如何使用 Python 抓取 Zillow（避免被封鎖）

Zillow 擁有超過 ，而要怎麼大規模把這些資料抓下來，向來都是房地產資料工作裡最常被提到、也最讓人頭痛的一件事。如果你曾經試著抓取 Zillow，結果最後只看到 CAPTCHA 頁面，而不是房源資料，其實你一點都不孤單。

我花了不少時間研究和測試不同的 Zillow 抓取方式——包括用 Python，以及我們在 Thunderbit 打造的無程式碼工具。這篇指南會把這兩條路線都講清楚。無論你是想要完整的 Python 教學與反爬策略，還是只想在午餐前把 200 筆房源放進試算表，這裡都能找到適合你的內容。我們會說明 Zillow 資料為什麼重要、網站底層結構長什麼樣、一步一步的 Python 教學、爬蟲失敗的真正原因，以及如何自動化定期抓取來監控價格變化。

為什麼要抓取 Zillow 資料？

Zillow 是美國住宅房地產資料最大的資料庫之一。它每月吸引超過 ，平台上大約有 75 萬筆以上正在銷售中的房源，以及 190 萬筆租屋房源。它掌握了超過美國房地產入口網站流量的 50%，比第二名競爭者還多出一倍以上。

在開始寫 Python 之前，先了解一件事：用 Python 抓 Zillow 並不是唯一選項，選錯方法可能會浪費你很多時間。像 httpx 和 BeautifulSoup 這類 Python 工具需要中階技術能力，還要手動處理 headers 和 proxies，速度中等（每頁 1–3 秒），而且維護成本高，雖然本身免費；Selenium 或 Playwright 能透過渲染 JavaScript 來改善反爬處理，但速度較慢（每頁 5–15 秒），維護也不輕鬆；ScraperAPI 或 ScrapFly 這類抓取 API 速度快、內建反反爬機制，維護需求中等，但每月成本大約 30–599 美元；Zillow 官方 API 經由 Bridge Interactive 提供，速度快、維護成本低，但功能受限，費用大約每月 500 美元；而像 Thunderbit 這類無程式碼工具對初學者更友善、速度快、因為 AI 自適應幾乎不需要維護，通常還有免費方案。

單看省下的時間就很驚人。針對 50 個以上郵遞區號做人工研究，可能一週就會吃掉 15–20 小時。自動化抓取只要幾分鐘就能完成同樣的工作——時間成本直接減少 99.7%。

抓取 Zillow 的所有方法：Python、API、無程式碼比較

在進入 Python 程式之前，先知道「用 Python 抓 Zillow」並不是唯一解。選錯方式會浪費很多時間。下面用表格讓你快速比較，方便你直接挑選：

如果你現在就需要資料，又不想寫程式，先用 Thunderbit。
如果你想了解底層運作，或需要完整客製化，那就繼續看 Python 教學。

2 分鐘完成：用 Thunderbit 抓 Zillow（免寫程式）

在深入 Python 之前，先給只想快速拿到 Zillow 資料的人一條捷徑——不用安裝 Python、不用設定 proxy、不用維護選擇器。我們在 Thunderbit 做這個流程，就是為了讓你不用付出工程成本，也能拿到結構化的房地產資料。

難度： 初學者
所需時間： 約 2 分鐘
你需要準備： Chrome 瀏覽器、（免費方案可用）

步驟 1：安裝 Thunderbit 並打開 Zillow

先從 Chrome 線上應用程式商店安裝 Thunderbit 擴充功能。接著前往 Zillow 的搜尋結果頁，例如搜尋德州休士頓的房屋。

步驟 2：點選「AI Suggest Fields」

打開 Thunderbit 側邊欄，點擊「AI Suggest Fields」。AI 會自動讀取頁面，並建議欄位：價格、地址、臥室、浴室、坪數、Zestimate、房源網址等。依我測試，通常不用任何手動設定就能辨識出 20 多個欄位。

步驟 3：點選「Scrape」

按下 Scrape 按鈕，資料就會以結構化表格形式顯示在擴充功能中。Thunderbit 會自動處理 Zillow 的分頁機制，不管是點擊式翻頁還是無限捲動都可以。

