如何抓取 Airbnb 房源和价格(2025年指南)

了解如何抓取 Airbnb 房源、价格和评价以进行市场研究和竞品分析。在 2024-2025 年高效提取度假租赁数据。

覆盖率:GlobalUnited StatesEuropeAsiaSouth AmericaAfricaAustralia
可用数据8 字段
标题价格位置描述图片卖家信息分类属性
所有可提取字段
房源 ID房产标题每晚价格总价(所选日期)货币星级评分评价数量社区/位置房产类型卧室数量床铺数量浴室数量房东姓名超赞房东状态便利设施列表房源描述近似纬度近似经度图片 URL清洁费服务费
技术要求
需要JavaScript
无需登录
有分页
无官方API
检测到反机器人保护
Akamai Bot ManagerCloudflareDataDomeJA3 FingerprintingIP BlockingRate Limiting

检测到反机器人保护

Akamai Bot Manager
通过设备指纹、行为分析和机器学习进行高级机器人检测。最复杂的反机器人系统之一。
Cloudflare
企业级WAF和机器人管理。使用JavaScript挑战、验证码和行为分析。需要带隐身设置的浏览器自动化。
DataDome
使用ML模型进行实时机器人检测。分析设备指纹、网络信号和行为模式。常见于电商网站。
浏览器指纹
通过浏览器特征识别机器人:canvas、WebGL、字体、插件。需要伪装或真实浏览器配置文件。
IP封锁
封锁已知的数据中心IP和标记地址。需要住宅或移动代理才能有效绕过。
速率限制
限制每个IP/会话在一段时间内的请求数。可通过轮换代理、请求延迟和分布式抓取绕过。

关于Airbnb

了解Airbnb提供什么以及可以提取哪些有价值的数据。

关于 Airbnb

Airbnb 是一个全球性的在线市场,将寻找独特住宿的旅行者与提供短期住宿、度假租赁和旅游体验的房东联系起来。它成立于 2008 年,已从旧金山的单个房间出租发展成为一个庞大的平台,在世界上几乎每个国家拥有数百万个房源,包括公寓、木屋、城堡和船只。

可用的数据元素

该网站包含丰富的结构化和非结构化数据,包括房源详情、每晚价格、房态日历和详细的房客评价。这些数据对于需要监控市场健康状况和趋势的房地产投资者和旅游分析师至关重要。通过抓取 Airbnb,用户可以深入了解快速发展的旅游行业中的入住率、区域需求和竞争定价策略。

关于Airbnb

为什么要抓取Airbnb?

了解从Airbnb提取数据的商业价值和用例。

短期租赁投资分析的市场研究

物业经理和房东的竞争基准测试

基于当地市场供应的动态定价优化

对房客评价进行情绪分析以改进酒店服务

旅游趋势制图和地理密度分析

为度假租赁软件和服务提供商生成线索 (Lead generation)

抓取挑战

抓取Airbnb时可能遇到的技术挑战。

来自 Akamai 和 Cloudflare 的极具攻击性的反机器人保护

通过 React.js 渲染的高度动态内容,需要真实的浏览器

CSS 类名频繁更替导致选择器不稳定

数据通常混淆在内部 GraphQL API 响应中

严格的速率限制和对数据中心 IP 地址的即时封锁

使用AI抓取Airbnb

无需编码。通过AI驱动的自动化在几分钟内提取数据。

工作原理

1

描述您的需求

告诉AI您想从Airbnb提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。

2

AI提取数据

我们的人工智能浏览Airbnb,处理动态内容,精确提取您要求的数据。

3

获取您的数据

接收干净、结构化的数据,可导出为CSV、JSON,或直接发送到您的应用和工作流程。

为什么使用AI进行抓取

无需为基于 React 的网站编写复杂的 JavaScript
自动处理复杂的反机器人绕过和代理轮换
安排定期运行以每日监控价格变化和入住率
捕获仅在用户交互后显示的动态元素数据
基于云端的执行确保抓取不占用本地计算机资源
无需信用卡提供免费套餐无需设置

