Fügen Sie eine StreetEasy-Such-URL für Kauf oder Miete ein und erhalten Sie jedes Angebot darauf als Zeile: die Adresse mit und ohne Einheit, den Preis, den Gebäudetyp, Zimmer und Bäder, die Fläche, das Viertel und die Postleitzahl, Breiten- und Längengrad sowie Links zum Angebot und zum Foto.
Jeder Filter, den Sie setzen - Stadtbezirk, Preisspanne, Zimmerzahl - steckt bereits in der URL. Kopieren Sie sie aus der Leiste, und der Durchlauf reproduziert genau diese Suche.
Eine Zeile pro Angebot, versehen mit der Abfrage, aus der sie stammt, und nummeriert in der Reihenfolge, in der StreetEasy sie zurückgegeben hat. StreetEasy blockiert Rechenzentrums-IPs, Live-Durchläufe brauchen daher einen Residential-Proxy.
Breiten- und Längengrad kommen als eigene Spalten, der Export ist also kartierbar, sobald er da ist - kein Geocoding-Durchgang, kein Adressabgleich, keine Rechnung pro Zeile, nur um Punkte auf eine Karte zu setzen.
name trägt die Einheit - 80 Elizabeth Street #2K -, address das Gebäude ohne sie. Gruppieren Sie nach dem einen, um Gebäude zu zählen, nach dem anderen für Einheiten, ohne selbst Strings zu zerlegen.
Zeilen kommen nummeriert in der Reihenfolge, in der StreetEasy sie zurückgegeben hat. Was die Seite für Ihre Filter zuerst gereiht hat, ist damit im Nachhinein rekonstruierbar. Ziehen Sie dieselbe Suche später erneut, und die Bewegung ist der interessante Teil.
Was ein StreetEasy-Treffer trägt: wo die Immobilie liegt, was sie kostet, in welcher Art Gebäude sie sitzt und wie groß sie ist.
Eine Spalte beißt Sie, wenn Sie sie übersehen. price ist ein formatierter String, keine Zahl - er kommt als $820,000 an, mit Dollarzeichen und Tausendertrennzeichen. Konvertieren Sie diese Spalte direkt in eine Zahl, bekommen Sie für jede Zeile NaN; entfernen Sie zuerst das $ und die Kommas. Auch alles andere Numerische ist ein String, einschließlich bedrooms, bathrooms, size_sqft und der beiden Koordinaten.
Zwei weitere Dinge, die man vor dem Filtern kennen sollte. building_type ist ein Enum, und einer seiner Werte ist UNKNOWN - wir haben CONDO, CO_OP, HOUSE, TWOFAMILY und UNKNOWN gesehen, und die Benennung ist untereinander nicht konsistent. Vergleichen Sie also exakte Strings statt einer aufgeräumten Vermutung. Und bathrooms trägt halbe Werte: 1.5 und 2.5 kommen beide vor, eine Ganzzahl-Umwandlung rundet Ihre Daten also still.
Eine Einschränkung sagen wir lieber, als sie Sie annehmen zu lassen. Der Scraper akzeptiert Such-URLs für Kauf und Miete, doch der gefüllte Export, den wir haben, stammt aus einer Kaufsuche - die Preisform $NNN,NNN ist also für Käufe bestätigt und beim ersten Miet-Durchlauf zu prüfen statt anzunehmen. Und weil StreetEasy Rechenzentrums-IPs blockiert, braucht ein Live-Durchlauf einen Residential-Proxy.
Die Kopfzeile des Exports, in Reihenfolge. Wo unten ein Feld als optional gekennzeichnet ist, beschreibt das, was ein StreetEasy-Angebot veröffentlicht hat - nicht den Scrape.
