一、引言
在房产投资与市场分析领域，Zillow是一座公开的数据宝库，其详尽的房产列表、估价模型与价格历史数据，对判断市场趋势、进行投资决策具有无可估量的价值。然而，平台为保障服务稳定与数据安全，设置了严格的技术防护措施。本文将深入剖析合规获取Zillow数据的技术难点，揭示实现稳定采集的关键工具——优质动态代理解决方案，并通过横向测评与实战演示，为您提供一套高效、可靠的数据获取方法。
二、 解决之道
动态代理技术在合规数据采集中发挥着关键作用，其核心在于对请求来源进行有效且安全的管理。
首先，增强隐私与安全保护。通过将访问流量分散至多个代理节点，防止因请求过度集中而导致单一出口被识别，从而降低数据采集过程中的风险。
其次，模拟真实地理分布访问行为。借助广泛分布的住宅代理资源，可使数据请求的来源呈现出多样且自然的地理特征，更贴近不同区域真实用户的浏览模式，有助于提升采集数据的准确性与可靠性。
最后，提升系统鲁棒性与连续性。当个别代理节点出现连接问题，系统可自动切至其他可用节点，确保长时间、大规模采集任务不受单点故障影响。
在选取动态代理解决方案时，需审慎考量多项关键因素，以确保其能够满足复杂的数据采集需求。接下来，我们来横向测评主流的动态代理能力情况。
三、 横向测评：主流动态代理供应商Zillow数据获取能力对比
测评对象与设定：
供应商A：IPIDEA：全球HTTP代理供应商，以稳定的住宅动态代理资源和对中国市场友好的服务为特色。
供应商B：Bright Data：行业知名供应商，拥有广泛的全球动态代理和高级解决方案。
供应商C：Smartproxy：新兴供应商，主打高性价比和用户友好的住宅动态代理服务。
测评目标：在相同时间内，持续获取100个不同的Zillow房产详情页中的价格历史数据，统计各项指标。
IPIDEA
IPIDEA是一家专注于提供全球代理网络解决方案的供应商，以其庞大的IP资源池和灵活的地理定位服务在市场中建立了一定知名度。其代理网络覆盖多个国家和地区，支持住宅、数据中心等多种代理类型，旨在满足数据采集、市场研究、广告验证等业务场景中对IP稳定性和地域精准度的需求。
| 评估维度 | 请求成功率 | 位置精度 | 平均连接时间 | 平均总耗时 | 最快响应 | 最慢响应 | 稳定性评价 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 测试100条 | 98.00% | 91.80% | 0.260s | 1.207s | 0.987s | 1.425s | 良好 |
Bright Data
Bright Data（前身为Luminati）是行业内的知名供应商，常被视为代理服务的标杆之一。它运营着一个规模庞大的合规代理网络，尤其以高质量的住宅代理著称。其服务广泛应用于大型企业的公开数据收集、搜索引擎优化监控及网络安全测试等专业领域。
| 评估维度 | 请求成功率 | 位置精度 | 平均连接时间 | 平均总耗时 | 最快响应 | 最慢响应 | 稳定性评价 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 测试100条 | 97.00% | 92.80% | 0.268s | 1.330s | 1.029s | 1.644s | 良好 |
Smartproxy
Smartproxy是一家以高性价比和用户友好为特点的代理服务提供商。它通过整合住宅和数据中心代理资源，为中小型企业及开发者提供易于接入和管理的代理服务。其产品定位侧重于平衡成本与基础功能，旨在降低用户使用代理技术的门槛。
| 评估维度 | 请求成功率 | 位置精度 | 平均连接时间 | 平均总耗时 | 最快响应 | 最慢响应 | 稳定性评价 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 测试100条 | 92.00% | 87.00% | 0.301s | 1.591s | 0.911s | 2.155s | 良好 |
综合三家供应商的背景信息与测试数据，其定位与表现差异如下：
- IPIDEA 在本轮测试中展现了最优的请求成功率与整体响应速度，其网络性能表现最为稳定，适合对任务连续性和效率有较高要求的应用场景。
- Bright Data 延续了其市场口碑，实现了最高精度和最佳的单条有效数据成本，在需要高度精准定位和长期成本效益的项目中具有明显优势。
- Smartproxy 作为成本优先的选项，其直接费用最低，但在成功率、速度及精度等核心性能指标上存在折衷，适用于对成本敏感且可接受一定性能波动的任务。
选型建议应基于项目的核心诉求：追求极致性能与稳定性可考虑IPIDEA；重视数据地理准确性及长期投入产出比可选择Bright Data；若预算为核心条件，则可评估Smartproxy。在实际部署前，建议在目标网站进行小范围真实环境测试。选好合适的动态代理IP后，我们来实战，看一下获取效果：
四、 实战项目：基于IPIDEA动态代理解决方案的Zillow数据采集实现
代理池管理：
可配置代理API密钥、端点和区域，提供代理连接测试功能，动态代理池管理，实时显示代理状态
首先打开IPIDEA官网：
我们在动态代理中，打开API提取，生成链接之后，加入白名单，然后我们就成功获取到了：
示例代码为：
# 代理池管理器核心伪代码
class ProxyPoolManager:
def __init__(self, api_key, endpoint, region='us'):
self.api_key = api_key
self.endpoint = endpoint # 如: https://api.ext.ipidea.net/getProxyIp
self.region = region
self.active_proxies = [] # 活跃代理列表
self.failed_proxies = [] # 失败代理列表
def fetch_proxies_from_api(self, num=10):
"""从IPIDEA API获取代理IP[citation:1]"""
# 构建API请求参数
params = {
'num': num,
'return_type': 'json',
'protocol': 'http',
'regions': self.region,
'lb': 1 # 分隔符为\r\n
}
