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

Por scraper do Airbnb, tens duas opções: uma ferramenta pronta a usar Como Bright Data Onde Apify, ou o teu próprio roteiro Python com Playwright.

Ambos permitemextrair dados do Airbnb (preços, listagens, avaliações, disponibilidade). A escolha depende do teu nível de programação e do volume pretendido.

Os diferentes métodos de recolha de dados na Airbnb

a raspagem da web é uma técnica que permite’extrair dados automaticamente a partir de sites. No caso do Airbnb, tens à tua disposição duas grandes opções: recorrer a um ferramenta pronta a usar, ou programar o teu próprio scraper em Python.

1. Utilizar ferramentas de recolha de dados da Web

Não queres programar? Os ferramentas de raspagem da web são feitos para isso. Eles tratam por ti de todos os aspetos técnicos: rotação de’IP, gestão das proxies, traduzido JavaScript e contornamento das bloqueios.

Aqui estão quatro ferramentas de raspagem realmente eficazes para recolher dados do Airbnb com apenas alguns cliques:

• Bright Data : a solução mais potente para extrair listagens em grande escala, mas também a mais cara para uma utilização normal.
• Apify : a mais acessível para quem quer começar sem ter de programar, graças ao seu scraper do Airbnb pré-configurado.
• ScrapingBee : uma API de recolha de dados simples que gere a apresentação das páginas dinâmicas.
• ScraperAPI : concebida para a extração de grandes volumes de dados e para contornar as medidas de proteção.

Dados brilhantes

Bright Data é uma solução completa que oferece proxies residenciais e de centro de dados, um navegador para scraping e alguns API dedicadas. A plataforma inclui uma funcionalidade API do Airbnb Scraper, especialmente concebida para extrair listagens e dados estruturados da plataforma.

É a opção mais a mais fiável e a mais rápida, mas também a mais cara para uma utilização básica. Descobre a nossa análise completa da Bright Data.

Apify

Apify é uma plataforma que te permite criar, executar e partilhar scrapers. Oferece um scraper do Airbnb já pronto, com rotação do IP e mecanismos antibloqueio integrados. Podes extrair os dados dos anúncios e os perfis dos anfitriões sem escrever uma única linha de código, página após página.

É claramente a opção mais acessível para quem está a começar. Descobre o nosso análise completa da Apify.

ScrapingBee

ScrapingBee é um API de recolha de dados que simplifica a extração de dados em sites dinâmicos. Esta funcionalidade gere a renderização JavaScript e a rotação automática dos proxies. Envias um pedido à API e esta devolve-te o HTML renderizado da página, pronto para ser analisado para extrair as tuas listagens.

API do raspador

ScraperAPI lida com todos os desafios do scraping em grande escala: proxies, cabeçalhos (headers) e user-agents. Também oferece uma API da Airbnb otimizada para contornar as proteções do site, o que te permite concentrar-te exclusivamente na extração dos dados que te interessam.

Descobre o nosso revisão completa do ScraperAPI.

2. Recolha de código com Python e as suas bibliotecas

Prefere manter um controlo total sobre o processo? A extração de dados por código com Python é ideal para ti. Esta linguagem é perfeita graças às suas bibliotecas poderosas, que te permitem criar um scraper 100 % personalizado, adaptado à estrutura da Airbnb.

Eis as bibliotecas indispensáveis:

• requests : para enviar Pedidos HTTP na URL de destino. Esta é a base de qualquer operação de scraping.
• BeautifulSoup : para analisar («parser») o conteúdo HTML recuperado, navegar pela estrutura da página e extrair os dados que te interessam.
• Selenium Onde Playwright : para simular um navegador real com renderização JavaScript. Isto é fundamental para o Airbnb: o site é dinâmico; sem isso, só se vê uma página em branco.

Vamos ver, na prática, como extrair os títulos, prémios e links anúncios disponíveis numa cidade (por exemplo, Paris) para datas específicas.

Passo 1: analisar o URL do Airbnb

O primeiro passo consiste em compreender como a Airbnb organiza as suas URL. Eis um exemplo típico:

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

Os parâmetros que convém identificar:

• s/Paris--França a localização procurada.
• checkin e Confira : O datas de chegada e de partida.
• adultos : O número de adultos.

Também podes adicionar outros parâmetros manualmente (filtros, preço máximo…) para refinar os teus resultados. O Airbnb organiza os resultados em páginas: não te esqueças de gerir a paginação no teu scraper para percorrer várias páginas de listagens e não te limitares à primeira.

