Zillow — одна из самых популярных платформ недвижимости с миллионами объявлений о недвижимости и исчерпывающими рыночными данными. Независимо от того, являетесь ли вы инвестором в недвижимость, исследователем рынка или разработчиком приложений, данные Zillow могут предоставить ценную информацию, которая поможет вам принимать обоснованные решения.
В этом подробном руководстве мы покажем вам процесс масштабного веб-сбора данных о недвижимости Zillow с использованием Python, BeautifulSoup и API ScrapingBee в 2024 году. В результате у вас будет надежный парсер Zillow, который может эффективно и надежно извлекать ключевые данные из нескольких списков объектов недвижимости.
Зачем очищать данные Zillow?
Сбор данных о недвижимости Zillow дает несколько преимуществ:
Анализ рынка: анализируйте цены на недвижимость, тенденции и рыночные условия в конкретных местах, чтобы определить инвестиционные возможности или оценить состояние рынка жилья.
Конкурентное исследование: Собирайте данные о конкурирующих объектах недвижимости, их характеристиках и ценах, чтобы получить конкурентное преимущество и принимать решения на основе данных.
Создание приложений: используйте собранные данные для создания приложений по недвижимости, таких как системы поиска недвижимости, инструменты оценки или платформы рыночной аналитики.
Академическое исследование: Соберите данные для научных исследований, связанных с жильем, городским планированием или экономическим анализом.
Понимание структуры веб-сайта Zillow
Прежде чем мы начнем парсинг, очень важно понять структуру веб-сайта Zillow и определить элементы, которые мы хотим извлечь. Вот пошаговый процесс:
Перейдите на веб-сайт Zillow (www.zillow.com) и найдите недвижимость в определенном месте.
Проверьте источник страницы с помощью инструментов разработчика вашего браузера (щелкните правой кнопкой мыши и выберите «Проверить» или нажмите F12).
Определите элементы HTML, содержащие данные, которые вы хотите очистить, например карточки недвижимости, цену, адрес, спальни, ванные комнаты, площадь в квадратных метрах и т. д.
Обратите внимание на классы CSS, идентификаторы или другие атрибуты, которые однозначно идентифицируют эти элементы.
Понимание структуры веб-сайта поможет вам написать целевые селекторы CSS или выражения XPath для поиска и извлечения нужных данных.
Настройка среды парсинга
Для начала убедитесь, что у вас есть следующие предпосылки:
- Python 3.x установлен
- Библиотека BeautifulSoup (
pip install beautifulsoup4) - Библиотека запросов (
pip install requests) - Ключ API ScrapingBee (зарегистрируйтесь по адресу https://www.scrapingbee.com/)
Мы будем использовать Python в качестве языка программирования, BeautifulSoup для анализа HTML и API ScrapingBee для обработки рендеринга JavaScript и обхода мер защиты от очистки.
Создание скребка Zillow
Давайте углубимся в код и шаг за шагом создадим наш парсер Zillow.
Шаг 1. Импортируйте библиотеки
Начните с импорта необходимых библиотек:
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jsonШаг 2: Настройте ScrapingBee
Инициализируйте клиент ScrapingBee с помощью ключа API:
from scrapingbee import ScrapingBeeClient
client = ScrapingBeeClient(api_key=‘YOUR_API_KEY‘)Замените ‘YOUR_API_KEY‘ с вашим фактическим ключом API ScrapingBee.
Шаг 3. Определите функцию очистки
Создайте функцию с именем scrape_zillow_listings который принимает базовый URL-адрес, количество страниц для очистки и имя выходного файла в качестве параметров:
def scrape_zillow_listings(base_url, num_pages, output_file):
listings_data = []
for page in range(1, num_pages + 1):
url = f"{base_url}/{page}_p/"
response = client.get(
url,
params={
"stealth_proxy": "true",
"wait_browser": "true"
}
)
soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser‘)
# Scrape listing data here
with open(output_file, ‘w‘) as file:
json.dump(listings_data, file, indent=2)Эта функция будет перебирать указанное количество страниц, выполнять запросы к каждой странице с помощью ScrapingBee, анализировать содержимое HTML с помощью BeautifulSoup и сохранять очищенные данные в файл JSON.
