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title: "如何用 Python 构建 Zillow 爬虫"
description: "房地产行业与大数据密不可分。您是否想过如何构建专属的 Zillow 爬虫？本文将为您详细讲解！"
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[返回博客](https://marsproxies.cn/blog/) 2025年6月27日

# 高效 Zillow 数据抓取完整指南

[操作指南](https://marsproxies.cn/blog/category/how-to/)

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目录

1. [了解 Zillow 网站结构](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E4%BA%86%E8%A7%A3-zillow-%E7%BD%91%E7%AB%99%E7%BB%93%E6%9E%84)
2. [前端结构](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E5%89%8D%E7%AB%AF%E7%BB%93%E6%9E%84)
3. [JavaScript 渲染内容](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-javascript-%E6%B8%B2%E6%9F%93%E5%86%85%E5%AE%B9)
4. [使用浏览器开发者工具](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%B5%8F%E8%A7%88%E5%99%A8%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%80%85%E5%B7%A5%E5%85%B7)
5. [Zillow 数据抓取的工具与技术](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-zillow-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8A%93%E5%8F%96%E7%9A%84%E5%B7%A5%E5%85%B7%E4%B8%8E%E6%8A%80%E6%9C%AF)
6. [编程语言与库](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%BC%96%E7%A8%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80%E4%B8%8E%E5%BA%93)
7. [无头浏览器](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E6%97%A0%E5%A4%B4%E6%B5%8F%E8%A7%88%E5%99%A8)
8. [基于 API 的方案](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E5%9F%BA%E4%BA%8E-api-%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%A1%88)
9. [无代码工具](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E6%97%A0%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%B7%A5%E5%85%B7)
10. [如何用 Python 构建 Zillow 爬虫](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E5%A6%82%E4%BD%95%E7%94%A8-python-%E6%9E%84%E5%BB%BA-zillow-%E7%88%AC%E8%99%AB)
11. [第一步：搭建环境](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%AD%A5%E6%90%AD%E5%BB%BA%E7%8E%AF%E5%A2%83)
12. [第二步：获取搜索结果](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E6%AD%A5%E8%8E%B7%E5%8F%96%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%BB%93%E6%9E%9C)
13. [第三步：解析房源列表](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%AC%AC%E4%B8%89%E6%AD%A5%E8%A7%A3%E6%9E%90%E6%88%BF%E6%BA%90%E5%88%97%E8%A1%A8)
14. [第四步：获取房源详细信息](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%AC%AC%E5%9B%9B%E6%AD%A5%E8%8E%B7%E5%8F%96%E6%88%BF%E6%BA%90%E8%AF%A6%E7%BB%86%E4%BF%A1%E6%81%AF)
15. [第五步：处理分页](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%AC%AC%E4%BA%94%E6%AD%A5%E5%A4%84%E7%90%86%E5%88%86%E9%A1%B5)
16. [第六步：数据存储](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%AC%AC%E5%85%AD%E6%AD%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%AD%98%E5%82%A8)
17. [进阶抓取技巧](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E8%BF%9B%E9%98%B6%E6%8A%93%E5%8F%96%E6%8A%80%E5%B7%A7)
18. [绕过反爬措施](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%BB%95%E8%BF%87%E5%8F%8D%E7%88%AC%E6%8E%AA%E6%96%BD)
19. [处理 JavaScript 渲染内容](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E5%A4%84%E7%90%86-javascript-%E6%B8%B2%E6%9F%93%E5%86%85%E5%AE%B9)
20. [性能优化](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E6%80%A7%E8%83%BD%E4%BC%98%E5%8C%96)
21. [监控与维护](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%9B%91%E6%8E%A7%E4%B8%8E%E7%BB%B4%E6%8A%A4)
22. [规模化您的 Zillow 爬虫](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E8%A7%84%E6%A8%A1%E5%8C%96%E6%82%A8%E7%9A%84-zillow-%E7%88%AC%E8%99%AB)
23. [云端部署](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E4%BA%91%E7%AB%AF%E9%83%A8%E7%BD%B2)
24. [调度与自动化](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E8%B0%83%E5%BA%A6%E4%B8%8E%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96)
25. [数据管道集成](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%AE%A1%E9%81%93%E9%9B%86%E6%88%90)
26. [自建 Zillow 爬虫的替代方案](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E8%87%AA%E5%BB%BA-zillow-%E7%88%AC%E8%99%AB%E7%9A%84%E6%9B%BF%E4%BB%A3%E6%96%B9%E6%A1%88)
27. [结语](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%BB%93%E8%AF%AD)

