfahren. Das Anpassen dieser Parameter basierend auf dem Verhalten der Website hilft beim effektiven Abrufen von Inhalten.