Шаг 4: Извлечение данных о листинге
Внутри scrape_zillow_listings найдите все элементы листинга и извлеките нужные точки данных:
listings = soup.select(‘.ListItem‘)
for listing in listings:
data = {}
# Extract URL
url = listing.select_one(‘.ListItem a‘)[‘href‘]
data[‘url‘] = url
# Extract address
address = listing.select_one(‘.ListItem address‘).get_text(strip=True)
data[‘address‘] = address
# Extract price
price = listing.select_one(‘.ListItem .price‘).get_text(strip=True)
data[‘price‘] = price
# Extract bedrooms, bathrooms, square footage
details = listing.select(‘.ListItem li‘)
for detail in details:
text = detail.get_text(strip=True)
if ‘bd‘ in text:
data[‘bedrooms‘] = text.split(‘ ‘)[0]
elif ‘ba‘ in text:
data[‘bathrooms‘] = text.split(‘ ‘)[0]
elif ‘sqft‘ in text:
data[‘square_footage‘] = text.split(‘ ‘)[0]
listings_data.append(data)Этот код использует селекторы CSS для поиска и извлечения URL-адреса, адреса, цены, спален, ванных комнат и квадратных метров для каждого объявления. Извлеченные данные сохраняются в словаре и добавляются к listings_data .
Шаг 5: Извлеките дополнительную информацию
Чтобы получить дополнительную информацию, такую как история цен и Zestimate, мы можем сделать отдельные запросы к URL-адресу каждого объявления и проанализировать ответ:
def scrape_listing_details(url):
response = client.get(
url,
params={
"stealth_proxy": "true",
"wait_browser": "true"
}
)
soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser‘)
data = {}
# Extract price history
price_history = []
table = soup.select_one(‘.sc-dlnjPT‘)
if table:
rows = table.select(‘tr‘)
for row in rows[1:]:
cells = row.select(‘td‘)
date = cells[0].get_text(strip=True)
event = cells[1].get_text(strip=True)
price = cells[2].get_text(strip=True)
price_history.append({‘date‘: date, ‘event‘: event, ‘price‘: price})
data[‘price_history‘] = price_history
# Extract Zestimate
zestimate = soup.select_one(‘#home-value-estimate‘)
if zestimate:
data[‘zestimate‘] = zestimate.get_text(strip=True)
return dataЭта функция выполняет запрос к URL-адресу листинга, извлекает таблицу истории цен и значение Zestimate (если доступно) и возвращает данные в виде словаря.
Вы можете вызвать эту функцию для каждого URL-адреса листинга и объединить возвращаемые данные с существующими данными о листинге:
for listing in listings_data:
url = listing[‘url‘]
details = scrape_listing_details(url)
listing.update(details)Шаг 6: Запустите парсер
Наконец, позвоните в scrape_zillow_listings функция с желаемыми параметрами:
base_url = ‘https://www.zillow.com/homes/for_sale/New-York,-NY_rb/‘
num_pages = 5
output_file = ‘zillow_listings.json‘
scrape_zillow_listings(base_url, num_pages, output_file)Этот код очистит списки Zillow в Нью-Йорке на 5 страницах и сохранит данные в файл с именем zillow_listings.json.
Меры по предотвращению царапин
Zillow использует различные меры по предотвращению автоматического извлечения данных. Однако, используя API ScrapingBee, мы можем преодолеть эти проблемы:
Рендеринг JavaScript: ScrapingBee отображает JavaScript на стороне сервера, позволяя нам получить доступ к динамически загружаемому контенту.
Ротация IP: ScrapingBee меняет IP-адреса для каждого запроса, снижая риск блокировки или бана.
CAPTCHA Решение: ScrapingBee автоматически решает CAPTCHA, обеспечивая бесперебойный парсинг.
Используя функции ScrapingBee, мы можем надежно и в большом масштабе очищать данные Zillow, не беспокоясь о мерах по предотвращению очистки.
