Zum Airbnb-Scraper, du hast zwei Möglichkeiten: eine schlüsselfertiges Werkzeug wie Bright Data Wo Apify, oder dein eigenes Skript Python mit Playwright.
Beide ermöglichen es,’Daten aus Airbnb extrahieren (Preise, Angebote, Bewertungen, Verfügbarkeit). Die Wahl hängt von deinen Programmierkenntnissen und dem angestrebten Umfang ab.
Verschiedene Methoden, um auf Airbnb zu scrappen
das Web Scraping ist eine Technik, mit der man’Daten automatisch extrahieren über Websites. Bei Airbnb stehen dir zwei Hauptansätze zur Auswahl: über einen schlüsselfertiges Werkzeug, oder deinen eigenen Scraper in Python.
1. Web-Scraping-Tools verwenden
Du willst nicht programmieren? Die Web-Scraping-Tools sind genau dafür da. Sie kümmern sich für dich um alle technischen Aspekte: Rotation von’IPs, Verwaltung der Proxies, wiedergegeben JavaScript und Umgehung der Blockaden.
Hier sind vier Scraping-Tools wirklich effektiv, um mit wenigen Klicks Airbnb-Daten zu erfassen:
- Bright Data : Die leistungsstärkste Lösung zum Extrahieren von Daten in großem Umfang, aber auch die teuerste für den Standardgebrauch.
- Apify : Die einfachste Möglichkeit für Einsteiger, ohne Programmierkenntnisse loszulegen – dank des vorkonfigurierten Airbnb-Scrapers.
- ScrapingBee : eine Scraping-API einfaches Skript, das die Darstellung dynamischer Seiten steuert.
- ScraperAPI : speziell für die Extraktion großer Datenmengen und die Umgehung von Schutzmaßnahmen entwickelt.
Bright Data
Bright Data ist eine Komplettlösung, die folgende Funktionen bietet: Proxys für Privathaushalte und Rechenzentren, einen Scraping-Browser und einige Spezielle APIs. Die Plattform umfasst eine Funktion Airbnb Scraper API, die speziell dafür entwickelt wurde, Einträge und strukturierte Daten auf der Plattform zu extrahieren.
Das ist die beste Option zuverlässig und am schnellsten, aber auch die teuerste Variante für Einsteiger. Entdecke unser vollständige Meinung zu Bright Data.
Apify
Apify ist eine Plattform, auf der du Scraper erstellen, ausführen und teilen kannst. Sie bietet eine Airbnb-Scraper bereits fertig, mit IP-Rotation und integrierten Anti-Blocking-Mechanismen. Du kannst die Daten aus den Anzeigen und die Host-Profile, ohne auch nur eine einzige Zeile Code zu schreiben – Seite für Seite.
Das ist eindeutig die beste Option für Anfänger geeignet. Entdecke unser vollständige Meinung zu Apify.
ScrapingBee
ScrapingBee ist ein Scraping-API die die Datenextraktion auf dynamischen Websites vereinfacht. Sie übernimmt die Darstellung JavaScript und die automatische Rotation der Proxys. Du sendest eine Anfrage an die API, und diese gibt dir die HTML-Ausgabe der Seite, bereit zur Analyse, um deine Einträge zu extrahieren.
ScraperAPI
ScraperAPI bewältigt alle Herausforderungen des Scrapings in großem Maßstab: Proxys, Header und User-Agents. Sie bietet außerdem eine Optimierte Airbnb-API um die Sicherheitsvorkehrungen der Website zu umgehen, sodass du dich ganz auf die Extraktion der Daten konzentrieren kannst, die dich interessieren.
Entdecke unser vollständige Stellungnahme zu ScraperAPI.
2. Scrappen nach Code mit Python und seinen Bibliotheken
Möchtest du lieber einen vollständige Kontrolle Was den Prozess betrifft? Das Scraping per Code mit Python ist genau das Richtige für dich. Diese Programmiersprache ist dank ihrer leistungsstarken Bibliotheken ideal, mit denen du einen Scraper erstellen kannst 100 %, kundenspezifisch, angepasst an die Struktur von Airbnb.
Hier sind die unverzichtbaren Bibliotheken:
- requests : um HTTP-Anfragen zur Ziel-URL. Das ist die Grundlage jedes Scraping-Vorgangs.
- BeautifulSoup : um den Inhalt zu analysieren («parsen») HTML abgerufen, navigiere durch die Seitenstruktur und extrahiere die Daten, die dich interessieren.
- Selenium Wo Playwright : um einen echten Browser mit Darstellung zu simulieren JavaScript. Das ist für Airbnb entscheidend: Die Website ist dynamisch, ohne diese Funktion wird nur eine leere Seite angezeigt.
Schauen wir uns einmal konkret an, wie man die Titel, Preise und Links die in einer Stadt (z. B. Paris) für bestimmte Termine verfügbaren Angebote.
Schritt 1: Die Airbnb-URL analysieren
Der erste Schritt besteht darin, zu verstehen, wie Airbnb seine URL. Hier ein typisches Beispiel:
https://www.airbnb.fr/s/Paris--France/homes?checkin=2025-09-01&checkout=2025-09-05&adults=2Wichtige Parameter, auf die man achten sollte:
s/Paris--Frankreich: die Standort gesucht.checkinundKasse: DER Ankunfts- und Abreisedaten.Erwachsene: DER Anzahl der Erwachsenen.
Du kannst auch weitere Parameter hinzufügen manuell (Filter, Höchstpreis …) anwenden, um deine Ergebnisse einzugrenzen. Airbnb zeigt die Ergebnisse seitenweise an: Denk daran, die Seitenumbruch in deinem Scraper, um mehrere Seiten mit Einträgen zu durchsuchen und dich nicht auf die erste Seite zu beschränken.