步驟 4：用子頁面抓取補充資料

如果你想要更深入的詳細頁資料，例如稅務紀錄、學校評分或歷史價格，使用「Scrape Subpages」即可補強表格。Thunderbit 會逐一打開每個房源網址並擷取額外欄位，不需要再寫任何程式。

步驟 5：匯出

可以匯出到 Google Sheets、Excel、Airtable 或 Notion。匯出功能是免費的。

為什麼 Thunderbit 特別適合抓 Zillow

真正的優勢在於穩定性。Thunderbit 的 AI 每次抓取時都會重新讀取頁面結構。當 Zillow 調整版面時（這種情況很常發生），你不需要去修那些脆弱的 CSS 選擇器。AI 會自動適應。這確實解決了程式化爬蟲最讓人頭痛的「天生脆弱」問題。

你可以從 Zillow 抓到哪些資料？（20+ 欄位）

大多數教學只會抓價格和地址就結束了。但 Zillow 房源其實還有更多可擷取的資料——下面是參考表：

那些標示為「困難」的欄位——像是價格歷史、稅務歷史、可比成交——都藏在詳細頁的巢狀 JSON 裡。下面的 Python 章節會示範如何精準抓出來。如果你想跳過程式部分，Thunderbit 的 AI Suggest Fields 可以自動辨識大多數欄位，而它的 Subpage Scraping 也能自動抓取詳細頁資料。

建立 Python 環境來抓 Zillow

難度： 中階
所需時間： 安裝約 5 分鐘，完整教學約 30 分鐘
你需要準備： Python 3.8 以上、Chrome 瀏覽器（用來檢查頁面）、文字編輯器或 IDE

安裝必要套件：

1pip install httpx beautifulsoup4 pandas lxml

各套件用途如下：

• httpx — 比 requests 更快，且支援 async 的 HTTP 用戶端
• beautifulsoup4 + lxml — HTML 解析
• pandas — 匯出成 CSV / Excel
• 選用：selenium 或 playwright，若你需要渲染 JavaScript 較重的頁面

在抓取前先理解 Zillow 的頁面結構

在寫任何程式之前，這是最重要的一件事。Zillow 是一個 Next.js 應用程式——這一點可從 佐證。這代表你要的資料大多不在可見的 HTML 元素裡，而是嵌在 <script id="__NEXT_DATA__"> 的 JSON 區塊中。

打開任何 Zillow 房源頁，按 F12，進入 Elements，搜尋 __NEXT_DATA__。你會找到一個超大的 JSON 物件，裡面包含所有房源資料——價格、座標、物件細節、價格歷史、稅務紀錄、學校評分等等。

為什麼這很重要？因為 Zillow 的 CSS class 名稱是雜湊生成的（由 styled-components 產生），而且每次部署都會變。像 StyledPropertyCardHomeDetailsList-c11n-8-109-3__sc-1j0som5-0 這類 class，下週就可能變成完全不同的雜湊值。任何依賴 CSS 選擇器的爬蟲都會經常壞掉。

相較之下，直接讀取 __NEXT_DATA__ JSON 會穩定得多，因為它完全不依賴 HTML 結構。

搜尋結果常見的 JSON 路徑：

至於詳細頁，有些使用 __NEXT_DATA__，有些則使用另一個名為 hdpApolloPreloadedData 的 script 標籤。下面的程式會同時處理兩種情況。

一步一步：如何用 Python 抓 Zillow

步驟 1：設定 HTTP Headers，避免一開始就被擋

直接送出一個 httpx.get() 到 Zillow，回來的不是房源資料，而是 CAPTCHA 頁。Zillow 會同時使用 PerimeterX（HUMAN Security） 和 Cloudflare——這兩者在抓取基準測試中都被評為 。系統會檢查你的 TLS 指紋、HTTP headers 和 IP 信譽。

