¿Cómo desguazar la web de Airbnb en 2025?

Usted busca recopilar datos sur Airbnb, mais vous ne savez pas comment faire ? Le web scraping est ce qu’il vous faut !

He aquí una guía clara para cómo hacer web scrap en Airbnb en 2025.

Los diferentes métodos de scraping en Airbnb

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

Existen dos métodos eficaces para el scraping en Airbnb: utilizar herramientas de raspado Donde codifique su propio scraper con Python. ¡Te lo contamos todo!

1. Utilización de herramientas de web scraping

¿No quiere programar? ¿Busca una solución llave en mano para rascador en Airbnb ?

Puede utilizar herramientas de raspado web. Pensés pour simplifier le processus, ils s’occupent de tous les aspects techniques complexes à votre place !

He aquí cuatro herramientas realmente eficaces para recopilar datos sobre Airbnb en unos pocos clics :

• 💡 Datos brillantes
• 🤖 Apify
• 🍯 ScrapingBee
• 🧩 ScraperAPI

Para comparar estas herramientas, consulte nuestro artículo sobre mejores herramientas de scraping en 2025.

Datos brillantes

Bright Data es una solución completa que ofrece una gama completa de gama de servicios pour scraper efficacement sur n’importe quel site web : proxies résidentiels et de datacenter, navigateur de scraping et API dédiées.

Bright Data ofrece una funcionalidad API de Airbnb que está especialmente diseñado para recopilar datos sobre la plataforma Airbnb.

Esta API dedicada representa un excelente opción si busca un una solución rápida y fiable para desguazar Airbnb.

👉 Descubre nuestra revisión completa de Bright Data.

Apify

Apify es una plataforma de desarrollo que te permite construir, ejecutar y compartir scrapers. También ofrece un Rascador Airbnbcon mecanismos de rotación IP y antibloqueo.

Il s’agit d’une solución preconcebida 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 una opción muy flexible y fácil de usar para desarrolladores.

👉 Descubre nuestra revisión completa de Apify.

ScrapingBee

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

Resultado: con ScrapingBee, el raspado de sitios como Airbnb resulta mucho más sencillo. sencillo y eficaz ! Vous n’aurez qu’à envoyer une requête à l’API et elle vous renvoie le HTML rendu, prêt à être parsé.

👉 Descubre nuestra revisión completa de 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 también ofrece una solución API de Airbnb, optimisée pour contourner les protections d’Airbnb.

Vous pourrez vous concentrer uniquement sur l’extracción de datos de Airbnb que le interesen. La API de Airbnb también puede utilizarse para automatizar la recopilación de datos estructurados masivos.

👉 Descubre nuestra revisión completa de ScraperAPI.

2. Code scraping con Python y sus bibliotecas

¿Prefiere tener un control total sobre el proceso de raspado? Entonces el raspado de código con Python est ce qu’il vous faut.

La programación le permite crear un rascador personalizado 100 % et adapté aux spécificités d’Airbnb. Python est la solution idéale grâce à ses bibliothèques puissantes.

Estas son las bibliotecas esenciales para scraping con Python :

• ✅ peticiones enviar 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 para el análisis sintáctico (analizar) Contenido HTML récupéré et faciliter l’extraction des données. C’est l’outil idéal pour naviguer dans la structure d’une page web.

👉 Para saber más, visita nuestro artículo sobre la web scraping Python BeautifulSoup.

• ✅ Selenio o Playwright para simular un navegador web real, 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.

Pero, ¿cómo funcionan juntas estas herramientas? Veamos cómo obtener los títulos, precios y enlaces de los alojamientos disponibles en una ciudad concreta (por ejemplo, París) para unas fechas determinadas.

🔍 Étape 1 : Analyser l’URL d’Airbnb

El primer paso es comprender Cómo organiza Airbnb sus 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

He aquí algunos ejemplos de parámetros útiles:

• s/París--Francia

  para la ubicación

• checkin

  y

  verificar

  para las fechas de llegada y salida

• adultos

  por el número de adultos...

