如何抓取 Airbnb 数据：分步指南

与Zillow类似，抓取 Airbnb 数据是指从 Airbnb 页面收集信息，并保存为 JSON 或 CSV 等结构化格式的文件，其中可能包括房源信息、价格、评论、设施、可预订情况及房东数据。

不过，抓取 Airbnb 数据并不容易：页面内容是动态生成的，页面布局也经常变动，而且自动化访问可能违反 Airbnb 的使用条款。在构建 Airbnb 抓取工具之前，请先查阅相关规则，避免收集隐私数据，并尽可能考虑使用官方授权的 API、已获许可的数据集或公开的研究数据集。

本指南将介绍可以收集哪些 Airbnb 数据、主要挑战、常用方法，以及负责任地抓取 Airbnb 数据的分步流程。

哪些 Airbnb 数据可以抓取？

第一步是明确您需要哪些 Airbnb 数据：不同页面包含不同字段，数据抓取策略则取决于您要收集的是搜索结果数据、房源详情数据、评论，还是市场层面的分析。

大多数项目都从 Airbnb 搜索结果入手，因为一个页面就能展示多个房源；如果需要更详细的信息，抓取工具再逐一访问各个房源页面。

搜索结果数据

Airbnb 搜索页面通常会根据地点、日期、入住人数、筛选条件和地图范围展示一组结果，是较为理想的起点，因为一个页面就能采集多条记录。

常见的搜索结果字段包括：

这些数据有助于快速进行市场调研，例如比较不同社区的平均价格、追踪竞品房源，或研究某一区域常见的设施配置。

不过，Airbnb 搜索结果并非总会显示全部字段：价格可能因所选日期而异，新上线的房源可能尚无评分，部分字段也可能要等页面完全渲染后才会出现。

房源详情页数据

房源详情页信息更为丰富，其中包含房源描述、设施、入住规则、取消政策、房东信息、照片，有时还包括可预订情况相关数据。

常见的房源详情字段包括：

这种级别的数据提取更加详尽，但成本更高、速度也更慢：抓取工具原本可以从一个页面获取 20 条结果，现在却需要分别访问 20 个不同的链接。

因此，许多项目会先采集搜索结果数据，再只访问最相关的房源页面。

评论与市场层面数据

评论能够反映住客的整体感受、反复出现的问题、受欢迎的特色以及质量信号，例如可以分析住客是否经常提到卫生状况、位置、噪音、与房东的沟通或入住体验。

评论字段可能包括：

市场层面的 Airbnb 数据通常是将多个房源合并为一个更大的数据集，可用于分析价格趋势、季节性需求、竞品对比、平均评分，以及社区层面的房源供给情况。

例如，物业管理人员可以借助 Airbnb 房源数据比较同类公寓的每晚价格，研究人员可以借此研究短租如何影响住房供给，旅游初创公司也可以利用公开数据了解需求的增长区域。

法律与技术挑战

在了解如何从 Airbnb 抓取数据之前，有必要先了解相关风险：Airbnb 是一个规则严格、页面动态更新且配备反机器人系统的平台，今天可用的抓取工具明天可能就会失效。

Airbnb 的限制与合规考量

Airbnb 公开的使用条款限制自动化数据采集：其帮助中心明确规定，用户不得使用机器人、爬虫、抓取工具或其他自动化手段访问或收集平台数据。

这并不意味着所有与数据相关的项目都必然属于违法行为，但直接抓取 Airbnb 的确可能违反其合同条款。法律风险取决于诸多因素，包括您所处的司法辖区、收集的数据类型、是否登录账号、数据是否公开、是否绕过技术防护，以及最终数据集的使用方式。

