Как получить выписку из егрн на недвижимое имущество физическому лицу: Получить справку из Росреестра онлайн

Подготовьте рабочее пространство

Как упоминалось ранее, в качестве языка программирования мы будем использовать Python, поэтому вам необходимо загрузить и установить его.

Вы можете использовать любую удобную IDE, но я рекомендую использовать PyCharm.

После того, как вы создали новый проект, упростите свою работу с помощью следующих библиотек:

• Selenium: используется для веб-тестирования и автоматизации действий браузера.
• BeautifulSoup: используется для анализа документов HTML и XML.
• Pandas: используется для обработки данных. Извлеченные данные будут храниться в структурированном формате.

Установить их внутри проекта достаточно просто. Просто используйте эту командную строку в терминале проекта: python -m pip install selenium beautifulsoup4 pandas

Напишите код

Давайте начнем с импорта библиотек, которые мы установили ранее:

 from selenium import webdriver 
 from bs4 import BeautifulSoup 
 импортировать панд как pd 

Чтобы извлечь данные с веб-сайта, мы должны загрузить их, настроив веб-драйвер для использования браузера Chrome. Для этого нам просто нужно указать путь, где находится chromedriver. Не забудьте добавить в конце имя исполняемого файла, а не только его местоположение!

 driver = webdriver.Chrome('ваш/путь/здесь/chromedriver') 

Помимо количества спальных мест и ванных комнат, мы также можем извлечь адрес, цену и, почему бы и нет, размер собственности? Чем больше у нас будет информации, тем легче будет принять решение о новом доме.

Объявите переменные и установите URL-адрес сайта, который нужно очистить.

 цены = [] 
 кровати = [] 
 ванны = [] 
 размеры = [] 
 адреса = [] 
 driver. get('https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/New-York_NY' ) 

Нам нужно извлечь данные с веб-сайта, который находится во вложенных тегах, как было объяснено ранее. Найдите теги с ранее упомянутыми атрибутами и сохраните данные в переменных, объявленных выше. Помните, что мы хотим сохранить только те объекты, где есть как минимум две кровати и одна ванная комната!

 content = driver.page_source 
 суп = BeautifulSoup(content, features='html.parser') 
 для элемента в супе.findAll('li', attrs={'class': 'component_property-card'}): 
 price = element.find('span', attrs={'метка данных': 'pc-price'}) 
 кровать = element.find('li', attrs={'метка данных': 'pc-meta -кровати'}) 
 ванна = element.find('li', attrs={'data-label': 'pc-meta-baths'}) 
 size = element.find('li', attrs={'data -label': 'pc-meta-sqft'}) 
 address = element.find('div', attrs={'data-label': 'pc-address'}) 
, если кровать и ванна: 
 nr_beds = bed.find('span', attrs={'метка данных': 'мета-значение'}) 
 nr_baths = Bath. find('span', attrs={'data- label': 'meta-value'}) 
 
 if nr_beds и float(nr_beds.text) >= 2 и nr_baths and float(nr_baths.text) >= 1: 
 кровати.append(nr_beds.text) 
 ванны.append (nr_baths.text) 
 
, если цена и цена.текст: 
 price.append(price.text) 
 else: 
 price.append('Нет отображаемых данных') 
 
, если size и size.text: 
 размеры.append (размер.текст) 
 else: 
 sizes.append('Нет отображаемых данных') 
 
 if address and address.text: 
 address.append(address.text) 
 else: 
 address.append('Нет отображаемых данных') 
 

Отлично ! У нас есть вся необходимая информация, но где ее хранить? Здесь библиотека pandas пригодится и поможет структурировать данные в CSV-файл, чтобы мы могли использовать его в будущем.

 df = pd.DataFrame({'Адрес': адреса, 'Цена': цены, 'Кровати': кровати, 'Ванны': ванны, 'Размеры': размеры}) 
 df.to_csv('listings.csv', index=False, encoding='utf-8') 

Если мы запустим код, будет создан файл с именем ‘ listings. csv ‘, и в нем наш ценные данные!

Мы сделали это! Мы создали собственный инструмент для парсинга веб-страниц! Теперь давайте перейдем к нему и посмотрим, какие шаги нам нужно выполнить и какие строки кода нам нужно изменить, чтобы использовать инструмент очистки.