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如果您既关注房地产行业、又热衷大数据，那么您多半已经不止一次想过要从 Zillow 抓取数据。无论是追踪当前市场趋势、对比不同平台的房源，还是挖掘潜在客户线索，实时获取房地产数据都是一项极具价值的资产。

本文将带您用 Python 构建 Zillow 爬虫，介绍所需的核心工具，并探讨如何高效地规模化与自动化您的数据抓取流程。

## 了解 Zillow 网站结构

在深入代码等更复杂的内容之前，我们需要先了解 Zillow 网站的结构，以及它如何呈现我们所需的房地产数据。

### 前端结构

Zillow 网站包含多种类型的页面，其中与我们最相关的有以下两种：

- **搜索结果页：**这类页面按价格、位置或卧室数量等条件筛选并展示房源列表。
- **房源详情页：**点击某个房源后，您会进入一个展示该房源完整信息的页面。

这两类页面都包含结构化数据，这些数据既可能以静态方式渲染，也可能通过动态方式加载。了解这些页面的布局是成功抓取 Zillow 网页内容的关键。

### JavaScript 渲染内容

Zillow 的许多内容是在页面首次加载后通过[JavaScript](https://marsproxies.com/blog/javascript-fetch-api/)动态加载的。这意味着仅查看原始 HTML（尤其是使用 requests 等库时）无法获取您想要的数据，您需要定位嵌入的 JSON 数据，或使用[无头浏览器](https://marsproxies.cn/blog/headless-browser/)完整渲染页面后再进行解析。

### 使用浏览器开发者工具

要定位数据来源，请执行以下步骤：

1. 在 Chrome 或 Firefox 中打开 Zillow 搜索页面
2. 右键点击房源卡片，选择“检查”以打开开发者工具
3. 进入 Network 标签页，筛选*XHR*请求，查找 JSON API 请求
4. 或者，查看 Elements 标签页，寻找包含嵌入数据&#x7684;*\<script type="application/json">*&#x6807;签

相比抓取可见的 HTML 内容，提取这类嵌入数据能获得更稳定、更结构化的数据来源。

## Zillow 数据抓取的工具与技术

要成功从 Zillow 提取数据，您需要合适的工具和技术，具体选择取决于您的数据抓取目标。

### 编程语言与库

Python 因其成熟的生态系统和易用性，成为网络爬取领域广泛使用的语言。以下是几个核心库：

- [requests](https://pypi.org/project/requests/)：处理 HTTP 请求以获取 HTML 内容
- [BeautifulSoup](https://pypi.org/project/beautifulsoup4/)：解析并遍历 HTML 和 XML 内容
- [lxml](https://lxml.de/) 和 [parsel](https://pypi.org/project/parsel/)：提供 XPath 和 CSS 选择器支持，实现快速解析

要一次性安装所有这些库，请使用以下命令：

```javascript
pip install requests beautifulsoup4 lxml parsel
```

借助这些库，您可以高效地从 Zillow 搜索结果页和房源详情页中提取房地产数据。

更倾向于使用 Go 而非 Python？我们的[Golang 网络爬虫指南](https://marsproxies.cn/blog/golang-web-scraper/)详细介绍了如何用 Go 从零构建爬虫

### 无头浏览器

对于通过 JavaScript 渲染的内容，可以考虑使用无头浏览器：

- **Selenium**：自动化浏览器操作，加载完整页面
- [**Playwright**](https://marsproxies.cn/blog/playwright-vs-puppeteer/)：一种更快速的现代工具，支持多种浏览器和上下文环境