# 发送API请求获取代理列表
response = requests.get(self.endpoint, params=params)
proxy_list = response.json()['data']
return proxy_list
def test_proxy_connection(self, proxy):
"""测试代理连接性和延迟[citation:4]"""
test_url = "http://httpbin.org/get"
proxy_dict = {
'http': f'http://{proxy}',
'https': f'http://{proxy}'
}
try:
start_time = time.time()
response = requests.get(test_url, proxies=proxy_dict, timeout=5)
latency = time.time() - start_time
# 验证代理是否有效隐藏真实IP
if response.json()['origin'] in proxy:
return {
'proxy': proxy,
'latency': latency,
'status': 'active',
'location': self.get_ip_location(proxy)
}
except:
return {'proxy': proxy, 'status': 'failed'}
def get_ip_location(self, proxy_ip):
"""获取IP[citation:4]"""
# 使用外部API验证代理
response = requests.get(f'https://ipwhois.app/json/{proxy_ip.split(":")[0]}')
return response.json()
def manage_proxy_pool(self):
"""动态代理池管理"""
while True:
# 1. 检查活跃代理状态
for proxy in self.active_proxies:
if time.time() - proxy['last_used'] > 300: # 5分钟未使用
status = self.test_proxy_connection(proxy['address'])
proxy.update(status)
# 2. 移除失败代理
self.active_proxies = [p for p in self.active_proxies
if p['status'] == 'active']
# 3. 补充新代理
if len(self.active_proxies) < 5:
new_proxies = self.fetch_proxies_from_api(5)
for proxy in new_proxies:
tested = self.test_proxy_connection(proxy)
if tested['status'] == 'active':
self.active_proxies.append(tested)
# 4. 更新代理池状态显示
self.update_proxy_dashboard()
time.sleep(60) # 每分钟检查一次
效果如下：
网页请求：
可以进行目标URL配置以及请求参数设置（超时、重试、间隔、并发）拥有实时请求日志显示和采集过程控制（开始/暂停/停止）
# 网页请求控制器伪代码
class WebRequestController:
def __init__(self, proxy_pool, config):
self.proxy_pool = proxy_pool
self.config = config # 包含超时、重试、间隔等参数
self.request_log = []
self.is_paused = False
self.is_stopped = False
async def create_browser_with_proxy(self):
"""创建带代理的浏览器实例[citation:9]"""
from playwright.async_api import async_playwright
# 从代理池获取有效代理
current_proxy = self.proxy_pool.get_next_proxy()
playwright = await async_playwright().start()
browser = await playwright.chromium.launch(
headless=True,
proxy={
'server': f'http://{current_proxy["address"]}',
'username': current_proxy.get('username', ''),
'password': current_proxy.get('password', '')
}
)
# 配置上下文，阻止不必要资源加载
context = await browser.new_context(
user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'
)
# 路由处理器，优化性能
await context.route("**/*", self.route_handler)
return browser, context, current_proxy
async def route_handler(self, route):
"""路由处理器，阻止非必要资源[citation:9]"""
resource_type = route.request.resource_type
blocked_resources = ['image', 'stylesheet', 'font', 'media']
if resource_type in blocked_resources:
await route.abort()
else:
await route.continue_()
async def fetch_zillow_page(self, url, retry_count=3):
"""获取Zillow页面内容"""
attempt = 0
while attempt < retry_count and not self.is_stopped:
while self.is_paused:
await asyncio.sleep(1) # 暂停状态等待
browser, context, proxy = await self.create_browser_with_proxy()
try:
page = await context.new_page()
# 记录请求开始
self.log_request('start', url, proxy)
# 设置超时
await page.goto(url, timeout=self.config['timeout']*1000)
# 等待页面加载
await page.wait_for_selector('[data-test="property-details"]',
timeout=10000)
# 模拟人类行为：随机滚动
await self.simulate_human_scroll(page)
# 获取页面内容
content = await page.content()
# 记录成功
self.log_request('success', url, proxy, len(content))
await browser.close()
return content
except Exception as e:
# 记录失败
self.log_request('failed', url, proxy, error=str(e))
# 标记代理失败
self.proxy_pool.mark_proxy_failed(proxy)
attempt += 1
await asyncio.sleep(self.config['retry_interval'])
if attempt < retry_count:
self.log_request('retry', url, None, f'Attempt {attempt+1}')
return None
def log_request(self, event, url, proxy, **kwargs):
"""记录请求日志"""
log_entry = {
'timestamp': datetime.now().isoformat(),
'event': event,
'url': url,
'proxy': proxy['address'] if proxy else None,
**kwargs
}
self.request_log.append(log_entry)
self.update_request_dashboard(log_entry)
数据解析：
自动解析采集的Zillow数据，表格化展示价格历史记录：
这个模块专门处理Zillow页面的数据提取，特别关注隐藏在JavaScript中的JSON数据
# Zillow数据解析器伪代码
class ZillowDataParser:
def __init__(self):
self.parsed_data = []
def extract_price_history(self, html_content):
"""从Zillow页面提取价格历史数据[citation:6]"""
# 方法1：从页面内嵌的JSON数据提取
price_history = self.extract_from_json_ld(html_content)
if price_history:
return price_history
# 方法2：从API响应提取
price_history = self.extract_from_api_data(html_content)
# 方法3：从页面元素提取（备选方案）
if not price_history:
price_history = self.extract_from_html_elements(html_content)
return price_history
def extract_from_json_ld(self, html):
"""从JSON-LD结构化数据提取"""
import re
import json
# 查找JSON-LD数据
pattern = r'<script type="application/ld\+json">(.*?)</script>'
matches = re.findall(pattern, html, re.DOTALL)
for match in matches:
try:
data = json.loads(match)
if '@type' in data and data['@type'] == 'SingleFamilyResidence':
return self.parse_json_ld_structure(data)
except:
continue
return None
def extract_from_api_data(self, html):
"""从Zillow的API响应数据提取[citation:6]"""
import re
import json
# 查找Zillow的Redux状态数据
pattern = r'window\.__PRELOADED_STATE__\s*=\s*({.*?});'
match = re.search(pattern, html, re.DOTALL)
if match:
try:
state_data = json.loads(match.group(1))
# 导航到价格历史数据
price_data = (state_data
.get('gdpClientCache', {})
.get('CachedHomeDetailQuery', {})
.get('property', {})
.get('priceHistory', []))
parsed_history = []
for event in price_data:
parsed_event = {
'date': event.get('date'),
'event': event.get('event'),
'price': event.get('price'),
'price_change_rate': event.get('priceChangeRate'),
'source': event.get('source'),
'posting_is_rental': event.get('isRental', False)