Использование API парсинга веб-страниц

В этом сценарии мы, конечно же, будем использовать WebScrapingAPI.

Создать бесплатную учетную запись WebScrapingAPI

Чтобы использовать WebScrapingAPI, вам необходимо создать учетную запись. Не волнуйтесь, первые 5000 вызовов API бесплатны, и вам не нужно делиться какими-либо личными данными, такими как информация о кредитной карте. После того, как вы успешно создадите свою учетную запись и подтвердите свою электронную почту, мы можем перейти к следующему шагу.

Ключ API

Чтобы использовать WebScrapingAPI, вам необходимо пройти аутентификацию с помощью закрытого ключа API, который вы можете найти на панели управления вашей учетной записи. Обратите внимание, что вы не должны никому передавать этот ключ, и если вы подозреваете, что он был скомпрометирован, вы всегда можете сбросить ключ, нажав кнопку «Сбросить ключ API».

Изменить код

Отлично! Теперь, когда у вас есть ключ API, давайте внесем необходимые изменения.

Мы больше не будем использовать веб-драйвер. Вместо этого библиотека «requests» отправит запрос в WebScrapingAPI и получит HTML-код веб-сайта в качестве ответа.

 запросы на импорт 
 из bs4 import BeautifulSoup 
 import pandas as pd 

Затем мы должны подготовить несколько параметров для запроса: URL-адрес веб-сайта, с которого мы хотим извлечь данные (агент по продаже недвижимости), и наш ключ API.

 url = "https://api.webscrapingapi.com/v1" 
 params = { 
 "api_key": "XXXXXXX", 
 "url": "https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/ New-York_NY" 
 } 
 response = request.request("GET", url, params=params) 

Не забудьте изменить содержимое, которое обрабатывает BeautifulSoup. Вместо исходника из хромдрайвера будем использовать ответ, полученный от API.

 content = response.text 

С этого момента вы можете использовать тот же код из предыдущего сценария. Данные по-прежнему будут храниться в файле CVS с именем ‘ listings.csv .’

Готово!

Вот и все; вы можете запустить код. WebScrapingAPI сделает всю работу, и вы получите необходимые данные для поиска идеального дома. Но вы можете спросить себя: «В чем разница между использованием WebScrapingAPI и парсером, который мы создали сами?». Что ж, позвольте мне объяснить.

«Сделай сам» или «готовый»

Одним из наиболее значительных преимуществ использования WebScrapingAPI являются его прокси. Сервис имеет огромный вращающийся пул прокси, который обеспечивает анонимность пользователей при просмотре веб-страниц.

Эта функция также полезна, когда кто-то хочет провести массовую очистку веб-сайта. Выполнение нескольких запросов на веб-сайте за короткий промежуток времени наверняка заблокирует ваш IP-адрес, думая, что это попытка горя или бот с плохими намерениями.

Использование чередующегося пула прокси-серверов заставит веб-сайт думать, что с ним взаимодействуют несколько пользователей, поэтому вы останетесь незамеченными и сможете парсить весь день.

При очистке веб-страниц на вашем пути может возникнуть множество других препятствий, таких как CAPTCHA или снятие отпечатков пальцев в браузере. Как и следовало ожидать, мы создали WebScrapingAPI, чтобы обойти все эти препятствия и сделать извлечение данных максимально простым для вас. Если вы хотите узнать больше об этой теме, ознакомьтесь с нашей статьей о наиболее распространенных проблемах, с которыми сталкиваются парсеры.

Один инструмент, множество вариантов использования

Мы все можем согласиться с тем, что веб-скрапинг — отличное решение для индустрии недвижимости, но вы можете использовать его и для других целей. Вот лишь несколько примеров: мониторинг конкурентов, сравнение цен на товары и обучение алгоритмов машинного обучения.

Я мог бы продолжать, но это уже совсем новая тема. Я не буду тянуть эту статью вечно, поэтому рекомендую вам ознакомиться с этими семью вариантами использования инструментов веб-скрейпинга.

Создание инструмента веб-скрейпинга в свободное время звучит довольно аккуратно, но есть много вещей, которые нужно учитывать, вещи, которые сожгут значительное количество времени разработки. Здесь вы можете найти подробное обсуждение DIY и готовых инструментов для веб-скрейпинга.

