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Como extrair dados do Zillow: um guia passo a passo para profissionais do setor imobiliário

Como um dos sites imobiliários mais populares, com mais de 200 milhões de visitas mensais, o Zillow oferece um tesouro de dados para profissionais do setor. Ao coletar e analisar todos esses dados, você pode descobrir insights de mercado poderosos para impulsionar seus negócios.

Mas por onde você começa? Não tenha medo – neste guia, compartilharei as técnicas exatas que aprimorei ao longo de mais de 10 anos na extração de dados da web para construir um raspador Zillow escalonável do zero.

Por que Zillow Data é uma mina de ouro

Vamos primeiro falar sobre porque investidores e agentes experientes eliminam o Zillow em primeiro lugar:

  • Detectar oportunidades: Analise dados de preços e demanda para identificar áreas emergentes ou subvalorizadas.
  • Enriqueça seu banco de dados: Aumente os registros de seus clientes com detalhes de propriedades, como camas, banheiros e valores de impostos.
  • Monitore a concorrência: Fique de olho nas novas listagens de outros agentes que entram no mercado.
  • Confirme a condição do imóvel: A pesquisa vendeu recentemente casas para verificar as reivindicações dos atuais proprietários.
  • Descubra tendências de mercado: Aumento pontual na demanda por propriedades próximas a novos empreendimentos comerciais.

Com mais de 9 bilhões de visitas e mais de 50 milhões de usuários ativos mensais, a Zillow oferece profundidade e amplitude incomparáveis ​​de dados imobiliários.

Desafios a superar

É claro que explorar todos esses dados nem sempre é simples. Aqui estão alguns obstáculos comuns que você pode enfrentar:

  • Detecção de bot: Zillow bloqueia scrapers com captcha, filtros IP e outras defesas.
  • Renderização de JavaScript: Os principais detalhes são carregados dinamicamente via JS.
  • Mudanças frequentes de layout: As atualizações quebram constantemente os scrapers.
  • Limitação de taxa: Bloqueios agressivos em solicitações por minuto.

Mas não se preocupe – compartilharei métodos comprovados para resolver cada problema. Com a abordagem certa, você pode extrair milhares de registros por dia do Zillow de maneira confiável.

Etapa 1: configurar um ambiente de web scraping em Python

Para este projeto, usaremos Python – a linguagem ideal para web scraping e análise de dados.

Primeiro, instale o Python 3.6 ou superior, se ainda não o tiver. Recomendo criar um ambiente virtual para isolar as dependências:

python3 -m venv zillowscraping

Ative o ambiente e instale os pacotes que precisamos:

pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib selenium webdriver-manager

Isso nos dá ferramentas para enviar solicitações, analisar HTML, analisar dados, automatizar navegadores e muito mais.

Agora a diversão pode realmente começar!

Etapa 2: inspecionar as páginas de destino

A seguir, analisaremos manualmente as páginas que queremos copiar usando ferramentas de desenvolvedor de navegador:

Ferramentas de desenvolvedor de navegador

Em uma página de resultados de pesquisa, o HTML se parece com:

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

Podemos ver elementos claros de preço, endereço, camas, banheiros e metragem quadrada. Legal!

Agora vamos verificar uma página de listagem individual:

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

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

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

Hmm… os detalhes são carregados dinamicamente via JavaScript. Não tem problema – podemos usar Selenium para renderizar as páginas e extrair os dados que desejamos.

Etapa 3: página de resultados da pesquisa de raspagem

Armados com nossa exploração, vamos analisar os resultados da pesquisa.

Primeiro solicitaremos o HTML da página:

import requests

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

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

Então podemos analisar com Beautiful Soup:

from bs4 import BeautifulSoup

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

Agora extraia os dados:

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,
    ...
  })

Para lidar com a paginação, podemos verificar se há um link “Próximo” e repetir o processo até que não restem mais páginas.

Etapa 4: raspar a página de detalhes com Selenium

Para páginas de listagem individuais, usaremos Selênio para automatizar um navegador e renderizar o JavaScript.

Instale o ChromeDriver:

from selenium import webdriver
from webdriver_manager.chrome import ChromeDriverManager

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

Agora podemos extrair detalhes:

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,
    ...
  }

Chame essa função para raspar cada página enquanto iteramos pelos URLs de resultados de pesquisa.

Etapa 5: Evite bloqueios com proxies e agentes de usuário

Para evitar as defesas da Zillow, é essencial encaminhar as solicitações através proxies e gire regularmente agentes de usuário:

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)

Isso ajuda a distribuir solicitações entre vários IPs diferentes e imitar usuários reais.

Recomendo fazer parceria com serviços de proxy como BrightData, SmartProxy ou Microleaves para obter acesso a milhões de IPs residenciais perfeitos para evitar bloqueios.

Etapa 6: implementar limitação e novas tentativas

Para evitar atingir os limites de taxa, precisamos limitar as solicitações adicionando atrasos aleatórios:

from time import sleep
from random import randint

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

E use blocos try/except para tentar novamente em caso de erros:

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) 

Isso cria um raspador resiliente que pode resolver problemas intermitentes.

Etapa 7: armazenar dados extraídos

Depois de raspados, precisamos armazenar os dados. Para projetos menores, arquivos CSV podem ser suficientes:

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)  

Para conjuntos de dados maiores, carregue em um banco de dados SQL ou armazenamento NoSQL como MongoDB. Isso permite a construção de painéis e mapas interativos para descobrir insights!

Vamos começar a raspar!

Aí está – um processo testado em batalha para extrair dados imobiliários do Zillow. Agora você pode aproveitar a riqueza de listagens para levar seu negócio ao próximo nível.

Ao começar a raspar, sinta-se à vontade para entrar em contato se tiver outras dúvidas! Fico sempre feliz em ajudar outros profissionais do setor imobiliário a usar os dados de maneira mais eficaz.

Avise-me assim que começar a extrair milhares de novas listagens do Zillow todos os dias!

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