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Come recuperare dati da Zillow: una guida passo passo per i professionisti del settore immobiliare

Essendo uno dei siti immobiliari più popolari con oltre 200 milioni di visite mensili, Zillow offre un tesoro di dati per i professionisti del settore. Raccogliendo e analizzando tutti questi dati, puoi scoprire potenti approfondimenti di mercato per potenziare il tuo business.

Ma da dove iniziare? Non temere: in questa guida condividerò le tecniche esatte che ho affinato in oltre 10 anni di estrazione di dati web per creare da zero uno scraper Zillow scalabile.

Perché Zillow Data è una miniera d'oro

Parliamo prima di perché investitori e agenti esperti raschiano Zillow in primo luogo:

  • Rileva opportunità: Analizza i prezzi e i dati sulla domanda per identificare le aree emergenti o sottovalutate.
  • Arricchisci il tuo database: Aumenta i record dei tuoi clienti con dettagli sulla proprietà come letti, bagni, valori fiscali.
  • Monitorare la concorrenza: Tieni d'occhio le nuove inserzioni di altri agenti che entrano nel mercato.
  • Conferma lo stato dell'immobile: La ricerca ha recentemente venduto case per verificare le affermazioni degli attuali proprietari.
  • Scopri le tendenze del mercato: Incremento spot della domanda di immobili vicino a nuovi sviluppi commerciali.

Con oltre 9 miliardi di visite e oltre 50 milioni di utenti mensili attivi, Zillow offre una profondità e un'ampiezza senza rivali di dati immobiliari.

Sfide da superare

Naturalmente, attingere a tutti questi dati non è sempre semplice. Ecco alcuni ostacoli comuni che potresti incontrare:

  • Rilevamento bot: Zillow blocca gli scraper con captcha, filtri IP e altre difese.
  • Rappresentazione JavaScript: I dettagli chiave vengono caricati dinamicamente tramite JS.
  • Cambiamenti frequenti di layout: Gli aggiornamenti rompono costantemente i raschiatori.
  • Limitazione della velocità: Blocchi aggressivi sulle richieste al minuto.

Ma non preoccuparti: condividerò metodi comprovati per affrontare ogni problema. Con il giusto approccio, puoi estrarre migliaia di record al giorno da Zillow in modo affidabile.

Passaggio 1: configurare un ambiente di web scraping Python

Per questo progetto utilizzeremo Python – il linguaggio ideale per il web scraping e l’analisi dei dati.

Innanzitutto, installa Python 3.6 o versione successiva se non lo hai già. Consiglio di creare un ambiente virtuale per isolare le dipendenze:

python3 -m venv zillowscraping

Attiva l'ambiente, quindi installa i pacchetti di cui abbiamo bisogno:

pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib selenium webdriver-manager

Questo ci fornisce strumenti per inviare richieste, analizzare HTML, analizzare dati, automatizzare i browser e altro ancora.

Ora il divertimento può davvero iniziare!

Passaggio 2: ispeziona le pagine di destinazione

Successivamente, analizzeremo manualmente le pagine che vogliamo raschiare utilizzando gli strumenti di sviluppo del browser:

Strumenti per sviluppatori del browser

In una pagina dei risultati di ricerca, l'HTML è simile a:

<div class="property-card">
  <div class="details">
    <div class="price">$299,000</div> 
    <div class="address">
      <a href="/it/1234-maple-st">1234 Maple St</a>
    </div>
    <div class="specs">
      3 bd | 2 ba | 1,420 sqft
    </div>
  </div>
</div>

Possiamo vedere elementi chiari per prezzo, indirizzo, letti, bagni e metratura. Carino!

Ora controlliamo una singola pagina di elenco:

<script>window.dataLayer = [{"property":"1234 Maple St"}];</script>

<div id="price"></div>

<script src="getDetails.js"></script>

Hmm... i dettagli vengono caricati dinamicamente tramite JavaScript. Nessun problema: possiamo usare Selenium per eseguire il rendering delle pagine ed estrarre i dati che desideriamo.