Если мы говорим о парсинге нескольких веб-страниц, создание инструмента самостоятельно может быть быстрым решением. Тем не менее, для профессиональной работы нужен профессиональный инструмент, в идеале API, WebScrapingAPI. Я упоминал о бесплатной пробной версии?

Скрапинг данных о недвижимости с использованием Python: PromptCloud

Ведущие мировые сайты по недвижимости — кладезь ценных данных. База данных любого популярного сайта недвижимости США может содержать информацию о более чем 100 миллионах домов. Эти дома включают те, которые выставлены на продажу, сдаются в аренду или даже те, которых в настоящее время нет на рынке. Сбор данных о недвижимости также предоставляет данные об аренде и оценках собственности, которые также называются «Zestimates». Это помогает владельцам, а также клиентам лучше планировать, пытаясь оценить цены на недвижимость в ближайшие годы.

Когда речь заходит о покупке или аренде недвижимости, мы знаем, что первое, что приходит на ум, это сравнение цен. Эти сайты для жилья предоставляют сравнение цен со всеми объявлениями в этом районе, а также основную информацию, такую ​​как тип дома, количество комнат, размер, краткое описание и т. д.

Зачем сканировать данные с сайтов недвижимости?

Крупные компании по продаже недвижимости ориентируются на весь регион и работают с миллионами объектов. Но если вы агент по недвижимости, вместо того, чтобы пытаться собирать данные вручную, вы можете лучше сканировать данные с крупного веб-сайта с объявлениями о недвижимости.

Вы также можете создавать модели машинного обучения, чтобы прогнозировать цены на недвижимость и сравнивать свои прогнозы с Zillow™ Zestimates™ и смотреть, какой из них лучше или ближе к фактическим значениям.

Как очистить данные о недвижимости с помощью Python?

Если вы следили за любой из наших предыдущих статей «Как сканировать или экранировать», возможно, у вас уже есть необходимые настройки на ваших компьютерах. Если вы этого не сделали, я рекомендую вам следовать этой статье, чтобы настроить python для очистки данных, его пакеты и текстовый редактор, прежде чем вы сможете запачкать руки кодом.

Где код?

Без лишних слов мы решили предоставить вам код для очистки данных о недвижимости с помощью Python, который поможет вам извлечь информацию с веб-сайта с объявлениями о недвижимости. Код сканирования данных написан на Python, и впоследствии я покажу вам, как его запустить и что вы получите после его запуска.

[code language=”python”]
#!/usr/bin/python
# —*- кодировка: utf-8 —*-

import urllib.request
import urllib.parse
import urllib.error
from bs4 import BeautifulSoup
import ssl
import json
import ast
import os
from urllib.

# Для игнорирования ошибок сертификата SSL ctx.verify_mode = ssl.CERT_NONE

# Ввод от пользователя

url = input(‘Enter Zillow House Listing Url- ‘)

# Заставьте веб-сайт поверить, что вы заходите на него с помощью браузера Mozilla

req = Request(url, headers={‘User-Agent’: ‘Mozilla/5.0’})
webpage = urlopen(req).read()

# Создание объекта BeautifulSoup html-страницы для удобного извлечения данные.

суп = BeautifulSoup(веб-страница, ‘html.parser’)
html = суп.преттифи(‘utf-8’)
property_json = {}
property_json[‘Details_Broad’] = {}
property_json[‘Адрес’] = {}

# Извлечение заголовка из списка свойств

для title в супе.findAll(‘title’):
property_json[‘Title’] = title.text.strip()
break

для мета в супе.findAll(‘meta’, attrs={‘name’: ‘description’}):
property_json[‘Detail_Short’] = meta[‘content’].strip()

для div в sup.findAll(‘div’, attrs={‘class’: ‘character-count-truncated’}):
property_json[‘Details_Broad’][‘Description’] = div. text.strip()

