分步指南：抓取Airbnb數據，助您數據驅動決策

你好！我總是在瀏覽Airbnb的房源，尋找有趣的趨勢——比如哪些社區的價格最高，或者什麼時候價格剛好下降。我會告訴你如何在幾個簡單的步驟中抓取Airbnb數據。沒有複雜的技術術語。只是一些簡單的提示，幫助你開始你的第一個Airbnb數據抓取教程，快速看到真實的數據。

如果你對Airbnb網頁抓取感興趣，我可以幫你。我還會講解如何用Python抓取Airbnb數據（如果你願意嘗試一點代碼），並推薦一些聰明的Airbnb數據抓取工具和合適的Airbnb數據提取API。別擔心——我也會講解如何合法抓取Airbnb數據。把這當作一次友好的咖啡聊天，而不是講座。準備好了嗎？讓我們開始吧！

為什麼抓取Airbnb數據是必要的？

每個企業都希望提高利潤。我管理著幾處出租物業，我使用抓取Airbnb數據來保持領先。當我獲取真實的數據——比如每晚的房價、入住率趨勢和季節性波動——我能快速做出更明智的決策。這意味著我可以設定價格，填滿我的日曆，同時每晚仍然賺得更多。

通過airbnb數據抓取，我觀察頂級房東的做法。我發現客人願意額外支付哪些設施。我了解需求高峰期，以便在競爭對手之前調整我的價格。這不是猜測。這是基於數據的定價，能使我的收入增長兩位數。

當我需要大規模的新信息時，我還會使用Airbnb網頁抓取設置或Airbnb數據提取API。這些Airbnb數據抓取工具能在幾分鐘內為我提供自動化報告。之後，我將所有數據保存為CSV並進行快速分析。這一步幫助我確定新的投資領域——比如兩居室的收益比單間公寓高出30%。

如果你認真對待租賃業務的增長，你需要這種優勢。在接下來的部分，我將展示如何合法抓取Airbnb數據，讓你在不違反任何規則的情況下獲得這些收益。

常見的Airbnb數據類型有哪些？

那麼，當我抓取Airbnb數據時，我實際上會獲取哪些信息呢？我通常會抓取幾個關鍵內容：

每晚價格。我跟蹤它在幾周內的變化。
可用性日曆。這讓我一目了然地看到繁忙的日期。
評論和評分。客人喜歡分享。我尋找常見的讚美或投訴。
位置細節。鄰里名稱或確切坐標幫助我繪製熱點。
設施清單。像“wifi”、“廚房”或“游泳池”這樣的東西可以提高價格。

我使用簡單的Airbnb數據抓取工具或Airbnb數據提取API來提取這些字段。之後，我會整理它們以便於我的Airbnb網頁抓取儀表板。如果你想嘗試代碼，可以查看我下面的快速Airbnb數據抓取教程。它甚至展示了如何用Python抓取Airbnb數據的簡單步驟。

抓取Airbnb數據是否合法？

現在你知道我為什麼抓取Airbnb數據，讓我們來看看細則。首先，查看Airbnb的服務條款（https://www.airbnb.com/terms）。它說我只能提取公共信息——不能提取私人消息或照片。接下來，查看他們的robots.txt文件（https://www.airbnb.com/robots.txt）。它列出了我被允許抓取的頁面。

搜索結果頁面 (例如 https://www.airbnb.com/s/Paris--France)
房源詳情頁面 (例如 https://www.airbnb.com/rooms/12345678)
公共日曆 (/rooms/12345678/calendar)
評論部分 (/rooms/12345678/reviews)

我還會限制我的腳本。這意味著我在請求之間添加小的延遲，以免淹沒Airbnb的伺服器。可以把它想像成敲門，而不是踢門。我不會給Airbnb的伺服器帶來過載（沒有人喜歡交通堵塞），並減少Airbnb將我的IP標記為機器人的機會。

如果你想要額外的安心，可以查找如何合法抓取Airbnb數據。你甚至可以嘗試Airbnb數據提取API，或者使用Python抓取數據，以更乾淨、符合規則的方式獲取數據。

