Zillow网页爬取：Zillow房产数据爬取方案

Zillow房产数据爬取的核心难点

想要抓取Zillow的房产数据，首先要理解它的反爬机制。这个平台对高频访问的IP地址极其敏感，普通爬虫程序在连续请求5-10次后就会触发封禁。更麻烦的是，这种封禁可能持续数小时甚至永久，导致数据采集被迫中断。

很多新手会尝试降低请求频率，但实际操作中发现：即使设置3秒以上的请求间隔，依然会被识别为异常流量。这是因为Zillow不仅监测单个IP的访问频率，还会统计同一IP的日请求总量，当超过某个阈值时就会触发防御机制。

代理IP的实战解决方案

通过天启代理提供的动态住宅代理IP服务，可以有效突破单IP的限制。其核心原理是将数据请求分散到不同的IP地址，让每个IP的访问行为都符合正常用户特征。这里要注意三个关键参数配置：

参数	建议值	注意事项
IP切换频率	每5-10次请求	需配合随机切换时间间隔
并发线程数	≤3线程/IP	过高会导致IP快速失效
请求间隔	2-5秒随机	需设置随机浮动值

天启代理的技术优势解析

在实测对比中发现，天启代理的住宅代理IP池特别适合Zillow这类平台的数据采集。其自建机房提供的IP资源具有真实住宅网络特征，能完美模拟终端用户访问行为。相较于市面常见的机房代理，天启代理的IP存活周期延长了3-5倍，单个IP可完成更多次有效请求。

特别值得一提的是其毫秒级IP切换技术，配合API接口可实现请求级别的IP更换。这意味着在连续请求不同房源页面时，每个请求都可以来自不同的城市、不同的网络运营商，极大降低了被识别为机器流量的风险。

实战配置指南（Python示例）

这里给出一个经过验证有效的Python代码配置模板，重点展示代理IP的集成方式：

import requests
from itertools import cycle

 从天启代理获取的API接口
proxy_api = "https://api.tianqidaili.com/getip"

def get_proxies():
    ips = requests.get(proxy_api).json()['data']
    return cycle([f"http://{ip['host']}:{ip['port']}" for ip in ips])

proxy_pool = get_proxies()

for page in range(1, 100):
    proxy = next(proxy_pool)
    headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36'}
    try:
        response = requests.get(f'https://www.zillow.com/homes/{page}', 
                             proxies={"http": proxy, "https": proxy},
                             headers=headers,
                             timeout=10)
         数据处理逻辑...
    except Exception as e:
        print(f"IP {proxy} 失效，自动切换下一个")