перейти к содержанию

Как извлечь информацию из данных о недвижимости с помощью веб-скрапинга Python

Вы заинтересованы в использовании огромного количества данных о недвижимости, доступных в Интернете? Благодаря некоторым простым навыкам парсинга веб-страниц Python, целый мир информации о недвижимости может оказаться у вас под рукой!

В этом подробном руководстве я научу вас использовать Python для сбора и анализа данных о списках недвижимости с ведущих веб-сайтов. Независимо от того, являетесь ли вы инвестором, ищущим преимущества, или просто интересуетесь рынком жилья, самостоятельное извлечение данных открывает множество возможностей.

Давайте начнем!

Почему вам следует очищать данные о недвижимости?

Вот некоторые из ценных применений данных о недвижимости, которые вы можете разблокировать с помощью парсинга Python:

Определите выгодные инвестиционные возможности

Анализируя тенденции цен и статистику объемов, вы можете выявить недооцененную недвижимость и районы с высоким потенциалом роста. Получение этих знаний на раннем этапе позволит вам инвестировать до того, как рынок нагреется.

Обогатите списки вашего бизнеса в сфере недвижимости

Извлекайте дополнительную информацию, такую ​​​​как прошлые продажи, рейтинги школ и статистику преступности, чтобы создавать более полные списки на вашем собственном сайте недвижимости или MLS. Это делает ваши объявления более информативными для покупателей жилья.

Следите за конкурсом

Следите за новыми списками недвижимости и объемами продаж конкурирующих брокеров и агентов. Эта конкурентная информация позволяет вам соответствующим образом адаптировать свою бизнес-стратегию.

Улучшите опыт поиска дома

Анализируйте данные о времени в пути, показателях пешеходной доступности, днях на рынке и т. д., чтобы создать инструмент поиска недвижимости, который поможет покупателям жилья более эффективно находить идеальную пару.

Прогнозирование оптимальной цены продажи

Разрабатывайте автоматизированные модели оценки, используя исторические данные о продажах, характеристики домов и тенденции рынка. Это может рекомендовать оптимальные цены листинга.

И многое другое!

Короче говоря, данные о недвижимости могут предоставить уникальную информацию для улучшения инвестирования, развития, управления недвижимостью, финансирования и многого другого!

Какие данные доступны на сайтах недвижимости?

Агрегаторы недвижимости, такие как Zillow, предоставляют множество подробностей о каждом объекте недвижимости, в том числе:

  • Адрес, кровати, ванны, размер, тип, год постройки.
  • Цена и полная история цен
  • Описание с указанием особенностей и обновлений
  • Все фотографии недвижимости в высоком разрешении и 3D-туры
  • Рейтинги школьных округов, статистика преступности и другая статистика района.
  • Контактная информация агента и/или продавца
  • Просмотр и сохранение активности в листинге
  • Похожие объявления в этом районе

Например, вот несколько примеров данных, извлеченных из конкретной страницы листинга Zillow:

{
   ‘address‘: ‘2712 Maple St, Seattle, WA 98122‘,
   ‘beds‘: 4,
   ‘baths‘: 2.5,
   ‘size‘: 2430, # in square feet
   ‘type‘: ‘Single Family Home‘,
   ‘year_built‘: 2003, 
   ‘list_price‘: 720000,
   ‘price_history‘: [{‘date‘: ‘3/10/21‘, ‘price‘: 698000}, ...], 
   ‘description‘: ‘Stunning fully remodeled Craftsman home in the quiet Maple Hills neighborhood...‘,
   ‘school_rating‘: 8, # out of 10
   ‘crime_score‘: 75, # out of 100
   ‘agent_name‘: ‘Jane Smith‘, 
   ‘agent_phone‘: ‘206-555-1234‘,
   ‘view_count‘: 1045,
   ‘save_count‘: 82
}

Как видите, данные отражают все детали, необходимые для тщательного анализа – от физических характеристик до рыночной активности!

Теперь давайте посмотрим, как использовать Python для простого извлечения и сбора этих данных в масштабе тысяч списков.

Полезные библиотеки Python для парсинга веб-страниц

Существует множество отличных библиотек Python для парсинга веб-страниц. Вот некоторые из моих любимых:

  • КрасивыйСуп – Мой выбор №1 для большинства проектов. Beautiful Soup позволяет очень легко извлекать данные из HTML и XML с помощью методов Python, таких как find(), select()качества getText().

