Hogyan gyűjtsünk adatokat a Booking.com-ról: Átfogó Web Scraping Útmutató
Tanulja meg a Booking.com adatainak kinyerését: szállodai árak, elérhetőség, vélemények és szolgáltatások. Ismerje meg a legjobb eszközöket és stratégiákat.
Anti-bot védelem észlelve
- Akamai Bot Manager
- Fejlett botészlelés eszközujjlenyomat, viselkedéselemzés és gépi tanulás segítségével. Az egyik legkifinomultabb anti-bot rendszer.
- PerimeterX (HUMAN)
- Viselkedési biometria és prediktív elemzés. Automatizálást észlel egérmozgások, gépelési minták és oldalinterakció alapján.
- Google reCAPTCHA
- A Google CAPTCHA rendszere. v2 felhasználói interakciót igényel, v3 csendesen fut kockázatértékeléssel. CAPTCHA szolgáltatásokkal megoldható.
- Sebességkorlátozás
- IP/munkamenet alapú kéréseket korlátoz időben. Forgó proxykkal, kéréskésleltetéssel és elosztott scrapinggel megkerülhető.
- IP-blokkolás
- Ismert adatközponti IP-ket és megjelölt címeket blokkol. Lakossági vagy mobil proxyk szükségesek a hatékony megkerüléshez.
- Cloudflare
- Vállalati szintű WAF és botkezelés. JavaScript kihívásokat, CAPTCHA-kat és viselkedéselemzést használ. Böngészőautomatizálás szükséges rejtett beállításokkal.
A(z) Booking.com Névjegye
Fedezze fel, mit kínál a(z) Booking.com és milyen értékes adatok nyerhetők ki.
A globális utazási piac vezetője
A Booking.com a világ egyik vezető digitális utazási vállalata, amely platformot biztosít szállások, repülőjegyek, autóbérlés és látnivalók lefoglalásához. Több mint 40 nyelven érhető el, és több mint 28 millió hirdetést kínál, így a globális utazási adatok elsődleges forrása. A luxusszállodáktól az egyedi otthonokig és apartmanokig a platform a Föld szinte minden úti célját lefedi.
Gazdag strukturált adatkészlet
A webhely hatalmas mennyiségű strukturált információt tartalmaz, beleértve a szálláshelyek nevét, valós idejű árazást, földrajzi koordinátákat, felhasználói véleményeket és részletes szolgáltatási listákat. Ezek az adatok folyamatosan frissülnek, tükrözve az utazási iparág dinamikus természetét. A kutatók és vállalkozások számára a Booking.com alapvető forrás a piaci intelligencia és a fogyasztói viselkedés elemzéséhez.
A Booking adatok üzleti értéke
Ezen adatok kinyerése felbecsülhetetlen a versenytársak elemzése, az ároptimalizálás és a véleményelemzés szempontjából. A különböző régiók szállodai árainak és elérhetőségének kinyerésével a vállalatok prediktív modelleket építhetnek az utazási keresletre, vagy olyan aggregátor szolgáltatásokat hozhatnak létre, amelyek valós időben segítenek az utazóknak megtalálni a legjobb ajánlatokat.
Miért Kell Scrapelni a(z) Booking.com-t?
Fedezze fel a(z) Booking.com-ból történő adatkinyerés üzleti értékét és felhasználási eseteit.
Valós idejű versenytársi ármonitorozás szállodák és bérlemények számára
Globális utazási piaci trendek és szezonális kereslet elemzése
Vásárlói vélemények aggregálása nagyléptékű hangulatelemzéshez
Utazási meta-keresők és összehasonlító eszközök építése
Historikus árelemzés prediktív modellezéshez és ROI előrejelzéshez
Lead generálás utazási biztosításokhoz és helyi túraszolgáltatásokhoz
Scraping Kihívások
Technikai kihívások, amelyekkel a(z) Booking.com scrapelésekor találkozhat.
Fejlett anti-bot védelmi rendszerek, mint az Akamai és a PerimeterX
Erős függőség a JavaScript-től az árak és dinamikus elemek rendereléséhez
Lokalizált árazás és pénznemformátumok a scraper IP-címe alapján
Gyakori változások a CSS osztálynevekben és a belső HTML struktúrában
Agresszív sebességkorlátozás (rate limiting) a keresési találatokon és adatlapokon
Scrapeld a Booking.com-t AI-val
Nincs szükség kódolásra. Nyerj ki adatokat percek alatt AI-vezérelt automatizálással.
Hogyan működik
Írd le, mire van szükséged
Mondd el az AI-nak, milyen adatokat szeretnél kinyerni a Booking.com-ról. Csak írd be természetes nyelven — nincs szükség kódra vagy szelektorokra.
