Вы ищете собирать данные на Airbnb, но не знаете как? Веб-скреппинг - это то, что вам нужно!
Вот четкое руководство по как сделать веб-скрап на Airbnb в 2025 году.

Различные методы поиска на Airbnb
в скраппинг это техника, используемая для автоматического извлечения данных с веб-сайтов.
Есть два эффективных метода скрапбукинга на Airbnb: использование скребковые инструменты Где Создайте свой собственный скребок с помощью Python. Мы расскажем вам обо всем!
1. Использование инструментов веб-скреппинга
Не хотите кодить? Вы ищете готовое решение для скребок на Airbnb ?
Вы можете использовать инструменты для скрапбукинга. Созданные для упрощения процесса, они позаботятся обо всех сложных технических аспектах за вас!
Вот четыре действительно эффективных инструмента для собирать данные об Airbnb всего за несколько кликов:
- 💡 Яркие данные
- 🤖 Apify
- 🍯 ScrapingBee
- 🧩 ScraperAPI
Чтобы сравнить эти инструменты, см. нашу статью о Лучшие инструменты для скрапбукинга в 2025 году.
Яркие данные

Bright Data - это комплексное решение, которое предлагает полный спектр спектр услуг для эффективного скраппинга любых сайтов: прокси-серверы для жилых домов и центров обработки данных, браузеры для скраппинга и специальные API.
Bright Data предлагает функциональность Airbnb Scraper API который специально разработан для сбора данных на платформе Airbnb.
Этот специализированный API представляет собой Отличный вариант, если вы ищете быстрое, надежное решение чтобы обойти Airbnb.
👉 Откройте для себя наши полный обзор Bright Data.
Apify

Apify - это платформа для разработки, позволяющая создавать, запускать и распространять скреперы. Она также предлагает Скребок Airbnbс механизмом поворота IP и антиблокировочной системой.
Это предвзятое решение который можно использовать для извлечения информации из объявлений, профилей хозяев и прочего на Airbnb, не прибегая к написанию сложного кода.
Скребок Airbnb от Apify разработан как очень гибкий, удобный для пользователя вариант для разработчиков.
👉 Откройте для себя наши полный обзор Apify.
ScrapingBee

ScrapingBee - это API для скрапинга которая упрощает извлечение данных из динамических веб-сайтов. Платформа управляет рендерингом JavaScript и ротацией прокси для вас.
Результат: с помощью ScrapingBee создание таких сайтов, как Airbnb, стало намного проще. простой и эффективный ! Все, что вам нужно сделать, это отправить запрос к API, и он вернет вам HTML, готовый к разбору.
👉 Откройте для себя наши полный обзор ScrapingBee.
ScraperAPI