以下是截至 2025 年仍可用的最低限度 headers：

1import httpx
2headers = {
3    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 "
4                   "(KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36",
5    "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,"
6              "image/avif,image/webp,*/*;q=0.8",
7    "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9",
8    "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
9    "Sec-Ch-Ua": '"Chromium";v="124", "Google Chrome";v="124", "Not-A.Brand";v="99"',
10    "Sec-Ch-Ua-Platform": '"Windows"',
11    "Sec-Fetch-Dest": "document",
12    "Sec-Fetch-Mode": "navigate",
13    "Sec-Fetch-Site": "none",
14    "Sec-Fetch-User": "?1",
15    "Upgrade-Insecure-Requests": "1",
16}

Sec-Ch-Ua 這組 headers 很關鍵。很多教學會省略它——這也是為什麼那些程式在對抗 PerimeterX 時根本不會成功。

步驟 2：抓取 Zillow 搜尋結果頁

Zillow 的搜尋網址有固定規則。以休士頓、德州為例：

• 第 1 頁：https://www.zillow.com/houston-tx/
• 第 2 頁：https://www.zillow.com/houston-tx/2_p/
• 第 3 頁：https://www.zillow.com/houston-tx/3_p/

每頁大約有 41 筆房源。Zillow 最多只保留 20 頁結果（約 820 筆房源）。如果你要更大的資料集，就需要依地理區域拆分（後面會提到）。

以下是透過擷取 __NEXT_DATA__ JSON 來抓搜尋結果的程式：

1from bs4 import BeautifulSoup
2import json
3import time
4import random
5def scrape_zillow_search(url):
6    """從 Zillow 搜尋結果頁抓取房源資料。"""
7    response = httpx.get(url, headers=headers, timeout=15)
8    if response.status_code != 200:
9        print(f"{url} 回傳狀態碼 {response.status_code}")
10        return []
11    soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
12    script_tag = soup.find("script", {"id": "__NEXT_DATA__"})
13    if not script_tag:
14        print("找不到 __NEXT_DATA__，很可能已被 CAPTCHA 擋下")
15        return []
16    next_data = json.loads(script_tag.string)
17    try:
18        results = (
19            next_data["props"]["pageProps"]["searchPageState"]
20            ["cat1"]["searchResults"]["listResults"]
21        )
22    except KeyError:
23        print("JSON 結構不符合預期，Zillow 可能已變更格式")
24        return []
25    listings = []
26    for item in results:
27        listing = {
28            "zpid": item.get("zpid"),
29            "address": item.get("addressStreet"),
30            "city": item.get("addressCity"),
31            "state": item.get("addressState"),
32            "zipcode": item.get("addressZipcode"),
33            "price": item.get("unformattedPrice") or item.get("price"),
34            "beds": item.get("beds"),
35            "baths": item.get("baths"),
36            "sqft": item.get("area"),
37            "zestimate": item.get("zestimate"),
38            "days_on_zillow": item.get("daysOnZillow"),
39            "listing_url": item.get("detailUrl"),
40            "img_src": item.get("imgSrc"),
41            "property_type": item.get("hdpData", {}).get("homeInfo", {}).get("homeType"),
42            "latitude": item.get("latLong", {}).get("latitude"),
43            "longitude": item.get("latLong", {}).get("longitude"),
44        }
45        listings.append(listing)
46    return listings

若要抓多頁，請加入延遲循環：

1all_listings = []
2base_url = "https://www.zillow.com/houston-tx/"
3for page in range(1, 6):  # 前 5 頁
4    url = base_url if page == 1 else f"{base_url}{page}_p/"
5    print(f"正在抓取第 {page} 頁...")
6    page_listings = scrape_zillow_search(url)
7    all_listings.extend(page_listings)
8    # 每次隨機等待 3–7 秒
9    delay = random.uniform(3, 7)
10    time.sleep(delay)
11print(f"總共抓到 {len(all_listings)} 筆房源")