Az AI kinyeri az adatokat
Mesterséges intelligenciánk navigál a Booking.com-on, kezeli a dinamikus tartalmat, és pontosan azt nyeri ki, amit kértél.
Kapd meg az adataidat
Kapj tiszta, strukturált adatokat, amelyek készen állnak CSV, JSON exportra vagy közvetlenül az alkalmazásaidba küldésre.
Miért érdemes AI-t használni a scrapeléshez
Az AI megkönnyíti a Booking.com scrapelését kódírás nélkül. Mesterséges intelligenciával működő platformunk megérti, milyen adatokra van szükséged — csak írd le természetes nyelven, és az AI automatikusan kinyeri őket.
How to scrape with AI:
- Írd le, mire van szükséged: Mondd el az AI-nak, milyen adatokat szeretnél kinyerni a Booking.com-ról. Csak írd be természetes nyelven — nincs szükség kódra vagy szelektorokra.
- Az AI kinyeri az adatokat: Mesterséges intelligenciánk navigál a Booking.com-on, kezeli a dinamikus tartalmat, és pontosan azt nyeri ki, amit kértél.
- Kapd meg az adataidat: Kapj tiszta, strukturált adatokat, amelyek készen állnak CSV, JSON exportra vagy közvetlenül az alkalmazásaidba küldésre.
Why use AI for scraping:
- Könnyedén megkerüli a fejlett anti-bot detektáló rendszereket
- Kezeli az összetett JavaScript renderelést manuális kódírás nélkül
- No-code felületet biztosít a gyors scraper telepítéshez
- Automatizálja a többoldalas adatgyűjtést és a lapozást
- Beépített proxy rotációt kínál az IP-alapú blokkolás elkerülésére
No-Code Web Scraperek a Booking.com számára
Kattints-és-válassz alternatívák az AI-alapú scrapeléshez
Számos no-code eszköz, mint a Browse.ai, Octoparse, Axiom és ParseHub segíthet a Booking.com scrapelésében kódírás nélkül. Ezek az eszközök általában vizuális felületeket használnak az adatok kiválasztásához, bár nehézségeik lehetnek összetett dinamikus tartalmakkal vagy anti-bot intézkedésekkel.
Tipikus Munkafolyamat No-Code Eszközökkel
Gyakori Kihívások
Tanulási görbe
A szelektorok és a kinyerési logika megértése időt igényel
Szelektorok elromlanak
A weboldal változásai tönkretehetik a teljes munkafolyamatot
Dinamikus tartalom problémák
JavaScript-gazdag oldalak komplex megoldásokat igényelnek
CAPTCHA korlátozások
A legtöbb eszköz manuális beavatkozást igényel CAPTCHA esetén
IP blokkolás
Az agresszív scraping az IP blokkolásához vezethet
No-Code Web Scraperek a Booking.com számára
Számos no-code eszköz, mint a Browse.ai, Octoparse, Axiom és ParseHub segíthet a Booking.com scrapelésében kódírás nélkül. Ezek az eszközök általában vizuális felületeket használnak az adatok kiválasztásához, bár nehézségeik lehetnek összetett dinamikus tartalmakkal vagy anti-bot intézkedésekkel.
Tipikus Munkafolyamat No-Code Eszközökkel
- Böngésző bővítmény telepítése vagy regisztráció a platformon
- Navigálás a célweboldalra és az eszköz megnyitása
- Adatelemek kiválasztása kattintással
- CSS szelektorok konfigurálása minden adatmezőhöz
- Lapozási szabályok beállítása több oldal scrapeléséhez
- CAPTCHA kezelése (gyakran manuális megoldás szükséges)
- Ütemezés konfigurálása automatikus futtatásokhoz
- Adatok exportálása CSV, JSON formátumba vagy API-n keresztüli csatlakozás
Gyakori Kihívások
- Tanulási görbe: A szelektorok és a kinyerési logika megértése időt igényel
- Szelektorok elromlanak: A weboldal változásai tönkretehetik a teljes munkafolyamatot
- Dinamikus tartalom problémák: JavaScript-gazdag oldalak komplex megoldásokat igényelnek
- CAPTCHA korlátozások: A legtöbb eszköz manuális beavatkozást igényel CAPTCHA esetén
- IP blokkolás: Az agresszív scraping az IP blokkolásához vezethet
Kod peldak
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# A Booking.com blokkolja az egyszerű kéréseket; a header-ek és cookie-k kritikusak.
url = 'https://www.booking.com/searchresults.html?ss=London'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
'Accept-Language': 'hu-HU,hu;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,*/*;q=0.8'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# A szelektorok gyakran változhatnak; a data-testid általában stabilabb
hotels = soup.find_all('div', {'data-testid': 'property-card'})
for hotel in hotels:
name = hotel.find('div', {'data-testid': 'title'}).text.strip()
print(f'Talált szálloda: {name}')
except Exception as e:
print(f'Hiba történt a scraping során: {e}')Mikor Használjuk
A legjobb statikus HTML oldalakhoz, ahol a tartalom szerver oldalon töltődik. A leggyorsabb és legegyszerűbb megközelítés, amikor JavaScript renderelés nem szükséges.