  • Scrapy – Полная структура, адаптированная для крупных проектов парсинга. Scrapy позволяет писать декларативные «пауки» и имеет встроенные инструменты для кэширования, прокси, конвейеров и многого другого.

  • Селен – Идеально подходит для сайтов с большим количеством рендеринга JavaScript, таких как Zillow и Realtor. Selenium запускает и управляет настоящим браузером для динамической загрузки содержимого страницы.

  • Пиппетер – Порт Python библиотеки Puppeteer, который управляет безголовым Chrome для очистки. Предоставляет мощный высокоуровневый API браузера.

  • панд – После того, как вы очистили данные, pandas станет неоценимым помощником для очистки, анализа и визуализации наборов данных о недвижимости.

Для большинства парсинг-проектов я бы рекомендовал начать с BeautifulSoup или Scrapy + Selenium для обеспечения надежности. Ключом является выбор библиотек, подходящих для вашего конкретного источника данных.

Теперь давайте рассмотрим некоторые популярные сайты для сбора данных о недвижимости.

Лучшие сайты по недвижимости для парсинга

Здесь я выделю лучшие источники для сбора данных о списках недвижимости и какие данные доступны по каждому из них.

Zillow

Будучи крупнейшим порталом недвижимости в США, Zillow предлагает более 100 миллионов объявлений о недвижимости по всей стране. Доступны некоторые ключевые данные:

  • Полная история цен с помощью алгоритма Zestimate
  • Более 150 деталей недвижимости, таких как кровати, ванные комнаты, парковка, размер участка и т. д.
  • Полное описание с особенностями дома.
  • Все фотографии объявления (в среднем 10 на одно объявление)
  • Информация о районе, такая как пешеходная доступность, преступность, демография.
  • Статистика трафика, такая как просмотры страниц и сохранения.

Благодаря более чем 200 миллионам ежемесячных посещений Zillow предоставляет обширные данные о спросе на недвижимость и потребительском интересе.

Zillow использует React для рендеринга, поэтому Selenium идеально подходит для парсинга.

Realtor.com

На сайте Realtor размещено более 135 миллионов объектов недвижимости в США. Полезные поля данных включают в себя:

  • Снижение цен на гранулированные продукты и тенденции с течением времени
  • Темпы роста кварталов, стили жилья и новые разработки
  • Обширные данные о тенденциях рынка жилья
  • Фотографии объявлений в высоком разрешении, 3D-туры и видеопрохождения.
  • Подробная информация о школе, такая как рейтинги, расстояние, демографические данные и т. д.

Realtor видит более 44 миллионов посетителей в месяц в США, что делает его еще одним важным источником данных.

Как и Zillow, Realtor.com построен на React и оптимизирован для парсинга Selenium.

Райтмоув (Великобритания)

Для данных о недвижимости в Великобритании Rightmove является лучшим выбором: более 95% всех объявлений о недвижимости в регионе.

Ключевые подробности о Rightmove включают в себя:

  • Среднее время на рынке и количество просмотров листинга
  • Данные об изменении цен за периоды 1, 3 и 5 лет.
  • Данные о местоположении, такие как муниципальные налоговые диапазоны, скорость широкополосного доступа и местность.
  • Более 125 атрибутов недвижимости, таких как парковка, сады, фитнес-залы и т. д.
  • Контактные данные агента и полная история объявлений

С более чем 146 миллионами ежемесячных посещений Rightmove предлагает беспрецедентную информацию о рынке Великобритании.

Rightmove использует базовый рендеринг на стороне сервера для упрощения очистки с помощью BeautifulSoup.

Домен (Австралия)

В Австралии Domain является ведущим порталом недвижимости, насчитывающим более 430,000 XNUMX объявлений.

Полезные поля данных в домене включают:

  • Исторические оценки цен и недавние продажи поблизости.
  • Полная информация о списке, например, когда наиболее часто его просматривали, связывались с ним и т. д.
  • Рейтинги зон охвата школ и демографические данные
  • Расчетное время в пути на автомобиле и общественном транспорте
  • Более 130 атрибутов недвижимости: от размера земли до количества точек питания.

Домен посещают более 29 миллионов человек в месяц, покрывая большую часть спроса на недвижимость в Австралии.

Как и Rightmove, Domain использует рендеринг на стороне сервера, подходящий для парсинга BeautifulSoup.

Плюс множество других глобальных сайтов!