对于 JavaScript 执行后才会出现的 Zillow 房源数据，这些工具是进行数据抓取不可或缺的。

### 基于 API 的方案

您也可以借助第三方 API，由其代为处理数据抓取：

- Apify：提供 Zillow Scraper Actor，可输出结构化数据，并支持分页、筛选等功能

这类服务可以减少开发工作量，但可能成本较高，或存在不合理的数据限制。

### 无代码工具

对于没有编程背景的用户来说，无代码抓取工具可以说是救星：

- Octoparse：拖拽式界面，支持任务调度和数据导出
- ParseHub：支持可视化选择页面元素，并提供条件判断和循环功能

这些工具简化了 Zillow 数据的抓取流程，但灵活性不及基于代码的方案。

## 如何用 Python 构建 Zillow 爬虫

现在，让我们进入正题——如何用 Python 构建 Zillow 爬虫，获取所有宝贵的房地产数据！

### 第一步：搭建环境

首先，安装必要的工具：

```javascript
pip install requests beautifulsoup4 pandas
```

此命令将安装所有所需的库（即 requests、BeautifulSoup 和 Pandas）

正如前文所述，Zillow 网站结构中包含 JavaScript 渲染内容。为了让爬虫能够解析这部分内容，您需要一个无头浏览器。这里我们选择 Selenium，使用以下命令：

```javascript
pip install selenium
```

您也可以选择搭建虚拟环境，以便更方便地管理依赖包。

### 第二步：获取搜索结果

Zillow 的 URL 中包含位置、价格区间、房屋类型等搜索筛选条件，例如：

```javascript
base_url = "https://www.zillow.com/homes/for_sale/Los-Angeles,-CA_rb/"
```

使用 *requests* 或 *Selenium* 访问该页面

### 第三步：解析房源列表

Zillow 通常会在 \<script> 标签中以嵌入 JSON 的形式包含结构化数据：

```python
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import json

headers = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0' }
response = requests.get(base_url, headers=headers)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser' )

for script in soup.find_all( 'script' ) :
   if 'application/json' in script.get( 'type' , '' ) :
       json_data = script.string
       break

parsed = json.loads(json_data)
```

在 JSON 结构中查找 searchResults 或 listResults 等字段，以提取以下信息：

- 地址
- 价格
- 卧室数/卫生间数
- 房源链接

### 第四步：获取房源详细信息

访问每个房源链接以获取更多房产数据，重点关注：

- 纳税记录
- 建造年份
- 占地面积
- 室内设施

如有需要，可使用类似的解析技术或无头浏览器。

### 第五步：处理分页

Zillow 的结果以分页形式呈现，URL 中通常包含页码或分页参数：

```typescript
for page in range ( 1 , 10 ) :
       url = f"https://www.zillow.com/homes/for_sale/Los-Angeles,-CA/{page}_p/"
    # fetch and parse each page
```

重要提示：请始终注意速率限制，并在请求之间加入[延迟](https://marsproxies.cn/blog/python-requests-timeout/)，从而更不易被察觉地持续抓取 Zillow 数据。

### 第六步：数据存储

将结果以便于使用的格式存储：

```python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(property_list)
df.to_csv( "zillow_data.csv" , index= False )
df.to_json( "zillow_data.json" )
```

您也可以使用 SQLite 等数据库进行本地存储，或连接远程数据库以实现规模化。

## 进阶抓取技巧

### 绕过反爬措施

和其他网站一样，这个房源网站在怀疑您进行数据抓取时，可能会拦截可疑流量。为降低这种风险，可以尝试：

- [轮换代理](https://marsproxies.cn/proxies/residential-proxies/)，选择 MarsProxies 等信誉良好的代理供应商
- 使用不同的 User-Agent 修改请求头
- 加入随机等待时间

要添加 User-Agent 请求头和延迟，可尝试以下命令：

```python
import random, time
user_agents = [ "UA1" , "UA2" , "UA3" ]
headers = { "User-Agent" : random.choice(user_agents) }
time.sleep(random.uniform( 2 , 5 ) )
```

### 处理 JavaScript 渲染内容

使用无头浏览器（此处为 Selenium）提取完全加载后的数据：

```python
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options

options = Options( )
options.add_argument( '--headless' )
driver = webdriver.Chrome(options=options)
driver.get(base_url)
data = driver.page_source
driver.quit( )
```

### 性能优化

您可以通过异步或多线程方法提升抓取速度：

- *asyncio* + *aiohttp* 实现并发 HTTP 请求
- 使用 Python 多线程同时处理多个页面

可以通过以下方式实现：

```python
import asyncio
import aiohttp

async def fetch (session, url) :
    async with session.get(url) as resp:
      return await resp.text( )
```

