Come si fa a fare web scraping su Airbnb nel 2025?

Per scraper di Airbnb, hai due opzioni: una strumento pronto all'uso come Bright Data Dove Apify, oppure il tuo copione Python insieme a Playwright.

Entrambi consentono di’estrarre dati da Airbnb (prezzi, inserzioni, recensioni, disponibilità). La scelta dipende dal tuo livello di conoscenza del codice e dal volume previsto.

I diversi metodi di scraping su Airbnb

il scraping del web è una tecnica che permette di’estrarre i dati automaticamente da siti web. Per Airbnb, hai a disposizione due approcci principali: passare tramite un strumento pronto all'uso, oppure scrivere il tuo scraper in Python.

1. Utilizzo di strumenti di web scraping

Non vuoi programmare? I strumenti di web scraping sono fatti proprio per questo. Si occupano al posto tuo di tutti gli aspetti tecnici: rotazione di’IP, gestione dei deleghe, reso JavaScript e elusione delle blocchi.

Eccone quattro strumenti di raschiatura davvero efficaci per raccogliere dati su Airbnb con pochi clic:

• Bright Data : la soluzione più potente per estrarre elenchi su larga scala, ma anche la più costosa per un utilizzo standard.
• Apify : la soluzione più accessibile per iniziare senza dover programmare, grazie al suo scraper Airbnb preconfigurato.
• ScrapingBee : una API di scraping semplice che gestisce la visualizzazione delle pagine dinamiche.
• ScraperAPI : progettata per l'estrazione di grandi quantità di dati e per aggirare le misure di protezione.

Dati luminosi

Bright Data è una soluzione completa che offre proxy residenziali e di data center, un browser per lo scraping e alcuni API dedicate. La piattaforma include una funzionalità API Airbnb Scraper, appositamente progettata per estrarre elenchi e dati strutturati dalla piattaforma.

È l'opzione più affidabile e la più veloce, ma anche la più costosa per un utilizzo di fascia bassa. Scopri la nostra recensione completa di Bright Data.

Apify

Apify è una piattaforma che ti permette di creare, eseguire e condividere scraper. Offre un scraper Airbnb già pronto, con rotazione dell'IP e meccanismi antibloccaggio integrati. Puoi estrarre i dati degli annunci e i profili degli host senza scrivere una sola riga di codice, pagina dopo pagina.

È chiaramente l'opzione più adatto ai principianti. Scopri il nostro recensione completa di Apify.

ScrapingBee

ScrapingBee è un API di scraping che semplifica l'estrazione dei dati dai siti dinamici. Gestisce il rendering JavaScript e la rotazione automatica dei proxy. Si invia una richiesta all'API, che restituisce il HTML visualizzato della pagina, pronto per essere analizzato al fine di estrarre i tuoi annunci.

ScraperAPI

ScraperAPI gestisce tutte le sfide legate allo scraping su larga scala: proxy, intestazioni (header) e user-agent. Offre inoltre una API Airbnb ottimizzata per aggirare le protezioni del sito, consentendoti così di concentrarti esclusivamente sull'estrazione dei dati che ti interessano.

Scopri il nostro recensione completa di ScraperAPI.

2. Code scraping con Python e le sue librerie

Preferisci tenere un controllo totale sul processo? Lo scraping tramite codice con Python è quello che fa per te. Questo linguaggio è ideale grazie alle sue potenti librerie, che ti permettono di creare uno scraper 100 % personalizzato, adatto alla struttura di Airbnb.

Ecco le librerie indispensabili:

• requests : per inviare dei Richieste HTTP all'URL di destinazione. È la base di ogni operazione di scraping.
• BeautifulSoup : per analizzare («parse») il contenuto HTML recuperato, navigare nella struttura della pagina ed estrarre i dati che ti interessano.
• Selenium Dove Playwright : per simulare un vero browser con rendering JavaScript. È fondamentale per Airbnb: il sito è dinamico, senza questo si ottiene solo una pagina vuota.

Vediamo in pratica come estrarre i titoli, premi e link gli annunci disponibili in una città (ad es. Parigi) per date specifiche.

Fase 1: analizzare l'URL di Airbnb

Il primo passo consiste nel capire come Airbnb organizza le sue URL. Ecco un esempio tipico:

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

I parametri da tenere in considerazione:

• s/Parigi--Francia il posizione ricercata.
• checkin e guardare : IL date di arrivo e di partenza.
• adulti : IL numero di adulti.

Puoi anche aggiungere altri parametri manualmente (filtri, prezzo massimo…) per affinare i risultati. Airbnb organizza i risultati in pagine: ricordati di gestire la impaginazione nel tuo browser per sfogliare diverse pagine di elenchi e non limitarti alla prima.