更稳妥的做法是：

• 在采集任何数据前先查阅 Airbnb 的最新条款

• 避免收集账户相关、隐私、个人或敏感数据

• 不绕过安全防护机制

• 遵守 robots.txt 及平台限制

• 尽可能使用官方、已获许可或第三方数据集

• 若项目涉及商业用途或规模较大，请咨询律师

对许多团队而言，直接进行网络爬取并非合适的选择，使用现成数据集、获批准的 API 访问权限或第三方服务商往往更安全、更简便。

常见的抓取障碍

即便是在合规的研究环境中，抓取 Airbnb 数据在技术上也并不容易。

第一个挑战是 JavaScript 渲染的内容：Airbnb 并非将全部可见信息都放在简单的静态 HTML 响应中，普通的 HTTP 请求可能只返回不完整的文档，实际页面内容要等浏览器执行 JavaScript 后才会呈现。

第二个挑战是页面结构的变化：Airbnb 可能随时更改类名、页面区块、数据对象和布局，如果 Airbnb 抓取工具依赖脆弱的选择器，就可能在毫无预警的情况下失效。

第三个挑战是速率限制：发送过多请求可能导致报错、页面不完整、触发 CAPTCHA 验证，或会话被封禁。

第四个挑战是反机器人防护：大型平台能够识别异常的流量模式、重复请求、数据中心 IP、异常的浏览器指纹以及可疑的交互行为。

第五个挑战是数据不一致：价格、税费、服务费、可预订情况、评分及页面显示字段，都可能因日期、位置、入住人数、货币、语言和用户会话而有所不同。

直接抓取之外的替代方案

对于以研究为导向的项目，Inside Airbnb 是较为常见的替代方案之一，它为部分地区提供可下载的数据，包括最近的季度数据和区域存档文件。

如果您需要的是历史数据或城市层面的研究数据，这一方案就足够了：例如，若目标是分析 Inside Airbnb 已覆盖城市的房源密度、房型、社区分布或评论数量，直接下载 CSV 文件会比自行搭建抓取工具轻松得多。