如果一切正常，你會看到結構化的房源資料持續累積到 all_listings。如果結果是空的，請看下面的「爬蟲為什麼會壞掉」章節。

步驟 3：抓取 Zillow 房源詳細頁

搜尋結果只會提供基本資料。詳細頁則包含更深層的資訊：價格歷史、稅務歷史、學校評分、房仲資訊與物件描述。步驟 2 中取得的每個房源網址都會連到詳細頁。

Zillow 詳細頁有兩種可能的資料格式。以下程式可同時處理：

1def scrape_zillow_detail(url):
2    """從 Zillow 房源頁抓取詳細物件資料。"""
3    response = httpx.get(url, headers=headers, timeout=15)
4    if response.status_code != 200:
5        return None
6    soup = BeautifulSoup(response.text, "lxml")
7    # 先嘗試 __NEXT_DATA__（最常見）
8    script_tag = soup.find("script", {"id": "__NEXT_DATA__"})
9    if script_tag:
10        next_data = json.loads(script_tag.string)
11        try:
12            cache_str = next_data["props"]["pageProps"]["componentProps"]["gdpClientCache"]
13            cache = json.loads(cache_str)
14            first_key = next(iter(cache))
15            prop = cache[first_key]["property"]
16            return extract_property_fields(prop)
17        except (KeyError, StopIteration):
18            pass
19    # 備援：hdpApolloPreloadedData
20    apollo_tag = soup.find("script", {"id": "hdpApolloPreloadedData"})
21    if apollo_tag:
22        raw = json.loads(apollo_tag.string)
23        api_cache = json.loads(raw["apiCache"])
24        for key, value in api_cache.items():
25            if "ForSale" in key or "property" in str(value)[:100]:
26                prop = value.get("property", value)
27                return extract_property_fields(prop)
28    return None
29def extract_property_fields(prop):
30    """從 Zillow 物件 JSON 中萃取結構化欄位。"""
31    return {
32        "zpid": prop.get("zpid"),
33        "zestimate": prop.get("zestimate"),
34        "rent_zestimate": prop.get("rentZestimate"),
35        "description": prop.get("description"),
36        "year_built": prop.get("yearBuilt"),
37        "lot_size": prop.get("lotSize"),
38        "hoa_fee": prop.get("monthlyHoaFee"),
39        "mls_id": prop.get("mlsid"),
40        "broker_name": prop.get("brokerName") or prop.get("attributionInfo", {}).get("brokerName"),
41        "price_history": [
42            {
43                "date": event.get("date"),
44                "event": event.get("event"),
45                "price": event.get("price"),
46            }
47            for event in prop.get("priceHistory", [])
48        ],
49        "tax_history": [
50            {
51                "year": record.get("time"),
52                "tax_paid": record.get("taxPaid"),
53                "value": record.get("value"),
54            }
55            for record in prop.get("taxHistory", [])
56        ],
57        "schools": [
58            {
59                "name": school.get("name"),
60                "rating": school.get("rating"),
61                "distance": school.get("distance"),
62            }
63            for school in prop.get("schools", [])
64        ],
65    }

接著把房源網址逐一跑過去，並加入延遲：

1detail_data = []
2for listing in all_listings[:10]:  # 先從 10 筆開始測試
3    detail_url = listing.get("listing_url")
4    if not detail_url:
5        continue
6    if not detail_url.startswith("http"):
7        detail_url = f"https://www.zillow.com{detail_url}"
8    print(f"正在抓取詳細頁：{detail_url}")
9    detail = scrape_zillow_detail(detail_url)
10    if detail:
11        detail_data.append({**listing, **detail})
12    time.sleep(random.uniform(3, 8))

做到這一步後，你應該會拿到一串 dictionary，每筆都同時包含搜尋層級與詳細頁層級的資料。

步驟 4：處理分頁，抓取多頁資料

如果某個地區超過 820 筆房源（也就是 20 頁上限），你就需要按地理區域拆分。Zillow 內部 API 支援 mapBounds 參數。策略很簡單：把地圖切成四象限，分開抓取。

1def split_bounds(bounds):
2    """將地圖範圍切成 4 個象限。"""
3    mid_lat = (bounds["north"] + bounds["south"]) / 2
4    mid_lng = (bounds["east"] + bounds["west"]) / 2
5    return [
6        {"north": bounds["north"], "south": mid_lat, "east": bounds["east"], "west": mid_lng},
7        {"north": bounds["north"], "south": mid_lat, "east": mid_lng, "west": bounds["west"]},
8        {"north": mid_lat, "south": bounds["south"], "east": bounds["east"], "west": mid_lng},
9        {"north": mid_lat, "south": bounds["south"], "east": mid_lng, "west": bounds["west"]},
10    ]