Масштабирование скребка
Чтобы масштабировать парсер и извлекать данные с нескольких страниц или мест, вы можете изменить base_url и num_pages переменные соответственно. Например:
base_urls = [
‘https://www.zillow.com/homes/for_sale/New-York,-NY_rb/‘,
‘https://www.zillow.com/homes/for_sale/Los-Angeles,-CA_rb/‘,
‘https://www.zillow.com/homes/for_sale/Chicago,-IL_rb/‘
]
for base_url in base_urls:
scrape_zillow_listings(base_url, num_pages, output_file)Этот код будет собирать списки из нескольких городов, перебирая список базовых URL-адресов.
Вы также можете реализовать параллельную обработку, используя такие библиотеки, как multiprocessing or concurrent.futures чтобы ускорить процесс очистки.
Лучшие практики и советы
Вот несколько лучших практик и советов, которые следует учитывать при очистке данных Zillow:
Соблюдайте Условия обслуживания Zillow.: просмотрите условия обслуживания Zillow и файл robot.txt, чтобы убедиться в соблюдении их политик очистки.
Используйте соответствующие задержки: добавьте случайные задержки между запросами, чтобы избежать перегрузки серверов Zillow и минимизировать риск блокировки.
Обрабатывайте ошибки корректно: реализовать обработку ошибок, чтобы перехватывать и обрабатывать исключения, такие как сетевые ошибки или изменения в структуре веб-сайта.
Храните данные эффективно: Используйте соответствующие структуры данных и базы данных для эффективного хранения и управления очищенными данными.
Мониторить и поддерживать: регулярно отслеживайте производительность вашего парсера и адаптируйтесь к любым изменениям в структуре веб-сайта Zillow или мерам по борьбе со парсером.
Заключение
В этом руководстве мы рассмотрели, как в 2024 году выполнять масштабный веб-очистку данных о недвижимости Zillow с помощью Python, BeautifulSoup и ScrapingBee API. Следуя пошаговому руководству и используя функции ScrapingBee, вы сможете создать надежный и эффективный скребок Zillow для извлечения ценной информации для различных приложений.
Не забывайте соблюдать условия обслуживания Zillow, внедрять лучшие практики и ответственно обращаться с данными. Используя собранные данные, вы можете проводить анализ рынка, исследование конкурентов, создавать приложения или проводить научные исследования, связанные с индустрией недвижимости.
Удачного соскабливания!
FAQ
Законно ли собирать данные Zillow?
Обязательно ознакомьтесь с условиями обслуживания Zillow и файлом robot.txt, чтобы обеспечить соблюдение их политик очистки. Парсинг следует проводить ответственно и в законных целях.Могу ли я использовать собранные данные в коммерческих целях?
Использование очищенных данных зависит от условий Zillow. Обязательно ознакомьтесь и соблюдайте их рекомендации относительно использования данных и прав интеллектуальной собственности.Как часто мне следует очищать данные Zillow?
Частота очистки зависит от ваших конкретных требований и цели вашего проекта. Однако важно помнить о нагрузке на сервер Zillow и избегать чрезмерного или агрессивного парсинга. Внедрите соответствующие задержки между запросами и отслеживайте влияние вашего парсера на их веб-сайт.Что, если Zillow изменит структуру своего сайта?
Веб-сайты могут со временем изменить свою структуру, что может привести к поломке парсера. Крайне важно регулярно отслеживать производительность парсера и адаптировать код для обработки любых изменений в структуре HTML или селекторах CSS. Обслуживание и обновление парсера — это непрерывный процесс.Могу ли я получить данные с других сайтов по недвижимости?
Да, принципы и методы, описанные в этом руководстве, можно применять и для сбора данных с других сайтов недвижимости. Однако каждый веб-сайт может иметь свою собственную структуру, меры защиты от парсинга и условия обслуживания. Внесите соответствующие изменения в код и убедитесь, что он соответствует политике соответствующего веб-сайта.
Следуя этому подробному руководству и используя возможности Python, BeautifulSoup и ScrapingBee, вы будете хорошо подготовлены к сбору данных Zillow о недвижимости в больших масштабах и получите ценную информацию для своих проектов в 2024 году и в последующий период.