Előnyök
- ●Leggyorsabb végrehajtás (nincs böngésző overhead)
- ●Legalacsonyabb erőforrás-fogyasztás
- ●Könnyen párhuzamosítható asyncio-val
- ●Kiváló API-khoz és statikus oldalakhoz
Korlátok
- ●Nem tudja végrehajtani a JavaScriptet
- ●Nem működik SPA-knál és dinamikus tartalmaknál
- ●Problémái lehetnek összetett anti-bot rendszerekkel
How to Scrape Booking.com with Code
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# A Booking.com blokkolja az egyszerű kéréseket; a header-ek és cookie-k kritikusak.
url = 'https://www.booking.com/searchresults.html?ss=London'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
'Accept-Language': 'hu-HU,hu;q=0.9,en-US;q=0.8,en;q=0.7',
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,*/*;q=0.8'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
# A szelektorok gyakran változhatnak; a data-testid általában stabilabb
hotels = soup.find_all('div', {'data-testid': 'property-card'})
for hotel in hotels:
name = hotel.find('div', {'data-testid': 'title'}).text.strip()
print(f'Talált szálloda: {name}')
except Exception as e:
print(f'Hiba történt a scraping során: {e}')Python + Playwright
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
async def scrape_booking():
async with async_playwright() as p:
# Használjon non-headless böngészőt vagy stealth plugint a detektálás elkerülésére
browser = await p.chromium.launch(headless=True)
context = await browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) ...')
page = await context.new_page()
await page.goto('https://www.booking.com/searchresults.html?ss=Paris', wait_until='networkidle')
# Várjon a szálláskártyák dinamikus betöltődésére
await page.wait_for_selector('[data-testid="property-card"]')
hotels = await page.query_selector_all('[data-testid="property-card"]')
for hotel in hotels:
title_el = await hotel.query_selector('[data-testid="title"]')
title = await title_el.inner_text() if title_el else 'N/A'
print(f'Név: {title}')
await browser.close()
asyncio.run(scrape_booking())Python + Scrapy
import scrapy
class BookingSpider(scrapy.Spider):
name = 'booking'
allowed_domains = ['booking.com']
start_urls = ['https://www.booking.com/searchresults.html?ss=New+York']
custom_settings = {
'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36',
'DOWNLOAD_DELAY': 2
}
def parse(self, response):
for hotel in response.css('[data-testid="property-card"]'):
yield {
'name': hotel.css('[data-testid="title"]::text').get(),
'price': hotel.css('[data-testid="price-and-discounted-price"] span::text').get(),
'score': hotel.css('[data-testid="review-score-badge"]::text').get()
}
# Oldalszámozás kezelése
next_page = response.css('button[aria-label="Next page"]::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// A valósághű User-Agent beállítása elengedhetetlen
await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36');
await page.goto('https://www.booking.com/searchresults.html?ss=Berlin', { waitUntil: 'networkidle2' });
await page.waitForSelector('[data-testid="property-card"]');
const results = await page.evaluate(() => {
const items = Array.from(document.querySelectorAll('[data-testid="property-card"]'));
return items.map(item => ({
name: item.querySelector('[data-testid="title"]')?.innerText,
price: item.querySelector('[data-testid="price-and-discounted-price"]')?.innerText
}));
});
console.log(results);
await browser.close();
})();Mit Tehet a(z) Booking.com Adataival
Fedezze fel a(z) Booking.com adataiból származó gyakorlati alkalmazásokat és betekintéseket.
Dinamikus ároptimalizálás
A szállodák és ingatlankezelők valós időben alakíthatják áraikat a Booking.com-ról naponta kinyert versenytársi adatok alapján.
Hogyan implementáljuk:
- 1Azonosítsa a 10 legfontosabb helyi versenytársat a Booking.com-on.
- 2Ütemezze a standard és deluxe szobák árainak napi kinyerését.
- 3Elemezze az árkülönbséget saját szállása és a versenytársak között.
- 4Módosítsa saját árait a piaci átlag alapján egy channel manager API-n keresztül.
Használja az Automatio-t adatok kinyeréséhez a Booking.com-ből és építse meg ezeket az alkalmazásokat kódírás nélkül.
Mit Tehet a(z) Booking.com Adataival
- Dinamikus ároptimalizálás
A szállodák és ingatlankezelők valós időben alakíthatják áraikat a Booking.com-ról naponta kinyert versenytársi adatok alapján.
- Azonosítsa a 10 legfontosabb helyi versenytársat a Booking.com-on.