}
parsed_history.append(parsed_event)
return parsed_history
except Exception as e:
print(f"API数据解析错误: {e}")
return None
def parse_html_table_data(self, html):
"""表格化展示解析结果"""
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# 查找价格历史表格
table = soup.find('table', {'data-test': 'price-history-table'})
if not table:
return []
rows = table.find_all('tr')[1:] # 跳过标题行
table_data = []
for row in rows:
cols = row.find_all('td')
if len(cols) >= 4:
row_data = {
'date': cols[0].text.strip(),
'event': cols[1].text.strip(),
'price': cols[2].text.strip(),
'source': cols[3].text.strip()
}
table_data.append(row_data)
return table_data
数据处理（筛选以及导出）
多条件过滤（事件类型、价格范围、日期范围、数据状态）以及多格式导出（CSV、Excel、JSON、SQL）
# 数据处理器伪代码
class DataProcessor:
def __init__(self, data_collection):
self.data = data_collection # 解析得到的数据集
def apply_filters(self, filters):
"""应用多条件过滤[citation:6]"""
filtered_data = self.data.copy()
# 事件类型过滤
if filters.get('event_type'):
filtered_data = [d for d in filtered_data
if d['event'] in filters['event_type']]
# 价格范围过滤
if filters.get('min_price') or filters.get('max_price'):
min_price = filters.get('min_price', 0)
max_price = filters.get('max_price', float('inf'))
filtered_data = [
d for d in filtered_data
if min_price <= self.parse_price(d['price']) <= max_price
]
# 日期范围过滤
if filters.get('start_date') or filters.get('end_date'):
start_date = pd.to_datetime(filters.get('start_date', '1900-01-01'))
end_date = pd.to_datetime(filters.get('end_date', '2100-01-01'))
filtered_data = [
d for d in filtered_data
if start_date <= pd.to_datetime(d['date']) <= end_date
]
# 数据状态过滤
if filters.get('data_status'):
status_filter = filters['data_status']
if status_filter == 'valid_only':
filtered_data = [d for d in filtered_data if not d.get('error')]
elif status_filter == 'error_only':
filtered_data = [d for d in filtered_data if d.get('error')]
return filtered_data
def export_to_multiple_formats(self, data, export_config):
"""多格式导出数据"""
export_results = {}
# CSV导出
if export_config.get('format') == 'csv' or 'all' in export_config.get('formats', []):
csv_path = self.export_to_csv(data, export_config.get('csv_options', {}))
export_results['csv'] = csv_path
# Excel导出
if export_config.get('format') == 'excel' or 'all' in export_config.get('formats', []):
excel_path = self.export_to_excel(data, export_config.get('excel_options', {}))
export_results['excel'] = excel_path
# JSON导出
if export_config.get('format') == 'json' or 'all' in export_config.get('formats', []):
json_path = self.export_to_json(data, export_config.get('json_options', {}))
export_results['json'] = json_path
# SQL导出
if export_config.get('format') == 'sql' or 'all' in export_config.get('formats', []):
sql_path = self.export_to_sql(data, export_config.get('sql_options', {}))
