家人們！隨著跨境電商的發展，是不是越來越多的小伙伴們也開始搞海外的數據分析了？不過雖然我們已經整天爬蟲、數據采集打交道了，但一到海外數據，還是有不少人掉進坑里。你們是不是也遇到過以下情況：花了一堆時間結果被網站攔截、IP被封、爬蟲跑幾次就掛掉……海外數據采集分析起來遠沒有那么輕松簡單。別慌，今天就手把手教你用海外代理IP高效爬取 Zillow 房產數據，看完保準能上手！
一、為什么需要用海外代理IP？
大家都知道，像 Zillow 這樣的熱門房產網站，用戶流量巨大，頁面訪問保護肯定是非常嚴密的。使用本地ip多爬2下，分分鐘彈窗“您可能是機器人，請驗證”，或者直接就刷新不出來了……
為啥呢？原因很簡單：
1.你用的是本地ip；
2.你的訪問都來自相同的IP地址，網站已經識別到“這段流量可能異常”。
這時候，海外代理IP就能幫到我們了！海外代理IP可以讓你的請求來自不同的IP，而不是讓同一個IP不停地爬取。高質量的代理還能保證請求的穩定性、防止運行中斷，能高效幫助你完成數據采集任務。這點，相信很多小伙伴也知道要用海外代理IP，但具體使用哪家就個花入各眼了，比如我自己用的是用慣的青果網絡家的海外代理。
至于海外公司提供的代理IP，這part今天不是我們的重點，感興趣的可以評論一下，我們后續再來說這部分。
ok，接下來還是圍繞我們今天的主題，如何用海外代理爬 Zillow 房產數據。
二、實戰爬 Zillow：從頁面分析到代碼落地
2.1 配置環境
在開始爬蟲之前，我們需要以下工具和環境：
Python 編程環境：Python 3，搭配基礎包 requests 和 lxml。
2.2 扒頁面結構，明確目標數據
以德國房屋租賃的搜索頁面為例：https://www.zillow.com/Germany/，想把這類頁面上的房源信息“抓下來”，我們需要做以下幾個步驟：
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打開目標頁面，找到右側的房源列表區域。按下 F12 看 HTML 結構。
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我們可以得出：一般每一個房源信息會用一個 <li> 標簽包裹起來，主要包含以下內容：
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房子地址：存放在
<address>標簽內； -
房子價格：在
property-card-price的<span>標簽中； -
房子鏈接：位于
<a>標簽的href屬性； -
詳細信息：如房間數、浴室數和面積，會分散在
<ul>標簽的<li>子標簽中。
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這時候我們就可以確定爬取數據的路徑了，比如價格的 Xpath 是：
//span[@class="property-card-price"]/text()同理，其他數據的路徑定義了提取的精準方向。
2.3 爬數據的部分代碼
我們用 Python 搭建一個基于代理IP的爬蟲程序，分三步走。
2.3.1 配置代理和請求信息
要讓請求從代理IP發出，我們可以用青果生成的API信息，加載到代碼中：
?import requests# 功能：發送帶青果網絡海外代理IP的請求def get_proxy():proxy_url = "https://overseas.proxy.qg.net/get?key=yourkey&num=1&area=&isp=&format=txt&seq=\r\n&distinct=false" # 青果網絡海外代理IP API地址" # 請求頭headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:128.0) Gecko/20100101 Firefox/128.0",}# 目標網址url = 'https://www.zillow.com/Germany/'2.3.2 下載目標頁面
使用代理IP發起網頁請求，并抓取返回的HTML源碼：
?def get_page(target_url):try:response = requests.get(target_url, proxies=proxy, headers=headers)response.raise_for_status() ?# 檢查是否返回錯誤return response.textexcept requests.RequestException as e:print(f"請求失敗：{e}")return None2.3.3 提取數據內容
有效數據藏在HTML的某些標簽中，我們用 lxml.etree 解析，然后逐步提取。
?from lxml import etreedef parse_page(html):root = etree.HTML(html)results = []# 定位每條房源的 `<li>` 標簽houses = root.xpath('//li[contains(@class, "ListItem")]') ?for house in houses:try:link = house.xpath('.//a[@class="property-card-link"]/@href')[0]address = house.xpath('.//address/text()')[0]price = house.xpath('.//span[@data-test="property-card-price"]/text()')[0]details = ', '.join(house.xpath('.//ul/li/text()')) ?# 拼接房型等信息results.append({"link": link,"address": address,"price": price,"details": details})except IndexError:continuereturn results2.3.4 鏈接整個流程
最終，我們把這些步驟連起來，獲取采集結果：
?if __name__ == "__main__":html = get_page(url)if html:data = parse_page(html)for item in data:print(item)運行后結果如：
?{'link': '/homedetails/123-Main-St/1410000_zpid/', 'address': '123 Main St, New York, NY', 'price': '$2,500/month', 'details': '2 Beds, 1 Bath, 1200 sqft'}...2.3.5 存數據！
?import csv# ... 前面爬取和解析得到 property_list ...# 存成CSV文件filename = "zillow_ny_properties.csv"with open(filename, 'w', newline='', encoding='utf-8-sig') as csvfile: ?# utf-8-sig 防止中文亂碼fieldnames = ['address', 'price', 'link', 'details', 'beds', 'baths', 'sqft'] ?# 定義列名writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)writer.writeheader() ?# 寫入標題行for prop in property_list:# 假設你在解析時已經把戶型拆分成 beds, baths, sqft 了writer.writerow(prop) ?# 寫入一行數據print(f"【數據已保存】: 共 {len(property_list)} 條記錄到 {filename}")更高級點存數據庫（比如SQLite）適合數據量大或者需要復雜查詢的情況，稍微麻煩點，但更規范。
2.4 小小tips，別踩雷~
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尊重
robots.txt： 不只是說Zillow，是看看自己的目標站點允許不允許爬蟲爬你要的頁面。雖然技術上能爬，但了解規則是基本要求。很多商業網站明確禁止爬取，自己權衡風險。 -
控制頻率，溫柔點： 前面說的
time.sleep()就是讓你溫柔點。別開多線程幾百個請求同時轟炸人家服務器，你的海外IP池再大也扛不住被封。 -
代理質量是關鍵：海外代理IP的質量直接影響成功率。遇到大量失敗、驗證碼，先檢查代理IP還能不能正常訪問其他網站，不行就找客服，還不行就換一家質量好點服務好點的代理IP廠商。
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注意法律： 爬公開的房源信息（地址、價格）一般問題不大。也別拿數據去做壞事（比如惡意騷擾、不正當競爭）。
三、終極總結
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選對代理
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輪換+延時： 每次請求換IP（自動池或代碼隨機），爬一頁歇幾秒 (
time.sleep(random.uniform(1, 5)))。 -
直搗黃龍： 優先找數據API接口（看Network里的XHR/Fetch請求），直接拿JSON數據，比解析HTML爽多了。
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解析要靈活： 多用相對穩定的屬性（
data-testid），寫好容錯代碼（if element exists），網站改版就更新選擇器。 -
數據存下來： 存CSV或數據庫，別讓辛苦爬的數據飛了。
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低調干活： 控制速度，看
robots.txt，別碰不能爬的。靈活調整策略，才能在數據的“戰場”上立于不敗之地
好啦，從代理配置到代碼落地全講完了，剩下的就是動手實操啦～爬數據的時候遇到啥奇葩問題，評論區喊一聲，咱一起嘮嘮咋解決！
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