對大多數使用情境來說——例如監控某一地區 50–200 筆房源——標準網址分頁就夠用了。象限拆分法主要是給全市或全州等大範圍抓取使用。

步驟 5：匯出你抓到的 Zillow 資料

用 pandas 將所有資料存成 CSV：

1import pandas as pd
2df = pd.DataFrame(detail_data)
3df.to_csv("zillow_houston_listings.csv", index=False)
4print(f"已匯出 {len(df)} 筆房源到 zillow_houston_listings.csv")

如果要輸出成 JSON：

1with open("zillow_houston_listings.json", "w") as f:
2    json.dump(detail_data, f, indent=2)

如果你想連匯出都省略，Thunderbit 可以免費直接匯出到 Google Sheets、Airtable 和 Notion——如果你想立刻把資料放進協作環境，這會非常方便。

為什麼 Zillow 爬蟲常壞掉，以及如何打造更穩定的版本

這是生存指南。

根據我的經驗，Zillow 爬蟲主要會因為三個原因壞掉，而且每個原因都有對應的具體解法。

PerimeterX 與 CAPTCHA：為什麼你的請求只會拿到空資料

Zillow 的 PerimeterX 會同時檢查多個訊號：TLS 指紋、HTTP headers、IP 信譽和請求模式。當它偵測到自動化行為時，回傳的不是房源資料，而是「Press & Hold」CAPTCHA 頁面。

實際失敗情境： 你用預設 Python headers 發出請求，回應 HTML 裡是 PerimeterX 挑戰腳本，而不是物件資料，結果 BeautifulSoup 根本找不到 __NEXT_DATA__ 標籤。

解法： 使用步驟 1 裡完整仿瀏覽器的 headers。如果你要送出超過幾十次請求，也需要 proxy 輪換（下面會講）。如果是重度抓取，可以考慮用 curl_cffi 並設定 impersonate="chrome"——它是唯一能模擬真實 Chrome TLS 指紋的 Python HTTP 用戶端。

動態 CSS 選擇器：為什麼 BeautifulSoup 會回傳 None

如果你使用像 .list-card-price 或帶雜湊的 class 名稱作為 CSS 選擇器，Zillow 每次部署新程式時，你的爬蟲都會壞掉。

Zillow 使用 styled-components，會產生像 StyledPropertyCardHomeDetailsList-c11n-8-109-3__sc-1j0som5-0 這種 class 名稱，而且雜湊部分每次 build 都會變。

解法： 完全不要用 CSS 選擇器。改成像上面的程式一樣，直接從 __NEXT_DATA__ JSON 區塊擷取資料。這種方法多年來都很穩定，因為 JSON 結構比 HTML 標記變動少得多。

如果你真的必須解析 HTML，請找 data-test 屬性（例如 data-test="property-card"），或使用像 [class*="PropertyCard"] 這種字串比對 class 的方式。不過 JSON 擷取仍然是更可靠的路徑。

Proxy 輪換與指數退避：能撐過 IP 封鎖的程式碼

資料中心 IP 會被 Zillow 。你需要住宅 proxy 才能穩定存取。安全速率：每個 IP 每 3–8 秒 1 次請求，控制在每小時約 500 次以下。

下面是一個帶有指數退避與 jitter 的重試裝飾器：

1import random
2import time
3def backoff_with_jitter(attempt, base_delay=2, max_delay=60):
4    """AWS 風格的 full jitter 指數退避。"""
5    delay = min(max_delay, base_delay * (2 ** attempt))
6    return random.uniform(0, delay)
7def fetch_with_retry(url, max_retries=5):
8    for attempt in range(max_retries):
9        try:
10            response = httpx.get(url, headers=headers, timeout=15)
11            if response.status_code == 200:
12                return response
13            if response.status_code in (403, 429):
14                delay = backoff_with_jitter(attempt, base_delay=5)
15                print(f"被封鎖（{response.status_code}）。{delay:.1f} 秒後重試...")
16                time.sleep(delay)
17                continue
18        except Exception as e:
19            if attempt == max_retries - 1:
20                raise
21            time.sleep(backoff_with_jitter(attempt))
22    return None

