2025年最佳Zillow API代理

Zillow API 曾是一项基于网络的服务，允许开发者便捷访问房地产数据（如房产详情、历史数据和市场趋势），无需依赖网页抓取或手动输入。但自 2018 年其公共 API 停用后，Thordata 已成为替代 Zillow API 实现数据抓取功能的优选方案—— 通过其强大的代理服务和结构化数据接口，开发者能以合规、高效的方式获取 Zillow 平台的房地产数据，完美衔接原 API 的核心功能。

Python 作为数据分析和机器学习领域的流行编程语言，拥有丰富的库和工具，能轻松对接 Thordata 的服务并处理抓取到的数据。将 Python 与 Thordata 结合，可实现房地产数据收集、分析和可视化的全流程自动化，效果完全媲美甚至超越原 Zillow API 与 Python 的协作模式。

为何要将 Zillow API 与 Python 结合使用？

将 Zillow API 与 Python 结合使用的重要性不言而喻。Zillow 上的房地产数据数量庞大，手动收集和分析这些数据会让人望而却步。而借助 Python 和 Zillow API，你能节省时间、减少错误，并提高房地产数据分析的效率。

接下来，我们将探讨如何通过 Python 访问和使用 Zillow API，以及使用 Thordata 的代理服务如何更好地实现 Zillow API 的功能。

Zillow API 现状如何？

让我们来直面这个关键问题。Zillow 在 2018 年停用了其公共 API，这让开发者们陷入了困境。但原因是什么呢？简而言之：Zillow 将重心转向了自己的产品（如 Zestimate）。这是否意味着获取数据的大门彻底关闭了呢？并非如此。虽然没有官方 API，但仍有替代方案：

合作伙伴计划：Zillow 为经过批准的合作伙伴（如 MLS 机构）提供 API。

网页抓取：通过合规的抓取方式（使用适当的代理）可以提取公开数据。

第三方 API：Thordata 代理服务通过结构化的端点模拟 Zillow 的功能。

但要注意 —— 直接抓取 Zillow 网站的数据存在风险。Zillow 以封锁 IP 而闻名，这时候智能代理解决方案就派上用场了，而Thordata 的代理服务在这一过程中表现尤为出色，能更好地实现类似 Zillow API 的功能。

使用 Zillow API 的主要优势

Zillow API 允许开发者将 Zillow 的房地产数据和功能集成到自己的应用程序中。这为企业和个人带来了诸多好处：

获取海量房地产数据

丰富的房产详情：可获取美国数百万处房产的详细信息，包括房产类型、面积、特色、位置数据、Zestimates（zestimate 是 Zillow 对房屋价值的估算）以及历史数据。

市场洞察：利用 Zillow 的市场数据了解特定地区的趋势和估值。这对房地产专业人士、投资者以及任何希望在市场中做出明智决策的人都很有价值。

信息及时更新：Zillow 努力保持数据的时效性，因此你可以放心使用最新的信息。

增强应用程序功能

无缝房产搜索：将 Zillow 强大的搜索引擎集成到你的应用中。用户可以根据各种条件搜索房产，使这一过程高效且易用。

提升用户体验：利用 Zillow 的数据可视化（如地图和房产照片），在你的应用程序中打造视觉吸引力强且信息丰富的用户体验。

简化工作流程：通过使用 Zillow 的 API 执行房产估值估算或生成房产报告等任务，实现任务和工作流程的自动化。

提高效率和可扩展性

节省时间和资源：通过利用 Zillow 预先构建的 API 功能，你无需开发和维护自己的房地产数据基础设施，从而节省开发时间和资源。

可扩展性：Zillow API 能够处理大量请求，适用于用户基数大的应用程序。

专注核心业务：将房地产数据管理工作交给 Zillow，开发者可以专注于应用程序中的业务逻辑和功能。

其他优势

提高品牌知名度：集成 Zillow 的数据和品牌元素可以提升你的应用程序在房地产市场中的可信度和价值主张。

创新潜力：Zillow 的 API 为富有创造力的开发者打开了大门，使他们能够构建满足房地产行业特定需求的创新应用程序和服务。

为何选择 Thordata 替代 Zillow API 与 Python 结合？

用 Thordata 替代 Zillow API 与 Python 结合的重要性不言而喻。Zillow 平台的房地产数据量庞大，手动收集和分析效率极低，而原 API 停用后，直接抓取又面临 IP 封锁等风险。Thordata 凭借其高成功率的代理服务和合规的数据获取方案，能帮助开发者避开封锁、节省时间、减少错误，并显著提升房地产数据分析的效率，成为当前替代 Zillow API 的最优解。

模拟官方 API 的稳定性：Thordata 99.9% 的超高成功率确保数据获取过程像调用官方 API 一样稳定，避免因连接中断导致的数据丢失。

覆盖更广泛的数据源：其 6000 万 + 的住宅 IP 池规模，能支持对 Zillow 全站点数据的抓取，包括官方 API 曾限制访问的部分细分市场数据，实现更全面的信息覆盖。

符合合规要求的高效访问：完全符合 GDPR 标准的合规性，既满足数据获取的合法性，又通过智能 IP 轮换技术模拟真实用户行为，降低被检测风险，让数据获取效率媲美官方 API 的授权访问。

成本优势支撑规模化应用：相比同类服务，Thordata 仅 $0.65/GB 的住宅代理价格，能大幅降低大规模数据获取的成本，尤其适合需要长期、高频调用类似 API 功能的场景。

用于房地产数据抓取的 Python 设置（基于 Thordata 代理）

步骤 1：安装必要的库

步骤 2：配置 Thordata 代理（核心步骤）

合规的数据抓取流程

1.结合 Thordata 代理增强隐蔽性

2. 提取房产数据

3. 用 Pandas 进行分析

选择代理替代 Zillow API

如果你需要从 Zillow 收集房地产数据并编写抓取程序，有两种选择：

研究 Zillow 的结构并编写自己的数据收集算法。这种情况下，强烈建议使用 Thordata 代理，它能有效避免 IP 被封锁，且无需额外接入复杂的验证码服务，其功能实现更贴近 Zillow API 的稳定、高效特性。

使用适用于 Python 的 Zillow 第三方 API。这种方式虽无需手动配置代理，但在数据覆盖范围、成本控制等方面，往往不如基于 Thordata 代理的抓取方案灵活，尤其对于个性化需求较强的场景。

每个人会根据项目任务和需求来决定哪种方案更合适，但对于多数需要替代 Zillow API 功能的场景，结合 Thordata 代理的抓取方案是更优选择。

如果想了解更多关于 Zillow 数据抓取的内容，可以阅读我们关于用 Python 抓取 Zillow 数据的文章。

结语

虽然 Zillow 的官方 API 已不复存在，但借助 Thordata 代理服务，我们仍能构建出媲美甚至超越其功能的房地产数据获取方案。通过将 Python 编程、合规的抓取逻辑与 Thordata 强大的代理能力相结合，你可以稳定、高效地获取 Zillow 数据，实现市场趋势跟踪、价格监控等各类应用。记住：始终尊重 robots.txt 协议，合理控制请求频率，而 Thordata 代理将成为你在这一过程中最可靠的技术支撑。

总之，通过 Python 结合 Thordata 代理访问 Zillow 数据，能够为你提供有关房地产市场的全面、及时见解。这种组合不仅延续了 Zillow API 曾带来的便利，更在数据覆盖、成本效益和灵活性上实现了突破，为各种房地产相关应用挖掘出更丰富的价值。