Schritt 2: Python-Umgebung einrichten
Installiere die erforderlichen Bibliotheken über den Paketmanager pip :
pip install playwright requests beautifulsoup4Schritt 3: Das Python-Skript
Hier ist ein Beispiel für ein Skript, das Folgendes enthält:
- Browser-Simulation mit Playwright.
- Proxy-Rotation über einen speziellen Dienst.
- Verwaltung von Überschriften (Header) und User-Agents.
- CSS- oder XPath-Selektoren für die Datenextraktion.
- Zufällige Pausen um Blockaden zu vermeiden.
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))
# Extraktion über CSS oder 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 dataAchtung: CSS-Selektoren. Die Kurse von Airbnb (hier ._1c2n35az und ._1p7iugi) sind dynamisch generiert und ändern sich bei jedem Deployment der Website. Bevor du dein Skript ausführst, solltest du die Seite überprüfen (Taste F12 und dann «Inspektor»), um die aktuelle Wahlschalter.
Schritt 4: Daten sichern
Du kannst die extrahierten Daten in zwei gängige Formate exportieren: das CSV (Comma-Separated Values) oder das JSON (JavaScript Objektnotation). Das Format JSON ist besonders praktisch, wenn deine Daten eine verschachtelte Struktur aufweisen (z. B. mehrere Bewertungen pro Eintrag).
Zum Exportieren nach CSV :
with open('airbnb_prices.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['title', 'price'])
writer.writeheader()
writer.writerows(data)Zum Exportieren nach JSON :
import json
with open('airbnb_prices.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)Warum sollte man auf Airbnb scrapen?
Das Extrahieren von Airbnb-Daten eröffnet konkrete Anwendungsmöglichkeiten, sowohl für gewerbliche Zwecke als auch für private Projekte. Hier sind die häufigsten Anwendungsfälle:
- Marktanalyse und Wettbewerbsbeobachtung : Die erhobenen Daten helfen dir dabei, die Lage auf dem Mietmarkt zu verstehen und die Preise für Inserate und den Wettbewerb in einem bestimmten Gebiet zu untersuchen.
- Produktentwicklung : Aus den extrahierten Listen kannst du eine Preisvergleichsportal oder ein Analyse-Tool für Reisende und Gastgeber.
- Recherche und Datenjournalismus : Die abgerufenen Daten dienen folgenden Zwecken: Stadt- oder Wirtschaftswissenschaften, und die Geschäftspraktiken zu untersuchen.
- Automatisierung in großem Maßstab : Mit den richtigen Werkzeugen richtest du eine automatische Überwachung und eine kontinuierliche Extraktion aus Tausenden von Seiten mit Auflistungen.
Welche Daten kann man auf Airbnb scrapen?
Auf den öffentliche Einträge, kannst du den Großteil der in jeder Anzeige angezeigten Informationen extrahieren:
- Informationen zu den Angeboten: Titel, Beschreibung, Bilder, Art der Unterkunft, Anzahl der Zimmer.
- Details zu den Gastgebern : Name und Profil des Gastgebers, Anzahl der Bewertungen, Verlauf der Inserate.
- Preis und Verfügbarkeit : Preis pro Nacht, Reinigungskosten, freie Termine vom Buchungskalender.
- Kommentare und Anmerkungen : Reisebewertungen und Gesamtbewertung der Auflistung.
- Geografische Lage: Stadtteil sowie ungefähre Breiten- und Längengrade der Unterkunft.
Diese Daten decken im Wesentlichen alles ab, was du zur Analyse eines Marktes benötigst: Preise, Struktur der Angebote, Bewertungen und Verfügbarkeiten über mehrere Monate hinweg.
Ist das Scraping auf Airbnb legal?
Sammeln von öffentliche Daten die nicht urheberrechtlich geschützt sind, gelten im Allgemeinen als legal. Allerdings sind die Nutzungsbedingungen von Airbnb verbieten ausdrücklich die automatisierte Datenerfassung ohne schriftliche Genehmigung.
Man muss hier zwei Ebenen unterscheiden. Rein rechtlich gesehen ist das US-Urteil hiQ v. LinkedIn (2022) hat den Anwendungsbereich des CFAA eingeschränkt: Das Scraping öffentlich zugänglicher Daten stellt keinen unrechtmäßigen Zugriff auf ein System dar. Dies ist jedoch kein uneingeschränktes Freischein. Andere Rechtsmittel bleiben weiterhin anwendbar: das Vertragsrecht (die Nutzungsbedingungen, denen du zustimmst), die Urheberrecht oder den Schutz von Datenbanken.
In der Praxis birgt das Scraping auf Airbnb in großem Umfang vor allem das Risiko, dass du Sperrung deiner IP-Adresse, bis hin zu CAPTCHAs oder sogar einer Abmahnung, falls die Nutzung in großem Umfang oder zu kommerziellen Zwecken erfolgt.
Was die Ethik angeht, helfen dir ein paar einfache Grundsätze dabei, im Rahmen zu bleiben:
- Deine Suchanfragen um die Server nicht zu überlasten.
- Die Datei beachten robots.txt.
- Stelle nur die Daten wieder her, die du brauchst wirklich brauchen.
- Sammeln Sie niemals sensible personenbezogene Daten.
Verantwortungsbewusstes Scraping bedeutet diskretes und maßvolles Scraping. Weitere Informationen zu diesem Thema findest du in unserem Artikel zum Thema Legalität von Web Scraping.
das web scraping auf Airbnb bleibt im Jahr [year] verfügbar. Wenn du gerade erst anfängst, fang am besten mit Apify und seinen vorkonfigurierten Scraper.
Wenn du Daten mit vollständiger Kontrolle extrahieren möchtest, wähle Python mit Playwright.
Deutsch