ScraperAPI - это еще одно API-решение, которое решает все проблемы, связанные с масштабным скраппингом. Прокси, заголовки, пользовательские агенты... ScraperAPI позаботится обо всем за вас!
ScraperAPI также предлагает решение API Airbnbоптимизированный для обхода защиты Airbnb.
Вы можете сосредоточиться исключительно наизвлечение данных Airbnb которые вас интересуют. API Airbnb также можно использовать для автоматизации сбора массивных структурированных данных.
👉 Откройте для себя наши полный обзор ScraperAPI.
2. Анализ кода с помощью Python и его библиотек
Вы предпочитаете полностью контролировать процесс соскабливания? Тогда поиск кода с помощью Python это именно то, что вам нужно.
Программирование позволяет вам создать пользовательский скребок 100 % и адаптированный к специфическим требованиям Airbnb. Python - идеальное решение, благодаря своим мощным библиотекам.
Вот основные библиотеки для скраппинг с помощью Python :
- ✅ Запросы отправлять HTTP-запросы к URL-адресу. Эта библиотека является основой всех операций скраппинга, позволяя "запрашивать" содержимое веб-страницы.
- ✅ BeautifulSoup для синтаксического анализа (Анализ) Содержание HTML и облегчает извлечение данных. Это идеальный инструмент для навигации по структуре веб-страницы.
👉 Чтобы узнать больше, посетите нашу статью о Веб-скрепинг Python BeautifulSoup.
- ✅ Selenium или Playwright за имитация реального веб-браузеравключая рендеринг JavaScript и взаимодействие с пользователем. Это очень важная часть работы с Airbnb, потому что Airbnb - это динамический сайт, и без Selenium или Playwright вы получите лишь пустую страницу.
Но как эти инструменты работают вместе? Давайте рассмотрим, как получить информацию о названиях, ценах и ссылках на доступное жилье в определенном городе (например, в Париже) на конкретные даты.
🔍 Шаг 1: Проанализируйте URL Airbnb
Первый шаг - понять. как Airbnb организует свои URL-адреса.
Вот пример типичного поискового URL-адреса:
https://www.airbnb.fr/s/Paris--France/homes?checkin=2025-09-01&checkout=2025-09-05&adults=2
Вот несколько примеров полезных параметров:
-
с/Париж - Франциядля определения местоположения
-
регистрацияа также
проверитьдля дат заезда и отъезда
-
взрослыепо количеству взрослых...
📌 Вы можете добавить другие параметры (фильтрация, максимальная цена и т.д.) вручную.
⚙️ Шаг 2: Настройка среды Python
Затем установите необходимые библиотеки с помощью инструмента управления пакетами Python (pip):
pip install playwright requests beautifulsoup4
🐍 Шаг 3: сценарий на Python (псевдокод)
Вот пример сценария интеграция следующих процессов:
- 👉 Моделирование браузера с драматургом
- 👉 Вращение прокси-сервера (через прокси-сервис)
- 👉 Управление заголовками (заголовки) и пользовательские агенты
- 👉 Селекторы CSS или XPath для извлечения данных
- 👉 Случайные перерывы во избежание засорения
из playwright.sync_api import sync_playwright
импортировать случайный
импортировать время
импортировать 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))
Извлечение # через CSS или XPath
названия = page.query_selector_all('._1c2n35az')
цены = page.query_selector_all('._1p7iugi')
data = [{'title': t.inner_text(), 'price': p.inner_text()} for t, p in zip(titles, prices)]
browser.close()
вернуть данные
💾 Шаг 4: Сохраните данные
Затем вы можете резервное копирование данных Airbnb в структурированном формате, например, в виде файлов CSV (Comma-Separated Values) или JSON (JavaScript Object Notation).
Вот пример кода для экспорт в CSV или JSON :
with open('airbnb_prices.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=['title', 'price'])
writer.writeheader()
writer.writerows(data)
Зачем сдавать металлолом на Airbnb?
Веб-скреппинг на Airbnb дает ряд стратегических и операционных преимуществ:
- 👉 Анализ рынка и конкурентная разведка: Соскобленная информация поможет вам понять состояние рынка недвижимости, проанализировать цены и изучить конкуренцию.
- 👉 Разработка продуктов и услуг: Благодаря скраппингу Airbnb вы можете создать инструменты сравнения или анализа цен для путешественников или хозяев.
- 👉 Академические исследования и журналистика данных: Собранные данные могут быть использованы для проведения городских и экономических исследований или изучения коммерческой практики.
- 👉 Автоматизация и эффективность: Благодаря скраппингу и его мощным инструментам можно создавать масштабные системы автоматического наблюдения и сбора данных.
Какие данные можно получить с помощью Airbnb?
Вот основные типы данных, которые вы можете извлечь с помощью скраппинга на Airbnb:
- 🏡 Информация об объявлении : название, описание, фотографии, тип размещения, количество номеров
- 🧭 Подробности о хозяине : имя и профиль, количество оценок, история объявлений
- 💸 Цена и наличие : цена за ночь, стоимость уборки, календарь бронирования
- 💬 Комментарии и примечания: Отзывы путешественников и общий рейтинг
- 🌍 Географическое положение : широта и долгота жилых помещений
Законен ли скрапбукинг на Airbnb?
Вообще говоря, соскабливание публичных данных (не защищенных авторским правом) считается законным. Тем не менее Условия использования Airbnb запретить автоматический скраппинг.
Создание поиск на Airbnb может привести к блокировке вашего IP-адреса или к судебному разбирательству.
Более подробную информацию вы найдете в нашей статье о Законность веб-скреппинга.
К 2025 г. веб-скраппинг на Airbnb стала более доступной, чем когда-либо. Будь то с помощью таких инструментов, как Bright Data и Apify, или путем создания собственного скрепера на Python - недостатка в решениях нет.
Какие из предложенных в этой статье методов вы планируете опробовать? Знаете ли вы другие решения для эффективный скребок Airbnb ? Расскажите нам об этом в комментариях!






