房地产数据采集：Zillow房源爬取与清洗实战

Zillow爬虫为啥非得用代理IP？这事儿得说透

搞房地产数据采集的兄弟都知道，Zillow这平台就像个刺猬——数据肥美但浑身带刺。上周我亲眼见着同行老张的服务器IP被拉黑，200多个爬虫线程全趴窝。关键点在于Zillow的反爬机制比地铁安检还严，普通IP连续访问超过20次直接关小黑屋。

这时候就得靠代理IP来玩换装游戏。拿我们自家ipipgo的动态住宅IP来说，每次请求都像换了件新马甲，网站根本分不清是真人浏览还是机器操作。特别是做跨州房源比对时，不同地区的住宅IP能直接拿到当地房价的隐藏折扣信息，这可比用数据中心IP实在多了。

选代理IP的门道比你想的深

市面上代理IP鱼龙混杂，我踩过的坑够写本教科书。先说三个硬指标：

特别提醒：千万别贪便宜用共享IP池，上次用某家的共享IP，结果爬到的房价数据里混了加拿大的货币单位，清洗数据差点洗到崩溃。ipipgo的独享通道在这块确实稳，每个爬虫任务分配独立IP段，数据污染率直接降了七成。

手把手教你搭建爬虫系统

先说实战配置方案（Python示例）：

import requests
from itertools import cycle

ip_pool = ipipgo.get_proxy_pool(type='residential', region='auto') 
proxies = cycle(ip_pool)

def fetch_listing(url):
    try:
        proxy = next(proxies)
        resp = requests.get(url, 
                          proxies={"http": proxy, "https": proxy},
                          headers=generate_random_header(),
                          timeout=8)
        return resp.json()
    except Exception as e:
        ipipgo.report_failed(proxy)   自动剔除失效IP
        return fetch_listing(url)

关键技巧就三点：随机请求头+IP自动切换+超时熔断。记得在headers里加”Referer”: “https://www.zillow.com/”伪装来源，这个细节能让请求成功率提升40%不止。

数据清洗的坑一个比一个深

爬下来的数据就像没处理的毛坯房，得好好装修。常见幺蛾子包括：

• 房价显示”$1″——其实是JS动态加载失败
• 户型信息藏在图片里
• 历史交易记录分页超过100页

这时候要用异常值过滤+多源校验。比如建筑面积字段，用正则表达式匹配数字+sq ft格式，再对比county的公开记录。推荐用ipipgo的静态住宅IP来做校验请求，避免触发验证码。

常见问题QA

Q：总被封IP怎么办？
A：检查三个点：1.是否用了透明代理（必须高匿名）2.请求频率是否＞3次/秒 3.是否带cookie访问。建议用ipipgo的自动轮换模式，设置5-7秒的随机延迟。

Q：需要爬历史交易数据怎么搞？
A：走Zillow的API逆向工程，配合住宅IP做分布式请求。注意要模拟鼠标移动轨迹，这个用Selenium+ipipgo的浏览器集成方案比较稳。

Q：遇到验证码怎么破？
A：立即切换IP并降低频率，推荐上ipipgo的验证码重试机制，自动把触发验证码的请求转到人工打码通道，比硬刚验证码识别省心得多。

说句大实话，做房产数据采集这行，ipipgo的住宅代理确实是我的保命符。上次帮客户抓取洛杉矶学区房数据，用动态IP池连续跑了72小时没翻车，数据完整率直接干到98.3%。这东西就跟炒菜的火候一样，掌握好了真能出硬菜。