Comment faire du web scraping sur Airbnb en 2025 ?

Sommaire

Vous cherchez à collecter des données sur Airbnb, mais vous ne savez pas comment faire ? Le web scraping est ce qu’il vous faut !

Voici un guide clair sur comment faire du web scraping sur Airbnb en 2025.

Découvrez comment faire du scraping sur Airbnb en 2025 ! ©Alexia pour Alucare.fr

Les différentes méthodes pour faire du scraping sur Airbnb

Le web scraping est une technique qui permet d’extraire des données de sites web de manière automatisée.

Pour scraper sur Airbnb, vous avez le choix entre deux méthodes efficaces : utiliser des outils de scraping ou coder votre propre scraper avec Python. On vous dit tout !

1. Utiliser des outils de web scraping

Vous ne voulez pas coder ? Vous cherchez plutôt une solution clé en main pour scraper sur Airbnb ?

Vous pouvez utiliser des outils de web scraping. Pensés pour simplifier le processus, ils s’occupent de tous les aspects techniques complexes à votre place !

Voici quatre outils vraiment efficaces pour collecter des données sur Airbnb en quelques clics :

💡 Bright Data
🤖 Apify
🍯 ScrapingBee
🧩 ScraperAPI

Pour comparer ces outils, vous pouvez consulter notre article sur les meilleurs outils de scraping en 2025.

Bright Data

Bright Data est une solution complète qui offre toute une panoplie de services pour scraper efficacement sur n’importe quel site web : proxies résidentiels et de datacenter, navigateur de scraping et API dédiées.

Bright Data propose justement une fonctionnalité Airbnb Scraper API qui est spécialement conçue pour collecter des données sur la plateforme Airbnb.

Cette API dédiée représente une excellente option si vous cherchez une solution fiable et rapide pour scraper Airbnb.

👉 Découvrez notre avis complet sur Bright Data.

Apify

Apify est une plateforme de développement qui vous permet de construire, exécuter et partager des scrapers. Elle propose également un Airbnb Scraper, avec rotation d’IP et mécanismes anti-blocage.

Il s’agit d’une solution préconçue qui peut être utilisée pour extraire des informations d’annonces, de profils d’hôtes et plus encore sur Airbnb, sans avoir à écrire de code complexe.

Le Airbnb Scraper d’Apify se présente comme une option très flexible et conviviale pour les développeurs.

👉 Découvrez notre avis complet sur Apify.

ScrapingBee

ScrapingBee est une API de scraping qui simplifie l’extraction de données de sites web dynamiques. La plateforme gère le rendu JavaScript et la rotation des proxies à votre place.

Résultat : avec ScrapingBee, le scraping de sites comme Airbnb devient beaucoup plus simple et efficace ! Vous n’aurez qu’à envoyer une requête à l’API et elle vous renvoie le HTML rendu, prêt à être parsé.

👉 Découvrez notre avis complet sur ScrapingBee.

ScraperAPI

ScraperAPI est une autre solution API qui gère tous les défis du scraping à grande échelle. Proxies, en-têtes (headers), user-agents… ScraperAPI s’occupe de tout à votre place !

ScraperAPI propose également une solution Airbnb API, optimisée pour contourner les protections d’Airbnb.

Vous pourrez vous concentrer uniquement sur l’extraction des données Airbnb qui vous intéressent. Airbnb API permet aussi d’automatiser la collecte de données structurées et massives.

👉 Découvrez notre avis complet sur ScraperAPI.

2. Faire du scraping par code avec Python et ses bibliothèques

Vous préférez avoir un contrôle total sur le processus de scraping ? Dans ce cas, le scraping par code avec Python est ce qu’il vous faut.

La programmation vous permet de créer un scraper 100 % personnalisé et adapté aux spécificités d’Airbnb. Python est la solution idéale grâce à ses bibliothèques puissantes.

Voici les bibliothèques indispensables pour faire du scraping avec Python :

✅ requests pour envoyer des requêtes HTTP à l’URL. Cette bibliothèque est la base de toute opération de scraping, permettant de « demander » le contenu d’une page web.
✅ BeautifulSoup pour « parser » (analyser) le contenu HTML récupéré et faciliter l’extraction des données. C’est l’outil idéal pour naviguer dans la structure d’une page web.

👉 Pour en savoir plus, rendez-vous sur notre article sur le web scraping Python BeautifulSoup.

✅ Selenium ou Playwright pour simuler un navigateur web réel, y compris le rendu JavaScript et les interactions de l’utilisateur. C’est la partie cruciale pour le scraping d’Airbnb, car Airbnb étant un site dynamique, vous ne récupérerez qu’une page vide sans Selenium ou Playwright.

