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Zillow からデータを収集する方法: 不動産専門家向けのステップバイステップ ガイド

Zillow は、月間訪問者数が 200 億人を超える最も人気のある不動産サイトの XNUMX つとして、業界の専門家にデータの宝庫を提供しています。 すべてのデータを収集して分析することで、ビジネスを促進するための強力な市場洞察を明らかにできます。

しかし、どこから始めればよいのでしょうか? 心配する必要はありません。このガイドでは、私が 10 年以上 Web データ抽出で磨き上げてきた正確なテクニックを共有して、スケーラブルな Zillow スクレーパーをゼロから構築します。

Zillow Data が宝の山である理由

まず話しましょう なぜ 賢明な投資家とエージェントは、まず Zillow をかき集めます。

  • 機会を検出します。 価格設定と需要データを分析して、将来有望な分野や過小評価されている分野を特定します。
  • データベースを強化します。 ベッド、バス、税額などの物件の詳細を追加して顧客記録を強化します。
  • 競合を監視します。 市場に参入する他のエージェントによる新しいリストを常に監視してください。
  • プロパティの状態を確認します。 最近販売された住宅を調査して、現在の所有者の主張を確認します。
  • 市場トレンドを明らかにする: 新しい商業開発地に近い不動産の需要がスポット的に急増。

9 億を超える訪問数と 50 万人を超える月間アクティブ ユーザーを誇る Zillow は、比類のない深さと広範な不動産データを提供します。

克服すべき課題

もちろん、すべてのデータを活用するのは必ずしも簡単なわけではありません。 直面する可能性のある一般的な障害をいくつか示します。

  • ボットの検出: Zillow は、キャプチャ、IP フィルター、その他の防御機能を使用してスクレーパーをブロックします。
  • JavaScript レンダリング: 主要な詳細は JS 経由で動的にロードされます。
  • 頻繁なレイアウト変更: アップデートにより常にスクレイパーが壊れます。
  • レート制限: XNUMX 分あたりのリクエストに対する積極的なブロック。

しかし、心配しないでください。各問題に対処するための実証済みの方法を共有します。 適切なアプローチを使用すれば、Zillow から XNUMX 日に何千ものレコードを確実に抽出できます。

ステップ 1: Python Web スクレイピング環境をセットアップする

このプロジェクトでは、 Python – Web スクレイピングとデータ分析に最適な言語。

まず、Python 3.6 以降をまだインストールしていない場合はインストールします。 依存関係を分離するために仮想環境を作成することをお勧めします。

python3 -m venv zillowscraping

環境をアクティブにして、必要なパッケージをインストールします。

pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib selenium webdriver-manager

これにより、リクエストの送信、HTML の解析、データの分析、ブラウザの自動化などを行うためのツールが提供されます。

さあ、楽しみが始まります!

ステップ 2: ターゲット ページを検査する

次に、ブラウザ開発者ツールを使用して、スクレイピングするページを手動で分析します。

ブラウザ開発者ツール

検索結果ページの HTML は次のようになります。

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

価格、住所、ベッド、バスルーム、平方フィートなどの要素が明確に表示されます。 ニース!

次に、個別のリスト ページを確認してみましょう。

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

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

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

うーん…詳細は JavaScript 経由で動的に読み込まれます。 問題ありません。Selenium を使用してページをレンダリングし、必要なデータを抽出できます。

ステップ 3: 検索結果ページをスクレイピングする

探索の準備を整えて、検索結果を収集しましょう。

まず、ページの HTML をリクエストします。

import requests

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

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

次に、Beautiful Soup を使用して解析します。

from bs4 import BeautifulSoup

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

次にデータを抽出します。

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,
    ...
  })

ページネーションを処理するには、「次へ」リンクをチェックし、ページがなくなるまでプロセスを繰り返すことができます。

ステップ 4: Selenium を使用して詳細ページをスクレイピングする

個々のリスト ページの場合は、 Selenium ブラウザを自動化し、JavaScript をレンダリングします。

ChromeDriver をインストールします。

from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

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

これで詳細を抽出できるようになりました。

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,
    ...
  }

この関数を呼び出して、検索結果 URL を反復処理しながら各ページをスクレイピングします。

ステップ 5: プロキシとユーザー エージェントによるブロックを回避する

Zillow の防御を回避するには、リクエストをルーティングすることが重要です プロキシ そして定期的にローテーションします ユーザーエージェント:

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)

これは、リクエストをさまざまな IP に分散し、実際のユーザーを模倣するのに役立ちます。

BrightData、SmartProxy、Microleaves などのプロキシ サービスと提携して、ブロックを回避するのに最適な数百万の住宅用 IP にアクセスすることをお勧めします。

ステップ 6: スロットリングと再試行を実装する

レート制限に達しないようにするには、ランダムな遅延を追加してリクエストを抑制する必要があります。

from time import sleep
from random import randint

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

また、try/excel ブロッ​​クを使用して、エラーが発生した場合に再試行します。

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) 

これにより、断続的な問題に対処できる弾力性のあるスクレーパーが作成されます。

ステップ 7: スクレイピングされたデータを保存する

スクレイピングしたら、データを保存する必要があります。 小規模なプロジェクトの場合は、CSV ファイルで十分な場合があります。

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)  

大規模なデータセットの場合は、SQL データベースまたは MongoDB などの NoSQL ストアに読み込みます。 これにより、インタラクティブなダッシュボードやマップを構築して洞察を得ることが可能になります。

スクレイピングを始めましょう!

これで、Zillow から不動産データをスクレイピングするための、実証済みのプロセスが完成しました。 豊富なリストを活用して、ビジネスを次のレベルに引き上げることができます。

スクレイピングを開始する際に、他にご質問がございましたら、お気軽にお問い合わせください。 私は、不動産の専​​門家仲間がデータをより効果的に利用できるよう、喜んでお手伝いさせていただきます。

毎日何千もの新しい Zillow リストを抽出し始めたら、お知らせください。

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