Como é que se faz web scrap na Airbnb em 2025?

Índice :

Pretende recolher dados no Airbnb, mas não sabe como fazer? O web scraping é o que precisa!

Aqui está um guia claro para como fazer web scrap na Airbnb em 2025.

Descubra como fazer sucata na Airbnb em 2025! ©Alexia para Alucare.fr

Os diferentes métodos de recolha de dados na Airbnb

a raspagem da web é uma técnica que permite extrair dados de sites da Internet de forma automatizada.

Existem duas formas eficazes de fazer scraping na Airbnb: utilizando ferramentas de raspagem Onde codificar o seu próprio scraper com Python. Nós contamos-lhe tudo!

1. Utilizar ferramentas de recolha de dados da Web

Não quer programar? Está à procura de uma solução chave-na-mão para scraper na Airbnb ?

É possível utilizar ferramentas de raspagem da web. Concebidos para simplificar o processo, eles tratam de todos os aspetos técnicos complexos por si!

Aqui estão quatro ferramentas realmente eficazes para recolher dados sobre a Airbnb em apenas alguns cliques :

💡 Dados brilhantes
🤖 Apify
🍯 ScrapingBee
🧩 ScraperAPI

Para comparar estas ferramentas, consulte o nosso artigo sobre melhores ferramentas de raspagem em 2025.

Dados brilhantes

A coleta de dados do Airbnb é rápida e fácil com a Bright Data — A recolha de dados da Airbnb é rápida e fácil com a Bright Data ©Alexia for Alucare.fr

Bright Data é uma solução completa que oferece uma gama completa de gama de serviços para fazer scraping de forma eficaz em qualquer site: proxies residenciais e de centro de dados, navegador de scraping e APIs dedicadas.

A Bright Data oferece uma funcionalidade API do Airbnb Scraper que foi especialmente concebido para recolher dados sobre a plataforma Airbnb.

Esta API dedicada representa um excelente opção se estiver à procura de um uma solução rápida e fiável para ultrapassar a Airbnb.

👉 Descubra a nossa análise completa da Bright Data.

Apify

A Apify é uma plataforma de desenvolvimento que lhe permite construir, executar e partilhar scrapers. Também oferece um Raspador do Airbnbcom rotação IP e mecanismos anti-bloqueio.

Trata-se de uma solução pré-concebida que pode ser usada para extrair informações de anúncios, perfis de anfitriões e muito mais no Airbnb, sem precisar escrever código complexo.

O Airbnb Scraper da Apify apresenta-se como um uma opção muito flexível e fácil de utilizar para programadores.

👉 Descubra a nossa análise completa da Apify.

ScrapingBee

O ScrapingBee é um API de recolha de dados que simplifica a extração de dados de sites dinâmicos. A plataforma gere a renderização JavaScript e a rotação de proxies por si.

Resultado: com o ScrapingBee, a recolha de dados de sítios como o Airbnb torna-se muito mais fácil. simples e eficaz ! Basta enviar uma solicitação à API e ela retornará o HTML renderizado, pronto para ser analisado.

👉 Descubra a nossa análise completa do ScrapingBee.

API do raspador

Pode contar com a ScraperAPI para scraping em grande escala — Pode contar com a ScraperAPI para a raspagem em grande escala ©Alexia para Alucare.fr

ScraperAPI é outra solução API que gere todos os desafios da extração em grande escala. Proxies, cabeçalhos (headers), agentes de utilizador... ScraperAPI trata de tudo por si!

A ScraperAPI também oferece uma solução API da Airbnb, otimizada para contornar as proteções da Airbnb.

Você poderá se concentrar exclusivamente noextração de dados da Airbnb que lhe interessam. A API da Airbnb também pode ser utilizada para automatizar a recolha de dados estruturados em massa.

👉 Descubra a nossa revisão completa do ScraperAPI.

2. Recolha de código com Python e as suas bibliotecas

Prefere ter controlo total sobre o processo de raspagem? Então o recolha de código com Python é o que precisa.

A programação permite-lhe criar um raspador personalizado 100 % e adaptado às especificidades da Airbnb. O Python é a solução ideal graças às suas poderosas bibliotecas.

Aqui estão as bibliotecas essenciais para recolha de dados com Python :

✅ solicitações de para enviar solicitações HTTP para a URL. Essa biblioteca é a base de toda operação de scraping, permitindo «solicitar» o conteúdo de uma página web.
✅ Bela Sopa para análise (analisar) Conteúdo HTML recuperados e facilitar a extração de dados. É a ferramenta ideal para navegar na estrutura de uma página web.