Mais comment ces outils fonctionnent ensemble ? On vous propose de voir ensemble comment scraper les titres, prix et liens des logements disponibles dans une ville spécifique (ex : Paris) pour des dates définies.

🔍 Étape 1 : Analyser l’URL d’Airbnb

La première étape consiste à comprendre comment Airbnb organise ses URL.

Voici un exemple d’URL de recherche typique :

https://www.airbnb.fr/s/Paris--France/homes?checkin=2025-09-01&checkout=2025-09-05&adults=2

Ensuite, voici quelques exemples de paramètres utiles :

```
s/Paris--France
```
pour la localisation
```
checkin
```
et
```
checkout
```
pour les dates d’arrivée et de départ
```
adults
```
pour le nombre d’adultes…

📌 Vous pouvez rajouter d’autres paramètres (filtrage, prix max…) manuellement.

⚙️ Étape 2 : Configurer l’environnement Python

Installez ensuite les bibliothèques nécessaires à l’aide de l’outil de gestion de paquets Python (pip) :

pip install playwright requests beautifulsoup4

🐍 Étape 3 : Le script Python (pseudocode)

Voici un exemple de script intégrant les processus suivants :

👉 Simulation de navigateur avec Playwright
👉 Rotation de proxys (via un service de proxys)
👉 Gestion des en-têtes (headers) et user‑agents
👉 Sélecteurs CSS ou XPath pour l’extraction de données
👉 Pauses aléatoires pour éviter blocage

from playwright.sync_api import sync_playwright
import random
import time
import csv

def scrape_airbnb(city_url, proxy_list):
    with sync_playwright() as pw:
        browser = pw.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        page.set_extra_http_headers({'User-Agent': '...'})
        proxy = random.choice(proxy_list)
        page.goto(city_url, proxy={'server': proxy})
        time.sleep(random.uniform(3, 6))
        # extraction via CSS ou XPath
        titles = page.query_selector_all('._1c2n35az')
        prices = page.query_selector_all('._1p7iugi')
        data = [{'title': t.inner_text(), 'price': p.inner_text()} for t, p in zip(titles, prices)]
        browser.close()
    return data

💾 Étape 4 : Sauvegarder les données

Vous pouvez ensuite sauvegarder les données Airbnb dans un format structuré comme les fichiers CSV (Comma-Separated Values) ou JSON (JavaScript Object Notation).

Voici un exemple de code pour exporter en CSV ou JSON :

with open('airbnb_prices.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['title', 'price'])
    writer.writeheader()
    writer.writerows(data)

Pourquoi faire du scraping sur Airbnb ?

Le web scraping sur Airbnb offre de nombreux avantages stratégiques et opérationnels :

👉 Analyse de marché et veille concurrentielle : les informations scrapées peuvent vous aider à comprendre l’état du marché immobilier, analyser les prix et étudier la concurrence.
👉 Développement de produits et services : grâce au scraping d’Airbnb, vous pouvez créer des comparateurs de prix ou des outils d’analyse pour les voyageurs ou les hôtes.
👉 Recherche académique et journalisme de données : les données collectées permettent d’effectuer des études urbaines, économiques ou mener des investigations sur les pratiques commerciales.
👉 Automatisation et efficacité : grâce au scraping et ses outils performants, vous pouvez mettre en place des systèmes de surveillance automatique et de collecte de données à grande échelle.

Quelles données peut-on scraper sur Airbnb ?

Voici les principaux types de données que vous pouvez extraire par scraping sur Airbnb :

🏡 Informations sur les annonces : titre, description, photos, type de logement, nombre de chambres
🧭 Détails sur les hôtes : nom et profil, nombre d’évaluations, historique des annonces
💸 Prix et disponibilité : prix par nuit, frais de ménage, calendrier des réservations
💬 Commentaires et notes : avis des voyageurs et note globale
🌍 Localisation géographique : latitude et longitude des logements

Est-ce que le scraping sur Airbnb est légal ?

Généralement, scraper des données publiques (non protégées par un droit d’auteur) est considéré comme légal. Toutefois, les conditions d’utilisation d’Airbnb interdisent le scraping automatisé.

Faire du scraping sur Airbnb peut donc entraîner le blocage de votre adresse IP ou des poursuites judiciaires.

Pour plus de détails, vous pouvez consulter notre article sur la légalité du web scraping.

En 2025, le web scraping sur Airbnb est plus accessible que jamais. Que ce soit via des outils comme Bright Data et Apify, ou en codant votre propre scraper avec Python, ce ne sont pas les solutions qui manquent.

Quelle méthode proposée dans cet article comptez-vous tester ? Connaissez-vous d’autres solutions pour scraper efficacement Airbnb ? Dites-nous tout dans les commentaires !