AI让您无需编写代码即可轻松抓取Airbnb。我们的AI驱动平台利用人工智能理解您想要什么数据 — 只需用自然语言描述,AI就会自动提取。

How to scrape with AI:
  1. 描述您的需求: 告诉AI您想从Airbnb提取什么数据。只需用自然语言输入 — 无需编码或选择器。
  2. AI提取数据: 我们的人工智能浏览Airbnb,处理动态内容,精确提取您要求的数据。
  3. 获取您的数据: 接收干净、结构化的数据,可导出为CSV、JSON,或直接发送到您的应用和工作流程。
Why use AI for scraping:
  • 无需为基于 React 的网站编写复杂的 JavaScript
  • 自动处理复杂的反机器人绕过和代理轮换
  • 安排定期运行以每日监控价格变化和入住率
  • 捕获仅在用户交互后显示的动态元素数据
  • 基于云端的执行确保抓取不占用本地计算机资源

Airbnb的无代码网页抓取工具

AI驱动抓取的点击式替代方案

Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取Airbnb。这些工具通常使用可视化界面来选择数据,但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。

无代码工具的典型工作流程

1
安装浏览器扩展或在平台注册
2
导航到目标网站并打开工具
3
通过点击选择要提取的数据元素
4
为每个数据字段配置CSS选择器
5
设置分页规则以抓取多个页面
6
处理验证码(通常需要手动解决)
7
配置自动运行的计划
8
将数据导出为CSV、JSON或通过API连接

常见挑战

学习曲线

理解选择器和提取逻辑需要时间

选择器失效

网站更改可能会破坏整个工作流程

动态内容问题

JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案

验证码限制

大多数工具需要手动处理验证码

IP封锁

过于频繁的抓取可能导致IP被封

Airbnb的无代码网页抓取工具

Browse.ai、Octoparse、Axiom和ParseHub等多种无代码工具可以帮助您在不编写代码的情况下抓取Airbnb。这些工具通常使用可视化界面来选择数据,但可能在处理复杂的动态内容或反爬虫措施时遇到困难。

无代码工具的典型工作流程
  1. 安装浏览器扩展或在平台注册
  2. 导航到目标网站并打开工具
  3. 通过点击选择要提取的数据元素
  4. 为每个数据字段配置CSS选择器
  5. 设置分页规则以抓取多个页面
  6. 处理验证码(通常需要手动解决)
  7. 配置自动运行的计划
  8. 将数据导出为CSV、JSON或通过API连接
常见挑战
  • 学习曲线: 理解选择器和提取逻辑需要时间
  • 选择器失效: 网站更改可能会破坏整个工作流程
  • 动态内容问题: JavaScript密集型网站需要复杂的解决方案
  • 验证码限制: 大多数工具需要手动处理验证码
  • IP封锁: 过于频繁的抓取可能导致IP被封

代码示例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 注意:除非使用隐身代理,否则 Airbnb 通常会封锁基础请求
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}

url = 'https://www.airbnb.com/s/homes'
try:
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    # 尝试查找房源价格
    prices = soup.find_all('span', string=lambda x: x and '$' in x)
    for price in prices:
        print(f'Found price: {price.text}')
except Exception as e:
    print(f'请求被封锁或失败: {e}')

使用场景

最适合JavaScript较少的静态HTML页面。非常适合博客、新闻网站和简单的电商产品页面。

优势

  • 执行速度最快(无浏览器开销)
  • 资源消耗最低
  • 易于使用asyncio并行化
  • 非常适合API和静态页面

局限性

  • 无法执行JavaScript
  • 在SPA和动态内容上会失败
  • 可能难以应对复杂的反爬虫系统

如何用代码抓取Airbnb

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 注意:除非使用隐身代理,否则 Airbnb 通常会封锁基础请求
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
}

url = 'https://www.airbnb.com/s/homes'
try:
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    # 尝试查找房源价格
    prices = soup.find_all('span', string=lambda x: x and '$' in x)
    for price in prices:
        print(f'Found price: {price.text}')
except Exception as e:
    print(f'请求被封锁或失败: {e}')
Python + Playwright
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

async def scrape_airbnb():
    async with async_playwright() as p:
        # 使用真实的浏览器配置文件启动浏览器以绕过机器人检测
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page()
        await page.goto('https://www.airbnb.com/s/homes')
        
