Ситуация
Клиенту требовалось получать полные и актуальные данные о недвижимости с платформы
AVITO — цены, описание, фото, местоположение и характеристики объектов. Ручной сбор занимал часы и не позволял отслеживать изменения на рынке. Задача — автоматизировать процесс, чтобы нужная информация появлялась в таблице уже готовой к анализу.
Как мы решили задачу
- Изучение структуры сайта
Сначала мы разобрали, как устроены объявления на AVITO. На разных типах объектов (квартиры, дома, коммерческая недвижимость) структура отличается: где-то данные подгружаются динамически, где-то часть информации скрыта за вкладками.
Мы выяснили: чтобы собрать данные точно и без потерь, нужно уметь работать с динамическими элементами страницы и учитывать внутренние фильтры сайта.
- Разработка парсера
На этом этапе создали программу, которая
автоматически обходит нужные разделы и собирает данные:
- название объекта;
- цену и валюту;
- тип недвижимости (квартира, дом, коммерческое помещение и т.д.);
- адрес и город;
- описание и дату размещения;
- ссылки на фото.
Для проекта использовался
Python, а также библиотеки
Selenium (работа с динамическими страницами) и
BeautifulSoup (анализ HTML-кода).
- Очистка и форматирование данных
После сбора все данные проходят обработку:
- удаляются лишние символы и пробелы;
- приводятся к единому виду (например, цены — только числа, адреса — по формату город → улица → дом);
- данные сортируются по типу и категории.
Результат — чистая, структурированная таблица, готовая для анализа или импорта в CRM.
- Выгрузка и обновление
- Информация выгружается в Excel или Google Таблицы.
- Отправка результатов в Telegram-бот (удобно для быстрого мониторинга).
Можно выбрать нужные поля и настроить автоматическое обновление — например, раз в день или раз в неделю.
Это избавляет команду клиента от необходимости вручную проверять и копировать объявления.
Результат
Клиент получил полностью готовое решение:
- данные по всем нужным объектам недвижимости собираются автоматически;
- информация всегда актуальна — обновление проходит по заданному расписанию;
- сократилось время анализа рынка и подготовки отчетов;
- исключены человеческие ошибки при ручном вводе.
Теперь заказчик видит полную картину рынка — от цен и описаний до активности продавцов — и может оперативно реагировать на изменения.
Подробную информацию по данной программе можно найти по
ссылке.
Время реализации: 12 часов