### 监控与维护

没有什么是一成不变的，Zillow 也不例外。由于其网站结构可能发生变化，建议设置以下机制：

- 日志记录，用于捕获异常故障
- 解析错误告警
- 定期验证关键选择器和数据字段的测试

## 规模化您的 Zillow 爬虫

### 云端部署

将爬虫部署到各类云平台，是实现 Zillow 爬虫规模化升级的高效方式。您可以尝试以下方案，根据自身需求找到合适的选择：

- AWS Lambda 或 EC2，适用于事件驱动或长期运行的任务
- Google Cloud Functions 或 App Engine
- Azure Web Apps，支持托管带定时任务的爬虫

### 调度与自动化

自动化是高效爬虫运行的另一项关键要素，可通过以下方式实现：

- 使用 cron 定时任务（在 Linux 上执行 crontab -e）
- Windows 任务计划程序
- Airflow 等工具，适用于复杂的 ETL 工作流

### 数据管道集成

最后，将数据输出集成到以下系统中：

- PostgreSQL 或 MongoDB
- 云存储（S3、GCS）
- Power BI、Tableau 等分析工具，用于构建数据看板

## 自建 Zillow 爬虫的替代方案

如果您觉得这一切有些复杂、耗时，或者根本不想自己动手搭建 Zillow 爬虫，还有不少现成的替代方案可供选择。

如果您更倾向于使用现成数据，以下 API 或许能帮到您：

- Zillow Bridge API（官方提供，但限制相当多）
- Estated：提供地块级数据和房产分析
- Mashvisor：面向房地产投资者，提供市场趋势分析

您也可以使用现成工具或托管服务：

- Apify 提供的 Zillow 数据抓取工具
- 托管在[Scrapy](https://marsproxies.cn/blog/scrapy-python/) Cloud 或 AWS 上的 Scrapy 爬虫

下面来比较一下各种开展 Zillow 数据抓取的方式：

## 结语

抓取 Zillow 数据能为房地产领域带来有价值的数据洞察和商业机会。无论是追踪价格趋势、整理房源数据集，还是开发获客工具，用 Python 构建 Zillow 爬虫都能为您提供所需的灵活性和掌控力。

从了解 Zillow 的网站结构，到部署可规模化的抓取流程，我们已经逐一讲解。无论您选择自建方案，还是借助第三方工具，关键在于在不断变化的 Zillow[数据抓取](https://marsproxies.cn/blog/selenium-web-scraping/)领域中保持合规、审慎和灵活应变。欢迎查看我们关于[如何抓取 Airbnb 数据](https://marsproxies.cn/blog/scrape-airbnb-data/)的文章。

一如既往，如果您遇到困难，或者这篇指南让您感到一头雾水，欢迎到我们的[Discord 频道](https://discord.com/invite/paH25eRzPN/)寻求帮助，不用拘束，直接进来打个招呼就好！

可以从 Zillow 房源中提取哪些类型的数据？

通过抓取 Zillow 数据，您可以提取所需的各类房地产数据，包括价格、地址、卫生间数量、卧室数量、占地面积、建造年份、建筑面积、房产税、上市天数、经纪人信息、房源链接，甚至房源图片。

Zillow 是否提供官方 API？

是的，Zillow Bridge API 是官方 API，但其访问权限十分有限，适用的使用场景也很少，因此大多数开发者由于这些限制转而采用数据抓取方式。

如何在抓取 Zillow 数据时避免被封锁？

要尽量减少被封锁的情况，可以使用来自信誉良好的代理供应商（例如 MarsProxies）的轮换代理，持续更换 User-Agent，并对部分请求进行限速，使行为更接近真实用户。

从 Zillow 抓取数据的数量是否有限制？

虽然 Zillow 并未公布具体的数量限制，但频繁或激进的数据抓取可能触发速率限制或 IP 封禁，请务必合规、谨慎地进行数据抓取。

[了解更多](https://dashboard.marsproxies.com/register/)

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作者

[Lukas Tilkevicius 增长与合作经理](https://marsproxies.cn/blog/authors/lukas-tilkevicius/)