通過這些步驟，你可以保持抓取的禮貌和低調。接下來，讓我們深入探討哪些類型的Airbnb數據通常被抓取？

使用Airbnb的API抓取Airbnb數據

現在讓我們深入了解我抓取Airbnb數據的第一種方法——通過使用Airbnb數據提取API。這避免了混亂的HTML抓取，專注於公共的、符合規則的渠道。

步驟1：獲取您的API密鑰

前往Airbnb開發者門戶（https://developer.airbnb.com/）並註冊一個免費賬戶。創建一個新應用並複製您的API密鑰。

步驟2：發出您的第一次請求

使用Postman、curl或一個小腳本發送GET請求：

您將獲得整潔的JSON格式，包含價格、可用性、評分等信息。無需篩選混亂的HTML。

步驟3：保存和分析

將JSON複製到文件中或轉換為CSV。將其加載到Excel或任何Airbnb數據提取API工具中。現在您有了新鮮的數據可以使用。

這種方法使得airbnb數據抓取變得輕而易舉，並幫助您每次都合法抓取Airbnb數據。

使用Python抓取Airbnb數據

如果你喜歡一些代碼樂趣，Python是你獲取Airbnb數據的首選。以下是我的簡單食譜：

步驟1：準備你的環境

安裝Python（如果你還沒有安裝）。
在你的終端中輸入：

步驟2：獲取頁面

我添加了一個偽造的瀏覽器，以便Airbnb認為這是一個真實的客人。

步驟3：解析HTML

這會抓取每個房源塊。就像從麵團中挖出餅乾一樣。

步驟4：提取數據

我將價格、標題和評分整理成一個整齊的表格。

步驟 5：將其轉化為表格

這就是我簡單的如何使用Python抓取Airbnb數據技巧。接下來，我將分享一個更簡單的Airbnb網頁抓取方法。

現在我有一個整齊的Airbnb數據抓取教程表格存儲在df中。

步驟 6：保存您的數據

導出為CSV：

這會創建一個chicago_airbnb.csv，您可以在Excel或Google Sheets中打開。

導出為JSON：

這會生成一個chicago_airbnb.json，方便用於網頁應用。

步驟 7：限制請求頻率並保持禮貌
我在請求之間添加了 2-3 秒的暫停，使用：

這使我的爬蟲保持低調，並尊重良好的airbnb網路爬蟲禮儀。

這就是我簡單的如何使用Python抓取Airbnb數據技巧。接下來：更高級和更簡單的技巧，以增強抓取能力！

使用指紋瀏覽器進行Airbnb抓取的高級技巧—DICloak

當你準備提升你的airbnb數據抓取時，DICloak讓這一切變得非常簡單——即使你不是程式設計師。這裡有兩種友好的方式：

在DICloak指紋瀏覽器中使用AI爬蟲抓取

打開DICloak並登入。
點擊“AI crawler”標籤。

輸入類似的提示：

“抓取洛杉磯每晚低於150美元且至少有4星評級的房源。”

點擊“運行”。
觀看DICloak的AI為您生成一個抓取器，獲取數據，並以表格形式顯示結果。
點擊“導出CSV”進行下載。

這種提示風格是我常用的Airbnb數據抓取工具技巧。就像和一個為您編寫代碼的朋友聊天一樣。

通過DICloak指紋瀏覽器支持團隊自定義您的抓取任務

對於複雜的任務——例如抓取動態日曆或多個城市——您可以在應用內獲得專家幫助：

開始一個新的RPA任務

在DICloak中，轉到RPA任務並點擊創建RPA。

聯繫支持

在自定義您的RPA框下，點擊聯繫我們。

您將看到兩個選項：Telegram和WhatsApp。

選擇您喜歡的頻道並發送消息。

“你好，我需要紐約、芝加哥和邁阿密房源的可用性和價格數據。”

審核與確認

A DICloak工程師將通過Telegram或WhatsApp回覆您，提供建議的設置。
您審核他們的計劃並批准或建議修改。

自動任務交付

一旦確認，DICloak將在您選擇的時間表上在其伺服器上運行抓取程序。
您將收到一個鏈接，從您的儀表板下載CSV文件——或者直接通過聊天獲取。

這個清晰的逐步流程幫助您大規模抓取Airbnb數據——無需編碼。

與其他抓取方法相比，DICloak指紋瀏覽器對於非技術用戶來說非常簡單。您無需寫一行代碼——只需選擇正確的提示或通過Telegram/WhatsApp聯繫，您就可以開始。這使得抓取Airbnb數據和完整的Airbnb網頁抓取變得容易，即使您從未接觸過腳本。

結論

本指南介紹了三種簡單的方法來抓取Airbnb數據：官方API、一個小的Python腳本，以及DICloak的AI爬蟲或支持團隊。它展示了如何提取價格、可用性和評分，然後將所有內容保存為CSV以便快速分析。每種方法都遵循Airbnb的規則，因此Airbnb數據抓取保持合法。使用這些工具，Airbnb網頁抓取變得簡單——即使沒有深厚的技術技能。