2025 年如何在 Airbnb 上进行网络营销？

您希望 收集数据 在Airbnb上，但不知道该怎么做？网络爬虫正是您需要的解决方案！

以下是一份清晰的指南 2025 年如何在 Airbnb 上进行网络推广.

了解如何在 2025 年从 Airbnb 上撤资！©Alexia for Alucare.fr

在 Airbnb 上刮分的不同方法

这网络搜刮是一种能够自动从网站中提取数据的技术。

在 Airbnb 上进行搜刮有两种有效方法：使用 刮削工具 在哪里 用 Python 编写自己的刮板代码.我们会告诉你一切！

1.使用网络搜索工具

不想编写代码？您是否正在寻找一个交钥匙解决方案来 Airbnb 上的刮刀 ?

您可以使用 网络搜刮工具. 这些工具旨在简化流程，为您处理所有复杂的技术细节！

以下是四种非常有效的工具 收集关于 Airbnb 的数据 只需点击几下：

💡 明亮数据
🤖 Apify
🍯 ScrapingBee
🧩 ScraperAPI

要比较这些工具，请参阅我们的文章 2025 年最佳刮削工具.

亮数据

使用 Bright Data 快速轻松地收集 Airbnb 数据 — 利用 Bright Data 快速轻松地收集 Airbnb 数据 ©Alexia for Alucare.fr

布赖特数据公司是一个完整的解决方案，提供全方位的 服务范围 高效抓取任何网站：住宅代理和数据中心代理、抓取浏览器及专用API。

Bright Data 提供的功能 Airbnb Scraper API 它专门用于收集 Airbnb 平台上的数据。

该专用应用程序接口代表了如果您正在寻找 快速、可靠的解决方案 来刮垮 Airbnb。

发现我们的全面评测 Bright Data.

Apify

Apify 是一个开发平台，可让您构建、运行和共享刮擦程序。它还提供 Airbnb Scraper带有 IP 旋转和防抱死装置。

这是一项 预想方案 可用于从Airbnb上的广告、房东资料等内容中提取信息，无需编写复杂代码。

Apify的Airbnb抓取工具被描述为 高度灵活、用户友好的选择 对开发人员而言。

发现我们的全面评测 Apify.

ScrapingBee

ScrapingBee 是一款 扫描应用程序接口 该平台简化了从动态网站中提取数据的过程。它为您处理JavaScript渲染和代理轮换。

结果：有了 ScrapingBee，搜索 Airbnb 等网站变得更加容易。 简单有效 您只需向API发送请求，它就会返回已渲染的HTML，随时可供解析。

发现我们的 ScrapingBee 全面评测.

ScraperAPI

ScraperAPI是另一种API解决方案，能够应对大规模抓取的所有挑战。代理、标头、用户代理……ScraperAPI为您处理所有事宜！

ScraperAPI 还提供了一种解决方案 Airbnb API, 经过优化以绕过Airbnb的保护措施。

您将能够专注于提取 Airbnb 数据 您感兴趣的信息。Airbnb API 还可用于自动收集大量结构化数据。

发现我们的 ScraperAPI 全面评测.

2.使用 Python 及其库进行代码搜刮

您希望完全控制刮削过程吗？那么 使用 Python 进行代码搜索 正是您所需要的。

通过编程，您可以 创建自定义刮板 100 % 并适应Airbnb的特殊需求。Python凭借其强大的库，是理想的解决方案。

以下是一些必备的图书馆使用 Python 进行刮擦 :

✅ 要求以发送 HTTP请求到URL该库是所有抓取操作的基础，用于“请求”网页内容。
✅ 美丽汤 用于解析 (分析 HTML 内容 回收并促进数据提取。这是浏览网页结构的理想工具。

要了解更多信息，请访问我们的文章 Web scraping Python BeautifulSoup。

✅ Selenium 或 Playwright 为了 模拟真实的网络浏览器包括JavaScript渲染和用户交互。这是Airbnb爬取的关键部分，因为Airbnb是一个动态网站，若不使用Selenium或Playwright，您只会获取到空白页面。

但这些工具如何协同工作呢？让我们来看看如何搜索特定城市（如巴黎）在特定日期的可用住宿的标题、价格和链接。

🔍 步骤1：分析Airbnb的URL

第一步是了解 Airbnb 如何组织其 URL.

以下是一个典型的搜索URL示例：

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

下面是一些有用参数的示例：

```
巴黎--法国
```
用于定位
```
报到
```
和
```
查看
```
抵达和离开日期
```
成人
```
成人人数...

您可以 添加其他参数 (过滤、最高价格等）。

⚙️ 步骤 2：配置 Python 环境

然后使用Python包管理工具（pip）安装所需的库：

pip install playwright requests beautifulsoup4

步骤 3：Python 脚本（伪代码）

这里有一个 示例脚本 整合以下流程

👉 浏览器模拟 与剧作家
👉 代理轮换 (通过代理服务）
👉 页眉管理 (标题）和用户代理
👉 CSS 或 XPath 选择器 用于数据提取
👉 随机休息 避免堵塞

从 playwright.sync_api 导入 sync_playwright
导入随机
导入时间
导入 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))
        通过 CSS 或 XPath 提取 #
        标题 = page.query_selector_all('._1c2n35az')
        价格 = page.query_selector_all('._1p7iugi')
        data = [{'title': t.inner_text(), 'price': p.inner_text()} for t, p in zip(titles, prices)] browser.close()
        browser.close()
    返回数据

步骤 4：保存数据

然后您可以 备份 Airbnb 数据 结构化格式，如 CSV（逗号分隔值）或 JSON（JavaScript Object Notation）文件。

下面是 导出为 CSV 或 JSON :

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