Fase 2: configurare l'ambiente Python

Installa le librerie necessarie tramite il gestore dei pacchetti pip :

pip installare le richieste di playwright a beautifulsoup4

Fase 3: lo script Python

Ecco un esempio di script che include:

• Simulazione del browser insieme a Playwright.
• Rotazione dei proxy tramite un servizio dedicato.
• Gestione delle intestazioni (intestazioni) e user-agent.
• Selettori CSS o XPath per l'estrazione dei dati.
• Pause casuali per evitare blocchi.

da playwright.sync_api import sync_playwright
importare random
importare tempo
importare csv

def scrape_airbnb(city_url, proxy_list):
    con sync_playwright() as pw:
        browser = pw.chromium.launch(headless=True)
        pagina = 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))
        Estrazione di # tramite CSS o XPath
        titoli = page.query_selector_all('._1c2n35az')
        prezzi = page.query_selector_all('._1p7iugi')
        dati = [{'titolo': t.inner_text(), 'prezzo': p.inner_text()} for t, p in zip(titoli, prezzi)]
        browser.close()
    restituire i dati

Attenzione ai selettori CSS. I corsi di Airbnb (qui ._1c2n35az e ._1p7iugi) sono generate dinamicamente e cambiano ad ogni pubblicazione del sito. Prima di eseguire lo script, ispeziona la pagina (tasto F12 e poi «Ispettore») per trovare i selettori attuali.

Fase 4: salvare i dati

Puoi esportare i dati estratti in due formati comuni: il CSV (Comma-Separated Values) o il JSON (JavaScript Notazione a oggetti). Il formato JSON è particolarmente utile quando i tuoi dati hanno una struttura annidata (ad esempio, più recensioni per ogni inserzione).

Per esportare in CSV :

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

Per esportare in JSON :

import json

with open('airbnb_prices.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

Perché rottamare su Airbnb?

L'estrazione dei dati da Airbnb offre possibilità concrete, sia per un professionista che per un progetto personale. Ecco i casi d'uso più comuni:

• Analisi di mercato e monitoraggio della concorrenza : i dati raccolti ti aiutano a comprendere l'andamento del mercato degli affitti e a confrontare i prezzo degli annunci e ad analizzare la concorrenza in un'area specifica.
• Sviluppo dei prodotti : a partire dagli elenchi estratti, puoi creare un comparatore di prezzi o uno strumento di analisi per viaggiatori e ospiti.
• Ricerca e giornalismo di dati : i dati recuperati vengono utilizzati per studi urbanistici o economici, e di indagare sulle pratiche commerciali.
• Automazione su larga scala : con gli strumenti giusti, puoi creare una monitoraggio automatico e un'estrazione continua da migliaia di pagine di elenchi.

Quali sono i dati che possono essere scrapati su Airbnb?

Sul annunci pubblici, puoi estrarre la maggior parte delle informazioni visualizzate in ogni annuncio:

• Informazioni sugli annunci: titolo, descrizione, immagini, tipo di alloggio, numero di camere.
• Dettagli dell'host : nome e profilo dell'host, numero di recensioni, cronologia degli annunci.
• Prezzo e disponibilità : prezzo a notte, spese di pulizia, date disponibili dal calendario delle prenotazioni.
• Commenti e note: recensioni dei viaggiatori e voto complessivo dell'elenco.
• Posizione geografica: quartiere, latitudine e longitudine approssimative dell'alloggio.

Questi dati coprono l'essenziale di ciò che ti serve per analizzare un mercato: prezzi, struttura degli annunci, recensioni e disponibilità su un arco di diversi mesi.

Lo scraping su Airbnb è legale?

Raccolta dati pubblici non protette dal diritto d'autore è generalmente considerato legale. Detto questo, le Condizioni d'uso di Airbnb vietano espressamente l'estrazione automatizzata di dati senza autorizzazione scritta.

Occorre distinguere due livelli. Dal punto di vista puramente giuridico, la sentenza statunitense hiQ v. LinkedIn (2022) ha limitato l'ambito di applicazione del CFAA: lo scraping di dati accessibili al pubblico non costituisce un accesso illegale a un sistema. Ma non si tratta di un via libera assoluto. Rimangono applicabili altri rimedi: il diritto contrattuale (le Condizioni generali d'uso che accetti), il diritto d'autore o la protezione delle banche dati.

In pratica, effettuare lo scraping su Airbnb su larga scala ti espone soprattutto al blocco del tuo indirizzo IP, a dei CAPTCHA, o addirittura a una diffida qualora l'uso diventi massiccio o commerciale.

Dal punto di vista etico, alcuni semplici principi ti aiutano a non uscire dai limiti:

• Distanzia i tuoi richieste per non sovraccaricare i server.
• Rispettare il file robots.txt.
• Recupera solo i dati di cui hai davvero bisogno.
• Non raccogliere mai dati personali sensibili.

Uno scraping responsabile è uno scraping discreto e moderato. Per approfondire questo argomento, consulta il nostro articolo dedicato a legalità del web scraping.

il web scraping su Airbnb rimane disponibile nel [anno]. Se sei alle prime armi, inizia con Apify e il suo scraper preconfigurato.

Se vuoi estrarre dati con il massimo controllo, scegli Python insieme a Playwright.