抓取Zillow数据：Python自动化采集房源信息步骤详解

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手把手教你用Python薅Zillow羊毛

最近不少搞海外房产分析的老铁私信问我，怎么用Python自动抓Zillow上的房源信息。这事儿说难不难，但有几个坑得提前避雷。今天咱们就唠点实在的，重点说说怎么用代理IP保平安，毕竟Zillow的反爬机制可不是吃素的。

开工前的家伙事儿

先列个工具清单省得抓瞎：

• Python3.6+（建议装个Anaconda全家桶）
• Requests库（发请求必备）
• BeautifulSoup4（拆解网页神器）
• ipipgo代理服务（重点！后面细说）

代理ip的命门作用

抓Zillow数据最要命的就是IP被封。我刚开始用本机IP硬刚，结果半小时就被拉黑名单。后来换成ipipgo的住宅代理IP，他家有9000多万真实家庭IP池，每次请求换个马甲，Zillow根本分不清是真人还是程序。

这里有个配置代理的示例代码（记得替换成自己的账号）：

proxies = {
    'HTTP': 'http://username:password@gateway.ipipgo.com:端口',
    'https': 'https://username:password@gateway.ipipgo.com:端口'
}
response = requests.get(url, proxies=proxies, timeout=10)

实战采集四部曲

1. 伪装成正常浏览器
别让Zillow看出你是机器人，headers里这些参数不能少：

2. 智能翻页有讲究
Zillow的翻页参数藏在javaScript里，别傻乎乎拼URL。建议用Selenium模拟点击"下一页"，或者抓包找真实API接口。

3. 数据拆解要精准
房价、面积这些关键信息通常藏在特定的class里，用BeautifulSoup定位时要多试几种选择器。比如房价可能同时存在和

两种写法。

4. 异常处理不能少
建议每抓50条数据就换次IP，用ipipgo的动态住宅IP轮换策略。遇到验证码别硬刚，可以暂停2-3分钟再继续。

数据存哪儿合适

小规模采集存CSV就行，要是天天抓建议上数据库。MySQL或MongoDB都OK，关键是要定期备份。记得把原始HTML也存下来，防止解析出错要重新抓。

常见翻车现场QA

Q：刚抓几页就被封IP怎么办？
A：八成是用了数据中心IP，换成ipipgo的高匿住宅IP，再配合请求频率控制（建议3-5秒/次）

Q：动态IP和静态ip怎么选？
A：高频采集用动态，长期监测某个区域用静态。ipipgo两种类型都支持，根据业务场景灵活切换

Q：采集速度总上不去咋整？
A：可以开多线程配合IP池，但要注意别把Zillow服务器搞崩了。ipipgo支持socks5/http(s)全协议，并发性能稳得一批

最后唠叨句，抓数据讲究个细水长流。用好代理IP这个护身符，配合合理的请求策略，才能持续稳定地获取Zillow房源信息。有技术问题欢迎留言，看到都会回！

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