再來是一個簡單的 proxy 輪換池：

1class ProxyPool:
2    def __init__(self, proxies):
3        self.proxies = proxies
4        self.index = 0
5        self.failures = {}
6    def get_next(self):
7        proxy = self.proxies[self.index % len(self.proxies)]
8        self.index += 1
9        return {"http://": proxy, "https://": proxy}
10    def report_failure(self, proxy):
11        self.failures[proxy] = self.failures.get(proxy, 0) + 1
12        if self.failures[proxy] > 3:
13            self.proxies.remove(proxy)
14# 用法：
15pool = ProxyPool(proxies=[
16    "http://user:pass@residential1.example.com:8080",
17    "http://user:pass@residential2.example.com:8080",
18])

如果你在找 proxy 供應商， 提供每 GB 約 1 美元的住宅 proxy（是最便宜的選項），而 IPRoyal 和 Smartproxy 則是每 GB 4–7 美元左右的穩定中階選擇。

零維護替代方案

如果你是經常抓 Zillow，又已經厭倦修壞掉的選擇器或管理 proxy 池，Thunderbit 的 AI 每次抓取都會重新讀取頁面結構。沒有要維護的選擇器，也不用配置 proxy。它確實解決了程式化爬蟲最常見的脆弱問題。

自動化 Zillow 抓取：排程與價格監控

我和每一位房地產投資人聊過後都發現，大家最想要的就是這個功能，但沒有其他 Zillow 抓取指南會完整講：定期自動抓取，用來追蹤價格變化。

給 Python 使用者：Cron Job 與價格變動偵測

設定一個 cron job，每週執行一次爬蟲，並標記價格變化：

1import pandas as pd
2from datetime import datetime
3def detect_price_changes(new_data, historical_file, threshold=0.05):
4    """比較新抓取結果與歷史資料，標示變動幅度超過 threshold 的項目。"""
5    try:
6        old = pd.read_csv(historical_file)
7    except FileNotFoundError:
8        new_data.to_csv(historical_file, index=False)
9        print("第一次執行——已儲存基準資料。")
10        return pd.DataFrame()
11    merged = new_data.merge(old, on="zpid", suffixes=("_new", "_old"))
12    merged["price_change_pct"] = (
13        (merged["price_new"] - merged["price_old"])
14        / merged["price_old"]
15    )
16    alerts = merged[merged["price_change_pct"].abs() > threshold]
17    # 將新資料加上時間戳後追加保存
18    new_data["scraped_at"] = datetime.now().isoformat()
19    new_data.to_csv(historical_file, mode="a", header=False, index=False)
20    return alerts

把它加到 crontab，每週一早上 6 點執行：

10 6 * * 1 cd /path/to/scraper && python zillow_monitor.py

實際例子：每週監控 50 筆德州奧斯汀房源。每週一，腳本抓取目前價格，與前一週比較，並輸出一份 CSV，標示任何超過 5% 的降價。

給非工程師：Thunderbit Scheduled Scraper

Thunderbit 的 Scheduled Scraper 讓你可以用自然語言描述間隔（例如「每週一上午 9 點」）、輸入 Zillow 搜尋網址，然後按下排程。每次執行後資料會自動匯出到 Google Sheets。沒有 Python、沒有 cron、也不用自己維護伺服器。這對需要穩定監控價格、但沒有工程支援的房仲或營運團隊來說特別實用。

如何負責任地抓取 Zillow

以下幾點提醒你保持在合理範圍內：

• 只抓取公開可見的資料。 不要存取登入牆後或需要驗證的頁面。
• 控制合理的請求頻率。 每次請求間隔 3–8 秒，不要狂打伺服器。
• 不要抓取個人或私人用戶資料。 房源上的房仲姓名與經紀公司資訊是公開資訊；使用者帳號資料不是。
• 以合乎倫理的方式儲存與使用資料。 市場研究、投資分析、潛在客戶開發都屬於合理用途；垃圾訊息不是。
• 法律背景： 確立了抓取公開可存取資料並不違反 CFAA。 也維持了類似原則。不過，Zillow 的服務條款仍限制自動化存取，而他們通常是透過 IP 封鎖與 CAPTCHA 來執行，而非直接採取法律行動。請務必查看最新指引，並尊重 。

