你好！我总是在浏览Airbnb的房源，寻找有趣的趋势——比如哪些社区的价格最高，或者什么时候价格刚好下降。我会告诉你如何在几个简单的步骤中抓取Airbnb数据。没有复杂的技术术语。只是一些简单的提示，帮助你开始你的第一个Airbnb数据抓取教程，快速看到真实的数据。
如果你对Airbnb网页抓取感兴趣，我可以帮你。我还会讲解如何用Python抓取Airbnb数据（如果你愿意尝试一点代码），并推荐一些聪明的Airbnb数据抓取工具和合适的Airbnb数据提取API。别担心——我也会讲解如何合法抓取Airbnb数据。把这当作一次友好的咖啡聊天，而不是讲座。准备好了吗？让我们开始吧！
每个企业都希望提高利润。我管理着几处出租物业，我使用抓取Airbnb数据来保持领先。当我获取真实的数据——比如每晚的房价、入住率趋势和季节性波动——我能快速做出更明智的决策。这意味着我可以设定价格，填满我的日历，同时每晚仍然赚得更多。
通过airbnb数据抓取，我观察顶级房东的做法。我发现客人愿意额外支付哪些设施。我了解需求高峰期，以便在竞争对手之前调整我的价格。这不是猜测。这是基于数据的定价，能使我的收入增长两位数。
当我需要大规模的新信息时，我还会使用Airbnb网页抓取设置或Airbnb数据提取API。这些Airbnb数据抓取工具能在几分钟内为我提供自动化报告。之后，我将所有数据保存为CSV并进行快速分析。这一步帮助我确定新的投资领域——比如两居室的收益比单间公寓高出30%。
如果你认真对待租赁业务的增长，你需要这种优势。在接下来的部分，我将展示如何合法抓取Airbnb数据，让你在不违反任何规则的情况下获得这些收益。
那么，当我抓取Airbnb数据时，我实际上会获取哪些信息呢？我通常会抓取几个关键内容：
我使用简单的Airbnb数据抓取工具或Airbnb数据提取API来提取这些字段。之后，我会整理它们以便于我的Airbnb网页抓取仪表板。如果你想尝试代码，可以查看我下面的快速Airbnb数据抓取教程。它甚至展示了如何用Python抓取Airbnb数据的简单步骤。
现在你知道我为什么抓取Airbnb数据，让我们来看看细则。首先，查看Airbnb的服务条款（https://www.airbnb.com/terms）。它说我只能提取公共信息——不能提取私人消息或照片。接下来，查看他们的robots.txt文件（https://www.airbnb.com/robots.txt）。它列出了我被允许抓取的页面。
我还会限制我的脚本。这意味着我在请求之间添加小的延迟，以免淹没Airbnb的服务器。可以把它想象成敲门，而不是踢门。我不会给Airbnb的服务器带来过载（没有人喜欢交通堵塞），并减少Airbnb将我的IP标记为机器人的机会。
如果你想要额外的安心，可以查找如何合法抓取Airbnb数据。你甚至可以尝试Airbnb数据提取API，或者使用Python抓取数据，以更干净、符合规则的方式获取数据。
通过这些步骤，你可以保持抓取的礼貌和低调。接下来，让我们深入探讨哪些类型的Airbnb数据通常被抓取？
现在让我们深入了解我抓取Airbnb数据的第一种方法——通过使用Airbnb数据提取API。这避免了混乱的HTML抓取，专注于公共的、符合规则的渠道。
步骤1：获取您的API密钥
前往Airbnb开发者门户（https://developer.airbnb.com/）并注册一个免费账户。创建一个新应用并复制您的API密钥。
步骤2：发出您的第一次请求
使用Postman、curl或一个小脚本发送GET请求：
您将获得整洁的JSON格式，包含价格、可用性、评分等信息。无需筛选混乱的HTML。
步骤3：保存和分析
将JSON复制到文件中或转换为CSV。将其加载到Excel或任何Airbnb数据提取API工具中。现在您有了新鲜的数据可以使用。
这种方法使得airbnb数据抓取变得轻而易举，并帮助您每次都合法抓取Airbnb数据。
如果你喜欢一些代码乐趣，Python是你获取Airbnb数据的首选。以下是我的简单食谱：
步骤1：准备你的环境
步骤2：获取页面
我添加了一个伪造的浏览器，以便Airbnb认为这是一个真实的客人。
步骤3：解析HTML
这会抓取每个房源块。就像从面团中挖出饼干一样。
步骤4：提取数据
我将价格、标题和评分整理成一个整齐的表格。
步骤 5：将其转化为表格
这就是我简单的如何使用Python抓取Airbnb数据技巧。接下来，我将分享一个更简单的Airbnb网页抓取方法。
现在我有一个整齐的Airbnb数据抓取教程表格存储在df中。
步骤 6：保存您的数据
这会创建一个chicago_airbnb.csv，您可以在Excel或Google Sheets中打开。
这会生成一个chicago_airbnb.json，方便用于网页应用。
步骤 7：限制请求频率并保持礼貌
我在请求之间添加了 2-3 秒的暂停，使用：
这使我的爬虫保持低调，并尊重良好的airbnb网络爬虫礼仪。
这就是我简单的如何使用Python抓取Airbnb数据技巧。接下来：更高级和更简单的技巧，以增强抓取能力！
当你准备提升你的airbnb数据抓取时，DICloak让这一切变得非常简单——即使你不是程序员。这里有两种友好的方式：
“抓取洛杉矶每晚低于150美元且至少有4星评级的房源。”
这种提示风格是我常用的Airbnb数据抓取工具技巧。就像和一个为您编写代码的朋友聊天一样。
对于复杂的任务——例如抓取动态日历或多个城市——您可以在应用内获得专家帮助：
开始一个新的RPA任务
在DICloak中，转到RPA任务并点击创建RPA。
联系支持
“你好，我需要纽约、芝加哥和迈阿密房源的可用性和价格数据。”
审核与确认
自动任务交付
这个清晰的逐步流程帮助您大规模抓取Airbnb数据——无需编码。
与其他抓取方法相比，DICloak指纹浏览器对于非技术用户来说非常简单。您无需写一行代码——只需选择正确的提示或通过Telegram/WhatsApp联系，您就可以开始。这使得抓取Airbnb数据和完整的Airbnb网页抓取变得容易，即使您从未接触过脚本。
本指南介绍了三种简单的方法来抓取Airbnb数据：官方API、一个小的Python脚本，以及DICloak的AI爬虫或支持团队。它展示了如何提取价格、可用性和评分，然后将所有内容保存为CSV以便快速分析。每种方法都遵循Airbnb的规则，因此Airbnb数据抓取保持合法。使用这些工具，Airbnb网页抓取变得简单——即使没有深厚的技术技能。
它是从Airbnb网站提取公共列表信息，如价格、评分和可用性。
是的，如果您遵循公共页面，尊重robots.txt文件，并遵循Airbnb的服务条款。
不一定——您可以使用API或DICloak的AI爬虫；如果您喜欢脚本，Python会有所帮助。
使用像pandas这样的工具将JSON或抓取结果转换为CSV或JSON文件，或使用内置API导出。
这取决于您的需求——对于快速变化的市场，可以每天抓取；对于稳定的趋势跟踪，可以每周抓取。