По всему миру существуют десятки других крупных платформ недвижимости, содержащих миллионы богатых объявлений, готовых к парсингу, в том числе:

  • ImmoScout24 (портал №1 в Германии)
  • Logic-Immo (портал №1 в Бельгии)
  • Remax (более 37 миллионов объявлений по всему миру)
  • Sotheby's Realty (Роскошные дома в более чем 90 странах)
  • PropTiger (Ведущий портал Индии)

Ключевым моментом является выявление сайтов с большими объемами объявлений и подробной информацией о листингах, соответствующей целям вашего анализа.

Теперь давайте рассмотрим, как на самом деле извлечь нужные данные с этих сайтов.

Методы парсинга страниц с листингами недвижимости

После того, как вы получили доступ к странице объявления, есть несколько способов получить информацию о недвижимости:

Использование селекторов CSS в BeautifulSoup

Например, чтобы извлечь цену из Zillow, мы можем использовать:

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

url = "https://www.zillow.com/homedetails/1024-Broderick-St-San-Francisco-CA-94115/15028984_zpid/" 

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser‘)

price = soup.select_one(‘.ds-value‘)
print(price.text)

# Prints: $1,895,000

Селекторы CSS, такие как class, id, а теги элементов обеспечивают быстрый способ изолировать определенные элементы страницы.

Извлечение данных JSON

Некоторые сайты предоставляют тег сценария JSON, содержащий структурированные данные о товаре. Мы можем загрузить это в Python:

import json
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(page_html, ‘html.parser‘)
script = soup.find(‘script‘, type=‘application/json‘)

listing_data = json.loads(script.contents[0])

price = listing_data[‘price‘]
beds = listing_data[‘beds‘]
# etc.

Для таких сайтов, как Trulia, ключевые данные удобно доступны в формате JSON.

Использование селекторов XPath

Выражения XPath предоставляют еще один вариант выбора элементов для извлечения:

from parsel import Selector 

html = scrape_page()
selector = Selector(text=html)

price = selector.xpath(‘//span[@itemprop="price"]/text()‘)
print(price.extract_first()) 

# Prints: $430,000

Синтаксис xpath очень эффективен для точного нацеливания на элементы.

Использование фреймворков парсинга

Такие инструменты, как Scrapy и BeautifulSoup, предоставляют надежный API для извлечения:

# Scrapy example

class ListingSpider(scrapy.Spider):

  name = ‘listings‘

  def parse(self, response):
    yield {
      ‘price‘: response.css(‘.price::text‘).get(),
      ‘photos‘: response.xpath(‘//div[@class="photos"]//img/@src‘).getall() 
    }

Фреймворки упрощают декларативное извлечение многих списков путем написания чистой, многократно используемой логики извлечения.

Существует много возможностей для анализа перечисленных страниц. Ключевым моментом является выбор методов, наиболее подходящих для каждого уникального сайта.

Хранение скопированных данных

После того как вы извлекли данные о листинге, вам нужно сохранить их для дальнейшего анализа. Вот несколько отличных вариантов:

  • SQLite – Простая автономная база данных, идеально подходящая для локального анализа. Легко интегрируется с Python.

  • PostgreSQL – Усовершенствованная база данных SQL с открытым исходным кодом, поддерживающая JSON, геопространственные данные и многое другое. Легко настроить с помощью Python.

  • Elasticsearch – Специально разработан для полнотекстового поиска и аналитики. Отлично подходит для интерактивных запросов.

  • MongoDB – Гибкое и масштабируемое хранилище документов NoSQL. Упрощает хранение неструктурированных данных, таких как подробные сведения о списках.

  • Google Большой запрос – Бессерверное хранилище данных хорошо подходит для больших наборов данных. Прекрасно интегрируется с пандами.

Для личного анализа SQLite — отличный выбор. Для более крупных производственных проектов PostgreSQL и Elasticsearch обеспечивают скорость и расширенные аналитические возможности. MongoDB также отлично подходит для гибкого хранения разнообразных данных о листингах.

Цель — выбрать хранилище, оптимизированное для ваших конкретных данных и варианта использования. Все эти параметры прекрасно работают с Python для анализа данных.

Теперь давайте рассмотрим, какие идеи вы можете разблокировать!

Анализ данных о недвижимости

Собранные данные о жилье открывают безграничные возможности для анализа с использованием удивительных библиотек Python для обработки данных:

Прогнозирование оптимальной запрашиваемой цены

Используйте алгоритмы регрессии, такие как «Лассо» и повышение градиента, чтобы автоматически оценивать цену объявления на основе характеристик дома, местоположения, рыночных тенденций и аналогичных недавних продаж.