- Ütemezze a standard és deluxe szobák árainak napi kinyerését.
- Elemezze az árkülönbséget saját szállása és a versenytársak között.
- Módosítsa saját árait a piaci átlag alapján egy channel manager API-n keresztül.
- Piaci hangulatelemzés
Az utazási irodák több ezer vásárlói véleményt elemezhetnek a legjobban teljesítő szálláshelyek és a gyakori regionális panaszok azonosítására.
- Gyűjtse össze egy adott város szálláshelyeinek összes szöveges véleményét.
- Dolgozza fel a szöveget Natural Language Processing (NLP) segítségével a hangulat elemzéséhez.
- Azonosítsa az olyan ismétlődő kulcsszavakat, mint a 'tisztaság', 'elhelyezkedés' vagy 'szolgáltatás'.
- Készítsen jelentéseket, amelyek segítenek az utazóknak a legmagasabb minőségi elégedettségű szállások kiválasztásában.
- Szálláshely-kiadás megtérülési térképe
Az ingatlanbefektetők a foglalási adatok segítségével keresnek magas hozamú területeket a foglaltsági jelek és az átlagos éjszakai árak követésével.
- Nyerje ki a hirdetéseket és az árakat több szomszédos városrészben.
- Kövesse nyomon a 'telt ház' vs 'elérhető' állapotot egy 30 napos időszakban.
- Számítsa ki a becsült havi bevételt az ár és a foglaltság alapján.
- Azonosítsa az alulértékelt, de magas értékelési trenddel rendelkező környékeket potenciális befektetés céljából.
- Utazási aggregátor karbantartása
A meta-keresők kinyert adatokat használnak, hogy naprakész összehasonlító eszközöket biztosítsanak a költségtudatos utazók számára.
- Szinkronizálja a hirdetési adatokat több utazási platformon, beleértve a Booking.com-ot.
- Nyerje ki a valós idejű árváltozásokat az 'árcsökkenés' értesítések megjelenítéséhez.
- Ellenőrizze a szolgáltatások elérhetőségét (pl. ingyenes Wi-Fi, medence) a pontos szűrés érdekében.
- Jelenítsen meg egy egységes nézetet a jelenleg elérhető legjobb ajánlatokról.
- Versenytársi szolgáltatások benchmarkolása
A szállodaláncok elemezhetik, mely szolgáltatások számítanak alapvetőnek bizonyos piacokon, hogy fejlesszék kínálatukat és versenyképesek maradjanak.
- Gyűjtse ki a 'Felszereltség' és 'Szolgáltatások' listáját egy régió összes 4 csillagos szállodájánál.
- Számítsa ki az olyan specifikus szolgáltatások gyakoriságát, mint a 'Spa', 'Elektromos autó töltő' vagy 'Edzőterem'.
- Azonosítsa a hiányosságokat, ahol az Ön ingatlana nem rendelkezik a versenytársaknál megszokott szolgáltatással.
- Priorizálja a felújításokat az alapján, amit a jelenlegi utazók a legtöbbre értékelnek.
Turbozd fel a munkafolyamatodat AI automatizalasal
Az Automatio egyesiti az AI ugynokk, a web automatizalas es az okos integraciok erejet, hogy segitsen tobbet elerni kevesebb ido alatt.
Profi Tippek a(z) Booking.com Scrapeléséhez
Szakértői tanácsok a(z) Booking.com-ból történő sikeres adatkinyeréshez.
Használjon kiváló minőségű lakossági proxy-kat az Akamai megkerüléséhez és az IP-tiltások elkerülése érdekében.
Mindig állítsa be az 'Accept-Language' header-t, hogy az adatok konzisztens nyelven érkezzenek, függetlenül a proxy helyétől.
Adja hozzá explicit módon a 'selected_currency' és 'lang' paramétereket az URL-hez a konkrét adatformátumok kikényszerítéséhez.
Alkalmazzon véletlenszerű, emberi viselkedést szimuláló késleltetéseket és egérmozgás-szimulációkat, hogy elkerülje a viselkedéselemző rendszerek figyelmét.
A tisztább és megbízhatóbb metaadatok érdekében nyerje ki az adatokat az oldal forrásában található rejtett JSON-LD szkriptekből.
Az etikus adatgyűjtés érdekében ellenőrizze a 'robots.txt' fájlt a crawl-delay követelmények és a tiltott elérési utak tekintetében.
Velemenyek
Mit mondanak a felhasznaloink
Csatlakozz tobb ezer elegedett felhasznalohoz, akik atalakitottak a munkafolyamatukat
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Kapcsolodo Web Scraping
Gyakran ismetelt kerdesek a Booking.com-rol
Talalj valaszokat a Booking.com-val kapcsolatos gyakori kerdesekre