80 Elizabeth Street #2K. Hat eine Immobilie keine Einheit, stimmt dies exakt mit address überein.$820,000, mit Dollarzeichen und Tausendertrennzeichen. Entfernen Sie beides, bevor Sie in eine Zahl konvertieren - siehe den Hinweis unten.CONDO, CO_OP, HOUSE, TWOFAMILY und UNKNOWN. Beachten Sie die uneinheitliche Benennung und behandeln Sie das Vokabular als offen - vergleichen Sie den exakten String.0 kommt vor, behandeln Sie eine Null hier also nicht als fehlenden Wert.1.5 und 2.5 kommen beide vor, parsen Sie also als Dezimalzahl statt als Ganzzahl.Little Italy oder East New York.latitude macht das den Export ohne Geocoding-Schritt kartierbar./sale/<id>-Permalink und ein /building/<slug>/<einheit>-Pfad.Eine Falle, und es ist die erste Spalte, nach der Sie greifen. price ist ein formatierter String - $820,000 -, eine Umwandlung ohne Entfernen von Dollarzeichen und Kommas liefert also durchgehend NaN. Auch jedes andere numerische Feld ist ein String, einschließlich beider Koordinaten: konvertieren Sie vor dem Plotten oder Sortieren. Achten Sie auf zwei Enums: building_type enthält ein wörtliches UNKNOWN und seine Mitglieder sind uneinheitlich benannt - vergleichen Sie exakte Strings; und bathrooms trägt halbe Werte, parsen Sie also dezimal. Und name ist nicht address - das erste trägt die Einheit, das zweite nicht, und genau das erlaubt es, Gebäude und Einheiten getrennt zu zählen. position existiert nur im JSON, ein CSV- oder XLSX-Export hat also fünfzehn statt sechzehn Spalten.
Die Eingabe ist die StreetEasy-URL aus Ihrer Adresszeile, mit Ihren Filtern bereits eingebacken. Beide Suchtypen kommen in denselben fünfzehn Spalten zurück, eine Zeile pro Angebot.
Ein paar Beispiele dafür, was eine Immobiliensuche wert ist, sobald sie eine Tabelle mit Koordinaten ist.
Ziehen Sie eine ganze Suche und gruppieren Sie nach neighborhood und building_type. Entfernen Sie die Preisformatierung einmal, und Sie können eine Genossenschaftswohnung mit einer Eigentumswohnung im selben Block vergleichen, statt eine Ergebnisseite abzuschätzen.
Breiten- und Längengrad kommen pro Zeile, die Datei geht also direkt in eine Karte. Damit entfällt der Geocoding-Schritt vollständig - üblicherweise der langsamste und teuerste Teil daran, aus Angeboten ein Bild zu machen.
Ziehen Sie dieselbe Suche regelmäßig erneut und heben Sie die Dateien auf. Der Vergleich der Spalte url zwischen zwei Durchläufen zeigt, was neu ist und was weg ist - und die Spalte position, wie sich die Reihung verschoben hat.
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LIVESCRAPER10 an der Kasse.StreetEasy ist New York. Diese drei decken das Umfeld ab.
Dieselbe Aufgabe auf dem deutschen Immobilienportal - Angebote, Preise und Adressen als Zeilen. Nützlich, wenn Ihre Recherche mehr als einen Ländermarkt umfasst.
Die andere Seite des New Yorker Mietmarkts - die Angebote, die nie auf einer Maklerseite landen. Anderer Bestand, dieselbe Stadt, und es lohnt, beides nebeneinander zu halten.
Was tatsächlich um eine Koordinate herum liegt - Schulen, Nahverkehr, Lebensmittelläden. Da dieser Export bereits Breiten- und Längengrad trägt, ist die Verknüpfung trivial.
Kurze Antwort: Diese Angebote sind öffentliche Immobilieninserate - aber StreetEasy gehört zu Zillow und geht hart gegen automatisierte Erhebung vor, lesen Sie das also, statt es zu überfliegen.
Alles, was hier erfasst wird, steht auf einer öffentlichen StreetEasy-Ergebnisseite für jede Besucherin und jeden Besucher, angemeldet oder nicht: die Adresse, der Preis, der Gebäudetyp, Zimmer- und Bäderzahl, die Fläche, das Viertel, die Koordinaten und das Foto. Kein Login, keine Bezahlschranke, nichts hinter einem Konto. Im Export stehen keine Maklernamen, keine Maklertelefonnummern und keine Verkäuferkontakte - und es gibt auch keine Spalte dafür.