для ( i, script) в enumerate(soup.findAll(‘script’,
attrs={‘type’: ‘application/ld+json’})):
if i == 0:
json_data = json.loads(script. текст)
property_json[‘Details_Broad’][‘Количество комнат’] = json_data[‘numberOfRooms’]
property_json[‘Details_Broad’][‘Размер этажа (в квадратных футах)’] = json_data[‘floorSize’][‘value’]
property_json[‘Адрес’][‘Улица’] = json_data[‘адрес’][‘ streetAddress’]
property_json[‘Address’][‘Locality’] = json_data[‘address’][‘addressLocality’]
property_json[‘Address’][‘Region’] = json_data[‘address’][‘addressRegion’ ]
property_json[‘Адрес’][‘Почтовый индекс’] = json_data[‘адрес’][‘почтовый индекс’]
, если я == 1:
json_data = json.loads(script.text)

с open(‘data.json’, ‘w’) в качестве выходного файла:
json.dump(property_json, outfile, indent=4)

с open(‘output_file. html’, ‘wb’) as file:
file.write(html)

print(‘———- Извлечение данных завершено. Проверить файл json.———-‘)
[/ code]

Чтобы запустить приведенный выше код, вам необходимо сохранить его в файле с расширением, например, propertyScraper.py. Как только это будет сделано, из терминала запустите команду –

[code language=»python»]
python propertyScraper.py
[/code]

При запуске вам будет предложено ввести URL-адрес списка свойств. Это веб-страница, которая будет фактически сканироваться программой в поисках данных. Мы использовали две ссылки и собрали данные двух свойств. Вот ссылки —

1. https://www.zillow.com/homedetails/638-Grant-Ave-North-Baldwin-NY-11510/31220792_zpid/
2. https://www.zillow.com/homedetails/10-Walnut-St-Arlington-MA-02476/56401372_zpid/

Файлы JSON, полученные при выполнении кода, указанного в следующем подразделе.

Объяснение кода

Прежде чем перейти к тому, как работает код и что он возвращает, важно понять сам код. Как обычно, мы сначала нажимаем на указанный URL-адрес и захватываем весь HTML-код, который мы преобразуем в красивый суп-объект. Как только это будет сделано, мы извлечем определенные элементы div, сценарии, заголовки и другие теги с определенными атрибутами. Таким образом, мы можем точно определить конкретную информацию, которую мы можем захотеть извлечь со страницы.

Как видите, мы также извлекли ссылку на изображение для каждого свойства. Это было сделано преднамеренно, поскольку для чего-то вроде недвижимости изображения имеют такую ​​же ценность, как и другая информация. Хотя мы действительно извлекли несколько полей со страниц со списком объектов недвижимости, следует отметить, что HTML-страница содержит намного больше точек данных. Поэтому мы также сохраняем HTML-контент локально, чтобы вы могли просматривать его и сканировать дополнительную информацию.

Некоторые из найденных нами списков домов

Как мы упоминали ранее, мы просканировали несколько списков свойств, чтобы показать вам, как данные, извлеченные Python, будут выглядеть в формате JSON. Кроме того, мы упомянули свойство, для которого предназначен конкретный JSON, в разделе JSON. Теперь давайте поговорим о точках данных, которые мы очистили.

Мы получили изображение недвижимости (хотя на странице со списком доступно много изображений для каждой собственности, мы получили по одному для каждого — это верхнее изображение для каждого объявления). Мы также получили указанную цену (в долларах), название собственности и ее описание, которое поможет вам создать ментальную картину собственности.

Вместе с этим мы соскоблили адрес, разбитый на четыре отдельные части: улица, населенный пункт, регион и почтовый индекс. У нас есть еще одно поле сведений, в котором есть несколько подполей, таких как количество комнат, размер этажа и подробное описание. В некоторых случаях описание отсутствует, как мы выяснили после очистки нескольких страниц.