Para saber mais, consulte o nosso artigo sobre a raspagem da Web Python BeautifulSoup.

✅ Selénio ou Playwright por simular um navegador Web real, incluindo a renderização JavaScript e as interações do utilizador. Esta é a parte crucial para o scraping do Airbnb, pois, sendo o Airbnb um site dinâmico, sem o Selenium ou o Playwright, só irá recuperar uma página em branco.

Mas como é que estas ferramentas funcionam em conjunto? Vejamos como obter os títulos, preços e ligações de alojamentos disponíveis numa cidade específica (por exemplo, Paris) para datas específicas.

🔍 Passo 1: Analisar o URL do Airbnb

O primeiro passo é compreender como é que a Airbnb organiza os seus URLs.

Aqui está um exemplo de URL de pesquisa típico:

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

Eis alguns exemplos de parâmetros úteis:

```
s/Paris--França
```
para localização
```
checkin
```
e
```
Confira
```
para as datas de chegada e de partida
```
adultos
```
para o número de adultos...

📌 Pode adicionar outros parâmetros (filtragem, preço máximo, etc.) manualmente.

⚙️ Etapa 2: Configurar o ambiente Python

Em seguida, instale as bibliotecas necessárias utilizando a ferramenta de gestão de pacotes Python (pip):

pip install playwright requests beautifulsoup4

Passo 3: O guião Python (pseudocódigo)

Aqui está um guião de amostra integrando os seguintes processos:

👉 Simulação do navegador com o dramaturgo
👉 Rotação de proxy (através de um serviço de proxy)
👉 Gestão de cabeçalhos (cabeçalhos) e user-agents
👉 Selectores CSS ou XPath para extração de dados
👉 Pausas aleatórias para evitar bloqueios

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

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

Passo 4: Guardar os dados

Pode então cópia de segurança dos dados da Airbnb num formato estruturado, como ficheiros CSV (Comma-Separated Values) ou JSON (JavaScript Object Notation).

Aqui está um exemplo de código para exportar para CSV ou JSON :

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

Porquê sucatear na Airbnb?

O Web scraping na Airbnb oferece uma série de vantagens estratégicas e operacionais:

👉 Análise de mercado e inteligência competitiva : As informações recolhidas podem ajudá-lo a compreender o estado do mercado imobiliário, analisar os preços e estudar a concorrência.
👉 Desenvolvimento de produtos e serviços : Graças ao scraping do Airbnb, pode criar comparadores de preços ou ferramentas de análise para viajantes ou anfitriões.
👉 Investigação académica e jornalismo de dados: Os dados recolhidos permitem realizar estudos urbanos, económicos ou investigações sobre práticas comerciais.
👉 Automatização e eficiência : Graças ao scraping e às suas poderosas ferramentas, é possível criar sistemas de vigilância automática e de recolha de dados em grande escala.

Que dados podem ser recolhidos na Airbnb?

Eis os principais tipos de dados que pode extrair através de scraping na Airbnb:

🏡 Informações sobre o anúncio : título, descrição, fotografias, tipo de alojamento, número de quartos
🧭 Detalhes do anfitrião : nome e perfil, número de avaliações, histórico de anúncios
💸 Preço e disponibilidade : preço por noite, despesas de limpeza, calendário de reservas
💬 Comentários e notas: comentários de viajantes e classificação geral
🌍 Localização geográfica : latitude e longitude das habitações

O scraping na Airbnb é legal?

Geralmente, extrair dados públicos (não protegidos por direitos autorais) é considerado legal. No entanto, os condições de utilização da Airbnb proibir a raspagem automática.

Fazer a raspar na Airbnb pode levar ao bloqueio do seu endereço IP ou à instauração de uma ação judicial.

Para mais informações, consulte o nosso artigo sobre legalidade da recolha de dados na Web.

Até 2025, o recolha de dados da web na Airbnb está mais acessível do que nunca. Quer seja através de ferramentas como Bright Data e Apify, ou codificando o seu próprio raspador com Python, não há falta de soluções.

Qual método proposto neste artigo pretende testar? Conhece outras soluções para um eficiente "scraper" da Airbnb ? Conte-nos tudo nos comentários!