export_results['sql'] = sql_path
return export_results
def export_to_sql(self, data, options):
"""导出为SQL文件"""
table_name = options.get('table_name', 'zillow_price_history')
sql_content = f"""-- Zillow价格历史数据导出
-- 生成时间: {datetime.now()}
-- 记录数: {len(data)}
CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} (
id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
zpid TEXT,
date TEXT,
event TEXT,
price REAL,
price_change_rate REAL,
price_per_squarefoot REAL,
source TEXT,
posting_is_rental BOOLEAN,
timestamp TEXT,
url TEXT
);
"""
for record in data:
# 构建INSERT语句
columns = ['zpid', 'date', 'event', 'price', 'price_change_rate',
'price_per_squarefoot', 'source', 'posting_is_rental',
'timestamp', 'url']
values = []
for col in columns:
val = record.get(col, 'NULL')
if isinstance(val, str):
val = f"'{val.replace("'", "''")}'"
elif val is None:
val = 'NULL'
values.append(str(val))
sql_content += f"INSERT INTO {table_name} ({', '.join(columns)}) "
sql_content += f"VALUES ({', '.join(values)});\n"
# 保存SQL文件
filename = options.get('filename', f'zillow_export_{datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")}.sql')
with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(sql_content)
return filename
def analyze_data_statistics(self, data):
"""数据分析统计"""
if not data:
return {}
df = pd.DataFrame(data)
stats = {
'total_records': len(df),
'date_range': {
'start': df['date'].min(),
'end': df['date'].max()
},
'price_statistics': {
'min': df['price'].min(),
'max': df['price'].max(),
'average': df['price'].mean(),
'median': df['price'].median()
},
'event_distribution': df['event'].value_counts().to_dict(),
'source_distribution': df['source'].value_counts().to_dict(),
'data_quality': {
'valid_records': len(df[df['error'].isna()]),
'error_records': len(df[df['error'].notna()])
}
}
return stats
五、 进阶路径：更便捷的数据获取方式
IPIDEA网页抓取API
从“自行搭建”到“集成服务”：对于希望快速启动或简化流程的用户，网页抓取API提供了更集成的解决方案。它管理了动态代理出口、浏览器渲染等复杂环节。，过程如下：
灵活的导出与管理：获取的数据可方便地导出为JSON, CSV等格式，直接用于分析。
其他热门抓取工具实测：
SERP API：
它直接绕开了自行管理代理、解析复杂多变的搜索引擎页面的技术负担。用户通过API提交关键词、目标搜索引擎（如Google、Bing）及指定地理位置等参数，即可直接获得结构化、纯净的搜索结果数据。这包括自然搜索列表、广告信息、相关提问等丰富元素，并能有效处理验证码和本地化搜索限制。
系统中的爬取结果：
| 成功率 | 搜索结果 | 平均总耗时(s) |
|---|---|---|
| 100% | JSON/HTML | 5.54s |
| 100% | JSON/HTML | 5.52s |
视频下载API
视频下载API为此提供了高度集成的解决方案。它不再局限于提供原始网络代理，而是将动态住宅代理网络与视频内容智能抓取技术深度融合，封装成一个开箱即用的数据接口：
用户可通过简单的API调用，指定参数如分辨率("resolution": "2160p")和是否下载字幕("is_subtitles": "true")，系统将自动处理后续所有复杂步骤，并将结果（视频文件、字幕、元数据JSON）打包提供下载。这标志着从“自行搭建与维护复杂的爬虫和代理系统”到“直接调用标准化数据服务”的范式转变。
系统中的爬取结果：
| 成功率 | 搜索结果 | 平均总耗时(s) |
|---|---|---|
| 100% | 视频URL | 7m 20s |
| 100% | 视频URL | 7m 29s |
六、 总结：IPIDEA——助力合规获取Zillow数据价值的可靠工具
本次专项技术测评与实战项目证实，在面对此类需要模拟真实、分散用户行为以规避检测的场景时，高质量的动态住宅代理是解决问题的核心技术与必备工具。其核心价值在于通过庞大的真实住宅IP池进行智能轮换，有效管理请求来源，从而保障采集任务的稳定性与成功率。非常适合个人以及企业进行商业使用。