Das flaggen wir lieber, als dass Sie es später herausfinden. StreetEasy blockiert Rechenzentrums-IPs, was eine bewusste Anti-Automatisierungsmaßnahme ist und kein Zufall, und die Bedingungen schränken automatisierte Erhebung ein. Das macht öffentliche Angebote nicht geheim, aber es macht dies zu einer Vertragsfrage mit einer klaren Position dahinter. Wenn Sie größere Mengen planen oder ein Produkt auf dem Ergebnis aufbauen, holen Sie Rat zu Ihrem konkreten Fall ein, statt sich auf eine allgemeine Regel zu öffentlichen Daten zu verlassen.
Ein datenschutzrechtlicher Hinweis. Diese Zeilen beschreiben Immobilien, nicht Personen - aber eine Immobilienadresse kann diejenigen identifizieren, die dort wohnen. Wenn Sie diesen Export mit etwas kombinieren, das Bewohnerinnen und Bewohner benennt, bewegen Sie sich im Bereich personenbezogener Daten, und die üblichen Pflichten greifen. Wir betreiben keine Tracker Dritter auf der Datenebene, und Ihre Exporte löschen sich nach 30 Tagen automatisch.
Die Fragen, die wir am häufigsten hören. Noch etwas? Sprechen Sie uns an - die Antworten schreiben Menschen, keine Bots.
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StreetEasy ist der Ort, an dem New Yorker Immobilien inseriert werden, und eine Suche darauf ist eine gefilterte Ansicht, die man nur Karte für Karte lesen kann. Der StreetEasy Scraper macht daraus Zeilen. Sie übergeben eine Such-URL für Kauf oder Miete - mit Stadtbezirk, Preisspanne und Zimmerzahl bereits darin kodiert, eine pro Zeile oder als CSV-, XLSX-, TXT- oder Parquet-Upload - und jedes Angebot kommt als Datensatz zurück, mit Adresse, Einheit, Preis, Gebäudetyp, Zimmer- und Bäderzahl, Fläche in Quadratfuß, Viertel, ZIP-Code, Breiten- und Längengrad sowie Links zum Angebot und zum Foto. Fünfzehn Spalten in der Datei, sechzehn im JSON, eine Zeile pro Angebot.
Die Koordinaten sind das, was verändert, was Sie damit anfangen können. Weil latitude und longitude pro Zeile ankommen, ist der Export kartierbar, sobald er da ist - kein Geocoding-Durchgang, kein Adressabgleich gegen einen zweiten Dienst, keine Rechnung pro Zeile, nur um den Bestand zu plotten. Kombiniert mit der Viertelbezeichnung und dem Gebäudetyp wird aus einer Suche ein Bild eines Teilmarkts statt einer Liste.
Eine Spalte braucht Sorgfalt, bevor Sie darauf aufbauen. price ist ein formatierter String, keine Zahl: Er kommt als $820,000 mit Dollarzeichen und Tausendertrennzeichen an, eine direkte Umwandlung liefert also für jede Zeile NaN. Entfernen Sie zuerst Symbol und Trennzeichen. Für den Rest gilt dasselbe, nur leiser - bedrooms, bathrooms, size_sqft und beide Koordinaten sind allesamt Strings, und bathrooms trägt halbe Werte wie 1.5, parsen Sie es also dezimal statt als Ganzzahl.
Zwei ehrliche Hinweise. building_type ist ein Enum, dessen Werte ein wörtliches UNKNOWN einschließen, und seine Mitglieder sind uneinheitlich benannt - vergleichen Sie exakte Strings statt einer aufgeräumten Vermutung. Und StreetEasy blockiert Rechenzentrums-IPs, Live-Ergebnisse brauchen also einen Residential-Proxy - das steht hier, statt es entdecken zu lassen. Starten Sie kostenlos: Ihre ersten 500 Zeilen kosten nichts und brauchen keine Kreditkarte, danach sind es pauschal 0,002 $ pro Zeile.