[code language=»python»]
{
«Details_Broad»: {
«Количество комнат»: 4,
«Площадь этажа (в квадратных футах)»: «1728»
},
«Адрес»: {
«Улица»: «638 Грант Авеню»,
«Населенный пункт»: «Норт Болдуин»,
«Регион»: «Нью-Йорк»,
«Почтовый индекс»: «11510»
} ,
«Заголовок»: «638 Grant Ave, North Baldwin, NY 11510 | МЛС № 3137924 | Zillow»,
«Detail_Short»: «638 Grant Ave, North baldwin, NY 11510-1332 — дом на одну семью, выставленный на продажу по цене 299 000 долларов. Дом площадью 1728 кв. Футов состоит из 4 спален и 2 ванных комнат. Найдите 31 фотографию дома по адресу 638 Grant Ave на Zillow. Просматривайте дополнительные сведения о недвижимости, историю продаж и данные Zestimate на Zillow. МЛС № 3137924»,
«Цена в долларах»: 299000,
«Изображение»: «https://photos.zillowstatic.com/p_h/ISzz1p7wk4ktye1000000000.jpg»
}
[/code]

[code language=»python» ]
{
«Details_Broad»: {
«Description»: «Трехкомнатный дом для одной семьи, расположенный в районе Арлингтон Брэттл между Арлингтон-Хайтс и Арлингтон-центром. Построенный в 1920-х годах, этот дом предлагает красивые старинные детали, полы из твердого дерева, потолочные балки, гостиную с камином и отдельной солнечной террасой, формальную столовую, три большие спальни, кабинет и две полноценные ванные комнаты. Потенциал улучшения этого свойства для расширения жилой площади и персонализации по вашему личному вкусу является исключительным. Рядом с пригородной велосипедной дорожкой Minuteman, шоссе 77 и 79. Автобусные маршруты, школы, магазины и рестораны. Виртуальные сцены и виртуальные фотографии ремонта предоставлены для наглядности.»,
«Количество комнат»: 4,
«Площадь этажа (в кв. футах)»: «2224»
},
«Адрес»: {
«Улица»: «10 Walnut St»,
«Местность»: «Arlington»,
«Регион»: «MA»,
«Почтовый индекс»: «02476»
},
«Заголовок»: «10 Walnut St, Arlington, MA 02476 | МЛС № 72515880 | Zillow»,
«Detail_Short»: «10 Walnut St , Arlington, MA 02476-6116 — дом для одной семьи, выставленный на продажу за 725 000 долларов. Дом площадью 2224 кв. Фута состоит из 4 спален и 2 ванных комнат. Найдите 34 фотографии дома по адресу 10 Walnut St на Zillow. Просматривайте дополнительные сведения о недвижимости, историю продаж и данные Zestimate на Zillow. МЛС № 72515880»,
«Цена в долларах»: 725000,
«Изображение»: «https://photos.zillowstatic.com/p_h/ISifzwig3xt2re1000000000.jpg»
}
[/code]

[code language=»python»]
{
«Details_Broad»: {
«Количество комнат»: 4,
«Площадь этажа (в квадратных футах)»: «1728»
},
«Адрес»: {
«Улица»: «638 Grant Ave»,
« Населенный пункт»: «Норт Болдуин»,
«Регион»: «Нью-Йорк»,
«Почтовый индекс»: «11510»
},
«Заголовок»: «638 Грант Авеню, Норт Болдуин, Нью-Йорк 11510 | МЛС № 3137924 | Зиллов»,
«Detail_Short»: «638 Grant Ave, North baldwin, NY 11510-1332 — дом на одну семью, выставленный на продажу за 299 000 долларов. Дом площадью 1728 кв. Футов состоит из 4 спален и 2 ванных комнат. Найдите 31 фотографию дома по адресу 638 Grant Ave на Zillow. Просматривайте дополнительные сведения о недвижимости, историю продаж и данные Zestimate на Zillow. MLS # 3137924»,
«Цена в $»: 299000,
«Изображение»: «https://photos.zillowstatic.com/p_h/ISzz1p7wk4ktye1000000000.jpg»
}
[/code]

Извлечение данных о недвижимости на Большой масштаб

Используя такой код, вы можете сканировать информацию, относящуюся только к нескольким конкретным объектам недвижимости. Вы можете время от времени вручную проверять интересующие вас свойства. Однако, если вы хотите настроить таргетинг на определенный регион в США или за рубежом, вам понадобится опытный поставщик услуг веб-скрейпинга или инструменты для сбора данных, которые помогут вам собрать списки недвижимости с ряда веб-сайтов.

Компания PromptCloud, ведущий поставщик веб-скрейпинга, считает, что решения для веб-скрейпинга должны быть простыми и состоять всего из двух шагов: клиент предъявляет требование и получает чистые данные.