        # 等待房源通过 React 渲染
        await page.wait_for_selector('[data-testid="card-container"]')
        
        listings = await page.query_selector_all('[data-testid="card-container"]')
        for item in listings:
            title = await item.query_selector('[data-testid="listing-card-title"]')
            price = await item.query_selector('span._1y74zay')
            if title and price:
                print(f'{await title.inner_text()}: {await price.inner_text()}')
        
        await browser.close()

asyncio.run(scrape_airbnb())
Python + Scrapy
import scrapy

class AirbnbSpider(scrapy.Spider):
    name = 'airbnb'
    start_urls = ['https://www.airbnb.com/s/homes']

    def parse(self, response):
        for listing in response.css('[data-testid="card-container"]'):
            yield {
                'title': listing.css('[data-testid="listing-card-title"]::text').get(),
                'price': listing.css('span._1y74zay::text').get(),
                'rating': listing.css('span[aria-label*="rating"]::text').get()
            }

        next_page = response.css('a[aria-label="Next"]::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();
  await page.goto('https://www.airbnb.com/s/homes');

  // 等待动态 React 内容加载
  await page.waitForSelector('[data-testid="card-container"]');

  const results = await page.evaluate(() => {
    const items = Array.from(document.querySelectorAll('[data-testid="card-container"]'));
    return items.map(el => ({
      title: el.querySelector('[data-testid="listing-card-title"]')?.innerText,
      price: el.querySelector('span._1y74zay')?.innerText
    }));
  });

  console.log(results);
  await browser.close();
})();

您可以用Airbnb数据做什么

探索Airbnb数据的实际应用和洞察。

房地产套利发现

投资者可以识别那些 Airbnb 潜在收益显著超过每月抵押贷款或租金成本的房产。

如何实现:

  1. 1抓取特定社区的每晚房价和平均入住率。
  2. 2将预估的 Airbnb 月收入与当地长期租赁市场数据进行对比。
  3. 3计算潜在投资物业的 ROI。

使用Automatio从Airbnb提取数据,无需编写代码即可构建这些应用。

您可以用Airbnb数据做什么

  • 房地产套利发现

    投资者可以识别那些 Airbnb 潜在收益显著超过每月抵押贷款或租金成本的房产。

    1. 抓取特定社区的每晚房价和平均入住率。
    2. 将预估的 Airbnb 月收入与当地长期租赁市场数据进行对比。
    3. 计算潜在投资物业的 ROI。
  • 房东动态定价

    物业经理通过根据当地需求和竞争对手定价实时调整每晚房价而受益。

    1. 对同一城市中具有相似客容量的房源进行每日抓取。
    2. 分析当地节日、假期或体育赛事期间的价格飙升情况。
    3. 实施自动化价格调整,以最大限度地提高入住率和收入。
  • 小众旅游市场分析

    旅游局可以利用数据了解其地区哪些房产类型正在流行。

    1. 汇总不同 Airbnb 类别下的房源数量。
    2. 将评价数量与特定房产特征(如海滨或设计感)相关联。
    3. 将营销重点转向最受欢迎的住宿类别。
  • 学术城市研究

    研究人员研究短期租赁对当地住房负担能力和社区士绅化的影响。

    1. 收集关于整套房源数量与私密房间数量的长期数据。
    2. 将房源密度与城市规划和居住区进行映射。
    3. 分析 Airbnb 增长与当地租金上涨之间的相关性。
不仅仅是提示词

用以下方式提升您的工作流程 AI自动化

Automatio结合AI代理、网页自动化和智能集成的力量,帮助您在更短的时间内完成更多工作。

AI代理
网页自动化
智能工作流

抓取Airbnb的专业技巧

成功从Airbnb提取数据的专家建议。

始终使用住宅代理;数据中心 IP 几乎会立即被 Akamai 列入黑名单。

监控网络选项卡中的 GraphQL 请求;它们通常包含比 HTML 结构更整洁的数据。

实施随机延迟和模拟人类的鼠标移动,以避免触发 CAPTCHAs。

使用与浏览器版本匹配的特定 User-Agent,以防止指纹不匹配。

采用小批量抓取,以避免被检测到可疑的大流量模式。

存储房源 ID,以便跟踪单个房源随时间推移的历史价格变化。

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关于Airbnb的常见问题

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