📌 Puedes rajouter d’autres paramètres (filtrado, precio máximo, etc.) manualmente.

⚙️ 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 solicita beautifulsoup4

🐍 Paso 3: El script Python (pseudocódigo)

He aquí una script de muestra integrando los siguientes procesos:

• 👉 Simulación de navegador con el dramaturgo
• 👉 Rotación de proxy (a través de un servicio proxy)
• 👉 Gestión de cabeceras (cabeceras) y usuarios-agentes
• 👉 Selectores CSS o XPath para la extracción de datos
• 👉 Pausas aleatorias para evitar el bloqueo

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

def scrape_airbnb(ciudad_url, proxy_list):
    with sync_playwright() as pw:
        browser = pw.chromium.launch(headless=True)
        página = navegador.nueva_página()
        page.set_extra_http_headers({'User-Agent': '...'})
        proxy = random.choice(lista_proxy)
        page.goto(ciudad_url, proxy={'servidor': proxy})
        time.sleep(random.uniform(3, 6))
        Extracción de # mediante CSS o XPath
        títulos = page.query_selector_all('._1c2n35az')
        precios = page.query_selector_all('._1p7iugi')
        data = [{'título': t.inner_text(), 'precio': p.inner_text()} for t, p in zip(títulos, precios)]
        browser.close()
    devolver datos

💾 Paso 4: Guardar los datos

A continuación, puede copia de seguridad de los datos de Airbnb en un formato estructurado, como archivos CSV (valores separados por comas) o JSON (JavaScript Object Notation).

He aquí un ejemplo de código para exportar a CSV o JSON :

with open('airbnb_precios.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['título', 'precio'])
    writer.writeheader()
    writer.writerows(datos)

¿Por qué desguazar en Airbnb?

El raspado web en Airbnb ofrece una serie de ventajas estratégicas y operativas:

• 👉 Análisis de mercado e inteligencia competitiva : les informations scrapées peuvent vous aider à comprendre l’état du marché immobilier, analyser les prix et étudier la concurrence.
• 👉 Desarrollo de productos y servicios : grâce au scraping d’Airbnb, vous pouvez créer des comparateurs de prix ou des outils d’analyse pour les voyageurs ou les hôtes.
• 👉 Investigación académica y periodismo de datos : les données collectées permettent d’effectuer des études urbaines, économiques ou mener des investigations sur les pratiques commerciales.
• 👉 Automatización y eficacia : Gracias al scraping y a sus potentes herramientas, se pueden crear sistemas automáticos de vigilancia y recopilación de datos a gran escala.

¿Qué datos pueden obtenerse de Airbnb?

Estos son los principales tipos de datos que puede extraer mediante el scraping en Airbnb:

• 🏡 Información del anuncio : título, descripción, fotos, tipo de alojamiento, número de habitaciones
• 🧭 Detalles del anfitrión : nom et profil, nombre d’évaluations, historique des annonces
• 💸 Precio y disponibilidad : precio por noche, gastos de limpieza, calendario de reservas
• 💬 Comentarios y notas: opiniones de los viajeros y valoración global
• 🌍 Ubicación geográfica : latitud y longitud de las viviendas

¿Es legal el scraping en Airbnb?

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

En desguace en Airbnb puede dar lugar al bloqueo de su dirección IP o a la adopción de medidas legales.

Para más detalles, consulte nuestro artículo sobre légalité du web scraping.

En 2025, la web scraping en Airbnb es más accesible que nunca. Ya sea a través de herramientas como Bright Data y Apify, o codificando tu propio scraper con Python, no faltan soluciones.

Quelle méthode proposée dans cet article comptez-vous tester ? Connaissez-vous d’autres solutions pour rascador eficiente de Airbnb ? Cuéntanoslo todo en los comentarios.