如何有效地抓取 Airbnb 数据：合法、安全的分步指南

最近，我几乎每天都听到人们在研究短租市场时提到 抓取 Airbnb 数据 。这不仅仅是一个时髦的短语。这背后有真正的原因。

每个人都希望以更智能的方式来了解市场。无论房东想设定更好的价格，还是投资者想知道哪个城市值得，他们都需要数据来支持。这就是我开始自己学习 Airbnb 数据抓取 的原因。

通过查看这些数据，我可以看到平均价格、入住率，甚至评论不同领域的趋势。这有助于我在做决定时更有信心，并防止我承担不必要的风险。

因此，如果您还在寻找改进列表或使用数据指导下一次投资的方法，您可能会发现本指南的其余部分很有帮助。我将分解 Airbnb 数据抓取的真正含义，为什么这么多人关心它，以及您应该注意什么——这样您就可以避免错误并做出更明智的选择。

为什么我应该进行 Airbnb 网络抓取？其背后的真正商业价值

我第一次遇到 Airbnb 数据抓取时，我只是想看看其他人为他们的房源收取了多少费用。没想到竟然发现了这么多隐藏的商机。

目前，许多房东和投资者都希望以更明智的方式做出决策。他们不想在定价、选择位置或选择如何布置地方时猜测。每个人都需要真实的数据来显示哪些类型的房屋在每个地区表现良好，以及实际预订的价格是多少。

通过使用 Airbnb 数据抓取，我可以提取许多有用的细节，例如：

不同街区的平均价格
地点被预订的频率
我竞争对手的房源是什么样的（有多少间卧室，是否有游泳池，他们离景点有多近）

有了这些信息，我可以做很多事情。我可以将自己的价格设定在一个更好的范围内，这样我就不会太低而亏损，也不会太高而吓跑人们。我还可以比较城市并弄清楚在哪里购买我的下一套房产。

对我来说，这不仅仅是简单的市场研究。这是提高回报和降低风险的更安全方式。接下来，我想向您展示这是否真的合法，以及在使用此类数据之前应该注意什么。

抓取 Airbnb 数据是否合法？你首先需要知道这一点

在我开始进行 Airbnb 数据抓取之前，我一直在问自己一件事： Airbnb 网络抓取合法吗？在我找到一个明确的答案之前，我对此感觉不佳。

许多人认为网上的任何东西都是免费的。但事实并非如此。像 Airbnb 这样的网站在其服务条款中写道，他们不允许自动化工具获取大量数据。如果我忽视这一点，我可能会违反他们的规则，失去我的帐户，甚至收到法律通知。

我也总是先检查网站的 robots.txt 文件。它就像一个小标志，告诉抓取工具他们可以查看哪些页面，哪些页面可以单独保留。它本身不是一条法律，但遵循它可以帮助我降低我的 IP 被阻止或收到投诉的风险。

我只将这些数据用于简单的市场研究。例如，我会查看不同城市的平均价格和入住率，以便决定在哪里购买我的下一套房产。我从不使用这些数据向人们发送垃圾邮件或进行不正当的营销。这不值得冒险。

当然，有关数据抓取的法律因国家甚至州而异。为了更加安全，如果您打算大规模执行此作或直接从数据中赚钱，最好先与律师交谈。

接下来，我将向您展示哪些工具和方法最适合抓取 Airbnb 数据，特别是如果您像我一样想要简单安全的东西。

抓取 Airbnb 数据的顶级工具和最佳选择

Octoparse （可视化，无代码）

概述

Octoparse 是一款主要用于 Windows 的无代码网络抓取工具（带有新的 macOS 测试版）。它使用点击式界面将网页转换为结构化数据。您可以在本地或云中运行任务。

优点：

直观的界面，非常适合初学者。拖放式设计意味着您不需要任何编码技能。
免费套餐包括核心功能。它支持本地和云抓取。
很好地处理静态和半复杂页面。许多人说它很可靠，对于非技术用户来说可以节省大量时间。

缺点：

在复杂站点上挣扎。使用大量的 JavaScript 或反抓取，成功率可能会下降到 30-50%。
免费套餐有限制。您每月大约可以获得 10 次云运行和 10,000 条记录。
需要时间来掌握高级的东西。模板有帮助，但真正学习它可能需要 15-60 小时。

成本和用例：

非常适合小型工作。非常适合一次性或低容量的抓取任务。
桌面仅适用于 Windows。
实惠。付费计划起价低于 120 美元/月。

Python + Scrapy 自定义爬虫（开源、自托管）

概述

当我想要完全控制时，我会使用 Python 和 Scrapy 构建自己的爬虫。它让我可以准确地决定要抓取哪些数据、如何处理页面以及处理速度。

优点：

免费使用。Scrapy 是开源的，因此没有月费。
完全可定制。我选择字段，设置深度，并应用我自己的过滤器。
无数据上限。只要我的代理和服务器可以处理它，我就可以抓取数千甚至数百万条评论。

缺点：

需要编码技能。我必须了解 Python 以及如何在出现问题时进行调试。它不适合完全的初学者。
需要一些时间来设置。我的第一台爬虫花了几天时间。我必须学习分页、嵌套数据和棘手的 HTML。
我必须维护它。如果 Airbnb 或其他网站更改了布局，我的脚本就会中断，我必须修复它。
处理我自己的代理。我购买住宅 IP 或使用代理 API 来避免禁令，这需要额外的时间和金钱。

成本和用例：

如果您有一些技术技能并且想要大规模抓取或随时调整事物的自由，这是最灵活和最便宜的选择。它非常适合仪表板、深入的市场分析或定期报告。

DICloak Anti-Detect 浏览器：强大的新功能，让我的效率翻了三倍

我一直认为抓取 Airbnb 房源会很困难。但是一旦我开始使用 DICloak，一切都变了。它速度很快，不需要任何编码，甚至让我切换浏览器指纹和代理，这样我就不会被阻止。在短短几分钟内，我收集了数千个列表。现在，我可以轻松跟踪市场趋势并查看我的竞争对手在做什么，所有这些都无需处理复杂的技术问题。

概述

DICloak 是一款专业的反检测浏览器。它现在还提供 AI 爬虫和 AI 浏览器自动化（浏览器使用）功能。它帮助我轻松地批量收集 Airbnb 数据，并模拟住宿页面上的人工作。这突破了效率限制，使多账户管理、列表监控和数据抓取变得快速和安全。

核心功能

AI Crawler：更智能的抓取，更快的数据

当我在 Airbnb 上研究房产或查看客人评论时，普通的爬虫程序通常会在棘手的页面和严格的反机器人规则上失败。DICloak 的 AI 爬虫解决了这个问题。我只需输入网站和一个简单的提示，比如 “grab listings under $200/night with 4+ stars”，剩下的事情就会完成——不需要代码。对于像我这样没有技术背景的人来说，这太完美了。

突出亮点

绕过反抓取：我可以设置自己的浏览器指纹和代理 IP。它看起来就像 Airbnb 上的真实客人，绕过了他们的支票，并大大提高了我的成功率。
零学习曲线：我不需要了解 Python 或弄乱 API。我只需输入我想要的筛选条件（例如价格、住宿类型或住客评分），它就会立即开始工作。即使是初学者，我也能轻松驾驭。
自动数据清理：获取 Airbnb 数据后，DICloak 为我排序和组织这一切。只需单击一下，我就会得到一份整洁、结构化的报告。我不必浪费时间手动修复凌乱的 Excel 表格。