選擇最適合你的 Zillow 抓取方式

最好的路徑取決於你的情況：

想要快、又不想寫程式？ 大約 2 分鐘就能把 Zillow 搜尋頁變成結構化試算表。AI 會自動適應版面變更、處理分頁，而且匯出免費。安裝 後，直接在 Zillow 搜尋頁試試看。

想要完全掌控？ 使用本指南中的 Python 程式。為了穩定性，請從 __NEXT_DATA__ JSON 擷取，而不是用 CSS 選擇器。設定正確的瀏覽器仿真 headers，並透過住宅 proxy 輪換與指數退避來提升可靠性。

要擴大規模？ 像 這類抓取 API（Zillow 成功率 99%）或 ScraperAPI，會幫你處理 proxy 與 CAPTCHA 基礎設施，費用依流量每月約 30–599 美元。

要長期追蹤價格？ 用價格變動偵測腳本建立 cron job，或者直接用 Thunderbit 的 Scheduled Scraper，走零維護路線。

資料就在那裡。真正的問題只剩下：你想花多少工程時間把它抓出來。若你想了解更多如何把網頁資料放進試算表，可以看看我們的 或 ，掌握最新平台資料。你也可以在 看教學影片。

常見問題

可以免費用 Python 抓 Zillow 嗎？

可以——httpx、BeautifulSoup 和 pandas 都是免費且開源的。代價是時間：你得自己處理 headers、proxy 輪換與選擇器維護。初始設定預計要花 4–8 小時，之後每當 Zillow 改版，還要每月再花 4–10 小時維護。如果你想完全省去程式成本，Thunderbit 也有免費方案。

Zillow 有官方 API 嗎？

Zillow 已在 2021 年 9 月停用免費公開 API。現在需透過 Bridge Interactive 取得，必須通過審核，費用大約每月 500 美元，主要面向持牌房地產專業人士。對大多數使用者——投資人、研究人員、進行市場分析的房仲——來說，抓取是比較實際的替代方案。Zillow 仍會在 提供免費可下載 CSV 的研究資料，包括 Zillow Home Value Index 和 Zillow Observed Rent Index。

我該怎麼避免抓 Zillow 時被封鎖？

三件事：(1) 使用真實感更高的瀏覽器 headers，包含 Sec-Ch-Ua——這是大多數教學漏掉、也是 PerimeterX 最先檢查的 header；(2) 輪換住宅 proxy——資料中心 IP 會被立即列入黑名單；(3) 直接從 __NEXT_DATA__ JSON 擷取資料，而不是依賴 HTML 選擇器，避免版面變動導致壞掉。每個 IP 的請求頻率控制在 3–8 秒一次。或者直接使用像 Thunderbit 這種會自動處理反反爬保護的工具。

不寫程式，抓 Zillow 最好的方式是什麼？

Thunderbit 的 AI Web Scraper 是最快的路徑。安裝 ，打開 Zillow 搜尋頁，點選「AI Suggest Fields」自動辨識欄位，再點「Scrape」。你可以免寫程式直接匯出到 Google Sheets、Excel、Airtable 或 Notion。AI 每次都會重新讀取頁面，所以 Zillow 改版時也不容易壞。

Zillow 網站結構多久會變一次？這會怎麼影響爬蟲？

Zillow 會頻繁更新，有時甚至每週都會部署。因為他們使用 styled-components，CSS class 名稱會隨每次部署改變，依賴 CSS 選擇器的爬蟲就會常常壞掉。對 Python 來說，最穩定的方法是從 __NEXT_DATA__ JSON 區塊擷取，因為它的結構變動頻率低得多。如果你想要零維護方案，Thunderbit 的 AI 每次抓取都會重新讀取頁面結構，並自動適應版面變化。

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