Passaggio 3: raschiare la pagina dei risultati di ricerca

Armati della nostra esplorazione, raccogliamo i risultati della ricerca.

Per prima cosa richiederemo la pagina HTML:

import requests

url = "https://zillow.com/my-search-results/"
headers = {"User-Agent": "Mozilla..."} 

response = requests.get(url, headers=headers)
html = response.text

Quindi possiamo analizzare con Beautiful Soup:

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")

Ora estrai i dati:

cards = soup.find_all("div", class_="property-card")

for card in cards:
  price = card.find("div", class_="price").text
  address = card.find("a").text
  beds, baths, sqft = card.find("div", class_="specs").text.split("|")

  print({
    "price": price, 
    "address": address,
    ...
  })

Per gestire l'impaginazione, possiamo verificare la presenza di un collegamento "Avanti" e ripetere il processo finché non rimangono più pagine.

Passaggio 4: raschiare la pagina dei dettagli con il selenio

Per le singole pagine di elenchi, utilizzeremo Selenio per automatizzare un browser ed eseguire il rendering di JavaScript.

Installa il driver Chrome:

from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

driver = webdriver.Chrome(ChromeDriverManager().install()) 

Ora possiamo estrarre i dettagli:

def get_listing_data(url):

  driver.get(url)

  price = driver.find_element_by_id("price").text
  address = driver.find_element_by_id("address").text
  ...

  return {
    "price": price,
    "address": address,
    ...
  }

Chiama questa funzione per analizzare ogni pagina mentre iteriamo negli URL dei risultati di ricerca.

Passaggio 5: evitare blocchi con proxy e agenti utente

Per evitare le difese di Zillow, è essenziale instradare le richieste proxy e ruotare regolarmente agenti utente:

from random import choice 

proxies = ["192.168.1.1:8080", "192.168.1.2:8080"...]
user_agents = ["UA1", "UA2"...]

proxy = choice(proxies)
headers = {"User-Agent": choice(user_agents)}

response = requests.get(url, proxies={"http": proxy, "https": proxy}, headers=headers)

Ciò aiuta a distribuire le richieste su molti IP diversi e a imitare gli utenti reali.

Consiglio di collaborare con servizi proxy come BrightData, SmartProxy o Microleaves per ottenere l'accesso a milioni di IP residenziali perfetti per eludere i blocchi.

Passaggio 6: implementare la limitazione e i nuovi tentativi

Per evitare di raggiungere i limiti di velocità, dobbiamo limitare le richieste aggiungendo ritardi casuali:

from time import sleep
from random import randint

# Make request
sleep(randint(1, 5)) # Random delay

E usa i blocchi try/eccetto per riprovare in caso di errori:

from requests.exceptions import RequestException

try:
  response = requests.get(url)
except RequestException as e:
  # Retry with exponential backoff
  sleep(2**num_retries)  
  response = requests.get(url) 

Ciò crea uno strumento resiliente in grado di risolvere problemi intermittenti.

Passaggio 7: archiviare i dati raschiati

Una volta raschiati, dobbiamo archiviare i dati. Per progetti più piccoli, i file CSV potrebbero essere sufficienti:

import csv

with open("zillow.csv", "w") as f:
  writer = csv.writer(f)
  writer.writerow(["Address", "Price", "Beds", "Baths" ...])
  for listing in listings:
    writer.writerow(listing)  

Per set di dati più grandi, caricali in un database SQL o in un archivio NoSQL come MongoDB. Ciò consente di creare dashboard e mappe interattive per scoprire approfondimenti!

Iniziamo a raschiare!

Ecco qua: un processo testato in battaglia per estrarre dati immobiliari da Zillow. Ora puoi sfruttare la sua ricchezza di elenchi per portare la tua attività al livello successivo.

Quando inizi a raschiare, sentiti libero di contattarci se hai altre domande! Sono sempre felice di aiutare altri professionisti del settore immobiliare a utilizzare i dati in modo più efficace.

Fammi sapere quando inizi a estrarre migliaia di nuove inserzioni Zillow ogni giorno!

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