Выявление недооцененной недвижимости

Рассчитайте показатель оценки недвижимости на основе цены за квадратный фут. Проанализируйте распределение, чтобы обнаружить объявления, цены на которые значительно ниже аналогичных домов в этом районе.

Прогноз ценовых тенденций

Разрабатывайте модели временных рядов с помощью Prophet, чтобы прогнозировать средние цены в районе или регионе на недели или месяцы вперед на основе исторических закономерностей.

Классифицировать тип недвижимости

Обучайте классификаторы, такие как случайные леса, описаниям и атрибутам объектов недвижимости, чтобы автоматически классифицировать списки по типам собственности, таким как ранчо, колониальная, викторианская и т. д.

Обобщить списки

Применяйте методы НЛП, такие как алгоритмы резюмирования, чтобы извлекать ключевые детали из длинных описаний списков в краткие сводки.

И многое другое!

От моделей оценки до прогнозирования джентрификации — возможности поистине безграничны! Python pandas, scikit-learn, TensorFlow, NLTK и другие библиотеки предоставляют все инструменты, необходимые для раскрытия возможностей данных о недвижимости.

Ключ в том, чтобы вопросы и идеи, которые вам нужны, определяли, какие методы анализа данных следует применять.

Масштабный парсинг данных о недвижимости

Вот несколько советов при парсинге больших объемов объявлений:

Используйте надежные платформы парсинга

Такие инструменты, как Scrapy, автоматически обрабатывают нумерацию страниц, повторные попытки, регулирование, кэширование, прокси/ротацию и многое другое. Это делает возможным крупномасштабное соскабливание.

Параллельная очистка

Многопоточный парсинг с использованием таких библиотек, как concurrent.futures или multiprocessing, значительно повышает скорость за счет одновременной выборки нескольких страниц.

Оптимизация хранения данных

Выбирайте оптимизированное хранилище данных, например PostgreSQL или Elasticsearch, чтобы эффективно обрабатывать загрузку больших наборов данных.

Применить фильтры

Используйте поисковые фильтры и функции сайта, такие как максимальная цена, чтобы получать целевые подмножества объявлений, а не собирать все подряд.

Настойчивый прогресс

Часто сохраняйте результаты очистки, чтобы обрабатывать сбои и перезапуски. Не перезапускайте систему с нуля без необходимости.

Мониторинг проблем

Используйте платформы парсинга со встроенным мониторингом, чтобы получать оповещения об ошибках, блокировках или проблемах с производительностью. Реагируйте быстро, когда это необходимо.

При правильной архитектуре вы можете собирать данные из миллионов объявлений о недвижимости, охватывающих целые страны!

Готовы начать собирать данные о недвижимости с помощью Python?

Я надеюсь, что это руководство предоставит исчерпывающий обзор применения веб-скрапинга Python для извлечения ценной информации из данных о списках недвижимости.

Вот несколько ключевых выводов:

  • Данные о недвижимости обеспечивают мощный анализ для инвестиций, развития, исследований и многого другого.

  • Библиотеки Python, такие как BeautifulSoup, Scrapy и Selenium, обеспечивают гибкое извлечение деталей листинга.

  • Варианты хранения данных, такие как PostgreSQL и MongoDB, упрощают анализ больших наборов данных.

  • Scikit-learn, Pandas, TensorFlow и другие открывают безграничные возможности для анализа данных о недвижимости.

  • Использование надежных методов парсинга позволяет масштабировать до миллионов списков.

Парсинг предоставляет огромную возможность получить доступ к данным о недвижимости в огромных масштабах. Ключ в том, чтобы ваши вопросы и цели направляли процесс извлечения и анализа данных.

Мне не терпится увидеть, какие идеи вы откроете для себя! Сбор связанных источников данных, таких как ставки по ипотечным кредитам, отчеты о новом строительстве и демографические данные, также может предоставить еще больше возможностей для анализа.

Если у вас возникнут какие-либо другие вопросы, когда вы начнете извлекать данные о недвижимости, не стесняйтесь обращаться к нам! Я всегда рад помочь коллегам-энтузиастам данных раскрыть потенциал этой области.

Удачного соскабливания!

Теги:

Присоединяйтесь к беседе

Ваш электронный адрес не будет опубликован. Обязательные поля помечены * *