Passo 2: configurar o ambiente Python

Instala as bibliotecas necessárias através do gestor de pacotes tubagem :

pip install playwright requests beautifulsoup4

Passo 3: o script Python

Eis um exemplo de script que inclui:

• Simulação do navegador com Playwright.
• Rotação de proxies através de um serviço específico.
• Gestão de cabeçalhos (cabeçalhos) e user-agents.
• Selectores CSS ou XPath para a 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

Tenha cuidado com os seletores CSS. As aulas da Airbnb (aqui ._1c2n35az e ._1p7iugi) são geradas dinamicamente e mudam sempre que o site é publicado. Antes de executares o teu script, inspeciona a página (tecla F12 e, em seguida, «Inspetor») para encontrar os seletores atuais.

Passo 4: guardar os dados

Podes exportar os dados extraídos em dois formatos comuns: o CSV (Valores Separados por Vírgulas) ou o JSON (JavaScript Notação de Objetos). O formato JSON é particularmente prático quando os teus dados têm uma estrutura aninhada (por exemplo, várias avaliações por anúncio).

Para exportar para CSV :

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

Para exportar para JSON :

import json

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

Porquê sucatear na Airbnb?

A extração de dados do Airbnb abre possibilidades concretas, tanto para profissionais como para projetos pessoais. Eis os casos de utilização mais comuns:

• Análise de mercado e monitorização da concorrência : os dados recolhidos ajudam-te a compreender a situação do mercado de arrendamento e a comparar os preço dos anúncios e analisar a concorrência numa área específica.
• Desenvolvimento de produtos : a partir das listas extraídas, podes criar um comparador de preços ou uma ferramenta de análise para viajantes e anfitriões.
• Investigação e jornalismo de dados : os dados recolhidos servem para estudos urbanos ou económicos, e investigar as práticas comerciais.
• Automatização em grande escala : com as ferramentas certas, podes implementar uma vigilância automática e uma extração contínua de milhares de páginas de listagens.

Que dados podem ser recolhidos na Airbnb?

No anúncios públicos, podes extrair a grande maioria das informações apresentadas em cada anúncio:

• Informações sobre os anúncios: título, descrição, imagens, tipo de alojamento, número de quartos.
• Detalhes do anfitrião : nome e perfil do anfitrião, número de avaliações, histórico de anúncios.
• Preço e disponibilidade : preço por noite, despesas de limpeza, datas disponíveis a partir de calendário de reservas.
• Comentários e notas: opiniões dos viajantes e nota global da lista.
• Localização geográfica: bairro, latitude e longitude aproximadas da habitação.

Estes dados abrangem o essencial do que precisas para analisar um mercado: preços, estrutura dos anúncios, avaliações e disponibilidade ao longo de vários meses.

O scraping no Airbnb é legal?

Coleção dados públicos que não estejam protegidas por direitos de autor é, em geral, considerado legal. Dito isto, as condições de utilização da Airbnb proíbem explicitamente a extração automatizada de dados sem autorização por escrito.

É necessário distinguir dois planos. Do ponto de vista estritamente jurídico, o acórdão norte-americano hiQ v. LinkedIn (2022) limitou o âmbito de aplicação da CFAA: a recolha de dados acessíveis ao público não constitui um acesso ilegal a um sistema. Mas isso não significa que haja luz verde total. Outros recursos continuam a ser aplicáveis: o direito dos contratos (os Termos e Condições Gerais que aceitas), o direito de autor ou a proteção das bases de dados.

Na prática, fazer scraping no Airbnb em grande escala expõe-te sobretudo ao bloqueio do teu endereço IP, a CAPTCHAs ou mesmo a uma notificação de cessação, caso a utilização se torne massiva ou comercial.

No que diz respeito à ética, alguns princípios simples ajudam-te a manter-te dentro dos limites:

• Deixa um espaço entre os teus pedidos para não sobrecarregar os servidores.
• Respeitar o ficheiro robots.txt.
• Recupera apenas os dados de que precisas precisar realmente.
• Nunca recolher dados pessoais sensíveis.

Um scraping responsável é um scraping discreto e moderado. Para aprofundar este assunto, consulta o nosso artigo dedicado ao legalidade da recolha de dados na Web.

a recolha de dados da web na Airbnb continua disponível em [year]. Se estás a começar, começa por Apify e o seu scraper pré-configurado.

Se quiseres extrair dados com controlo total, escolhe Python com Playwright.