目录

1. [了解 Zillow 网站结构](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E4%BA%86%E8%A7%A3-zillow-%E7%BD%91%E7%AB%99%E7%BB%93%E6%9E%84)
2. [前端结构](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E5%89%8D%E7%AB%AF%E7%BB%93%E6%9E%84)
3. [JavaScript 渲染内容](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-javascript-%E6%B8%B2%E6%9F%93%E5%86%85%E5%AE%B9)
4. [使用浏览器开发者工具](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%B5%8F%E8%A7%88%E5%99%A8%E5%BC%80%E5%8F%91%E8%80%85%E5%B7%A5%E5%85%B7)
5. [Zillow 数据抓取的工具与技术](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-zillow-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E6%8A%93%E5%8F%96%E7%9A%84%E5%B7%A5%E5%85%B7%E4%B8%8E%E6%8A%80%E6%9C%AF)
6. [编程语言与库](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%BC%96%E7%A8%8B%E8%AF%AD%E8%A8%80%E4%B8%8E%E5%BA%93)
7. [无头浏览器](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E6%97%A0%E5%A4%B4%E6%B5%8F%E8%A7%88%E5%99%A8)
8. [基于 API 的方案](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E5%9F%BA%E4%BA%8E-api-%E7%9A%84%E6%96%B9%E6%A1%88)
9. [无代码工具](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E6%97%A0%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%B7%A5%E5%85%B7)
10. [如何用 Python 构建 Zillow 爬虫](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E5%A6%82%E4%BD%95%E7%94%A8-python-%E6%9E%84%E5%BB%BA-zillow-%E7%88%AC%E8%99%AB)
11. [第一步：搭建环境](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%AC%AC%E4%B8%80%E6%AD%A5%E6%90%AD%E5%BB%BA%E7%8E%AF%E5%A2%83)
12. [第二步：获取搜索结果](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%AC%AC%E4%BA%8C%E6%AD%A5%E8%8E%B7%E5%8F%96%E6%90%9C%E7%B4%A2%E7%BB%93%E6%9E%9C)
13. [第三步：解析房源列表](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%AC%AC%E4%B8%89%E6%AD%A5%E8%A7%A3%E6%9E%90%E6%88%BF%E6%BA%90%E5%88%97%E8%A1%A8)
14. [第四步：获取房源详细信息](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%AC%AC%E5%9B%9B%E6%AD%A5%E8%8E%B7%E5%8F%96%E6%88%BF%E6%BA%90%E8%AF%A6%E7%BB%86%E4%BF%A1%E6%81%AF)
15. [第五步：处理分页](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%AC%AC%E4%BA%94%E6%AD%A5%E5%A4%84%E7%90%86%E5%88%86%E9%A1%B5)
16. [第六步：数据存储](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%AC%AC%E5%85%AD%E6%AD%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%AD%98%E5%82%A8)
17. [进阶抓取技巧](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E8%BF%9B%E9%98%B6%E6%8A%93%E5%8F%96%E6%8A%80%E5%B7%A7)
18. [绕过反爬措施](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%BB%95%E8%BF%87%E5%8F%8D%E7%88%AC%E6%8E%AA%E6%96%BD)
19. [处理 JavaScript 渲染内容](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E5%A4%84%E7%90%86-javascript-%E6%B8%B2%E6%9F%93%E5%86%85%E5%AE%B9)
20. [性能优化](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E6%80%A7%E8%83%BD%E4%BC%98%E5%8C%96)
21. [监控与维护](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%9B%91%E6%8E%A7%E4%B8%8E%E7%BB%B4%E6%8A%A4)
22. [规模化您的 Zillow 爬虫](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E8%A7%84%E6%A8%A1%E5%8C%96%E6%82%A8%E7%9A%84-zillow-%E7%88%AC%E8%99%AB)
23. [云端部署](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E4%BA%91%E7%AB%AF%E9%83%A8%E7%BD%B2)
24. [调度与自动化](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E8%B0%83%E5%BA%A6%E4%B8%8E%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%8C%96)
25. [数据管道集成](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%AE%A1%E9%81%93%E9%9B%86%E6%88%90)
26. [自建 Zillow 爬虫的替代方案](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E8%87%AA%E5%BB%BA-zillow-%E7%88%AC%E8%99%AB%E7%9A%84%E6%9B%BF%E4%BB%A3%E6%96%B9%E6%A1%88)
27. [结语](https://marsproxies.cn/blog/zillow-scraper/#b-%E7%BB%93%E8%AF%AD)

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