以下情况适合使用现成数据集：

• 不需要实时结果

• 目标城市已被覆盖

• 用于学术研究、非营利项目或市场调研

• 不需要自定义筛选条件

• 能够适配数据集自身的字段结构

以下情况可能需要实时抓取 Airbnb 数据：

• 需要最新价格

• 需要特定日期范围的数据

• 需要自定义搜索筛选条件

• 目标区域未被现有数据集覆盖

• 需要自定义输出格式

• 需要实时监控竞品动态

两者的主要权衡在于数据新鲜度与复杂程度：现成数据集更简单、更安全；实时采集能带来更大的掌控力，但也会增加维护成本、开支及合规风险。

抓取 Airbnb 数据的常用方法

采集 Airbnb 数据主要有三种方式：自建抓取工具、使用数据抓取 API，或使用无代码抓取工具；若对数据新鲜度要求不高，也可以直接使用现成数据集。

每种方法各有优势。

使用 Python 自建抓取工具

自定义的Python 抓取工具能带来最大的掌控力，您可以自行定义字段、筛选条件、重试逻辑、输出格式、去重规则和存储流程。

这种方法适合熟悉网络爬取、浏览器自动化和数据清洗的开发者。

常用工具包括：

• 使用 Playwright 或 Selenium 渲染 JavaScript

• 使用 BeautifulSoup、lxml 或 Parsel 解析数据

• 使用 Pandas 清洗和导出数据

• 较大的数据集可使用 SQLite、PostgreSQL 或云存储

• 较小的项目可使用 JSON 或 CSV 文件

优点：

• 灵活性高

• 对整个流程拥有完全掌控力

• 便于自定义输出结构

• 适合学习和实验

• 可与内部工具集成

缺点：

• 需要具备编程能力。

• Airbnb 更改页面布局时容易失效。

• 需要进行浏览器渲染。

• 需要仔细审查合规性。

• 难以稳定地扩展规模。

如果需要较强的掌控力，并且愿意长期维护，使用 Python 编写的 Airbnb 抓取工具是不错的选择。

使用数据抓取 API

数据抓取 API 能够代您处理一部分复杂环节：根据服务商的不同，它可能负责浏览器渲染、重试、请求头、会话、代理及结构化输出等工作。

这种方法适合需要可靠性和规模化能力、但不想自行维护浏览器基础设施的团队。

优点：

• 搭建速度更快

• 可处理 JavaScript 渲染

• 更适合生产环境的工作流程

• 可包含重试和队列管理机制

• 减少基础设施维护工作

缺点：

• 成本高于基础脚本

• 掌控力不及自建抓取工具

• 输出结果取决于服务商

• 仍需进行合规审查

• 不同服务商之间的质量差异较大

当您需要定期抓取 Airbnb 数据并希望基础设施更简洁时，数据抓取 API 通常是更实用的选择。

使用无代码抓取工具

无代码工具让用户通过可视化界面创建数据抓取工作流：点击页面元素、定义字段、运行抓取程序，并将结果导出为 CSV 文件或电子表格。

这种方法更适合非技术用户、快速测试和小型研究项目。

优点：

• 适合新手

• 无需编程

• 适合一次性导出

• 通常包含可视化选择功能

• 易于导出为 CSV 文件

缺点：

• 在动态网站上稳定性较低

• 定制难度较高

• 分页处理可能遇到困难

• 页面布局变化后可能失效

• 不适合大型项目

无代码 Airbnb 抓取工具适合测试，但可能不够稳定，难以满足长期监控需求。

如何抓取 Airbnb 数据

本节介绍整体工作流程，避免使用脆弱的选择器，因为 Airbnb 的 HTML 结构经常变化。重点在于流程本身：定义搜索条件、渲染页面、识别数据模式、采集字段、清洗输出结果并导出数据。

请仅将此方法用于获得授权、合规且适合研究的使用场景。

1. 从搜索结果页面 URL 开始

从 Airbnb 搜索页面入手，因为它能一次性提供多个房源信息。

首先定义搜索参数：

• 位置或地图区域

• 入住和退房日期

• 客人数量

• 房源类型

• 价格区间

• 设施

• 卧室或床位数量

• 货币和语言

• 灵活日期设置

例如，搜索条件可能是“布拉格，捷克”、2位客人、某个周末的日期范围，并且仅显示整套房源，这些筛选条件会影响 Airbnb 搜索结果的呈现，因此务必将其与数据集一并记录。

元数据应包含：

这一点很重要，因为价格会变动：今天为8月日期采集的房源价格，明天或针对不同客人数量查询时可能会有所不同。

高质量的 Airbnb 数据不仅仅是房源数据，还包含上下文信息。

2. 渲染页面并检查结构

简单的基于请求的抓取程序可能无法奏效，因为 Airbnb 页面是动态渲染的，通常需要借助浏览器自动化工具，以真实浏览器的方式加载页面。

Playwright 是常用的选择，因为它可以打开浏览器、等待 JavaScript 执行、滚动页面并读取渲染后的 HTML。

简化后的流程如下：

from playwright.sync_api import sync_playwright

url = "YOUR_AUTHORIZED_AIRBNB_SEARCH_URL"

with sync_playwright() as p:

    browser = p.chromium.launch(headless=True)

    page = browser.new_page()

    page.goto(url, wait_until="networkidle")

    html = page.content()

    browser.close()

print(html[:500])

这段代码会加载页面并返回渲染后的内容。在实际项目中，还需要添加错误处理、日志记录、合理的请求节奏控制以及合规性检查。

接下来，检查页面可见内容，寻找重复出现的房源元素，确定每条结果的起止位置。

常见字段包括标题、价格、评分、评论数量和 URL。

避免过度依赖随机生成的 CSS 类名，动态网站通常使用会变化的自动生成类名。更稳定的策略包括：

• 在可用的情况下查找语义化属性

• 在合法可获取的情况下提取嵌入的结构化数据

• 读取可见文本块并进行标准化处理

• 使用稳健的解析规则

• 保存原始 HTML 快照以便调试

3. 提取主要字段

页面渲染完成后，提取核心房源字段。

对于搜索结果页面，首先提取：

• 标题

• 价格

• 评分

• 评论数量

• URL

• 位置

• 图片 URL（如需要）

• 搜索元数据

一条简单的记录可能如下所示：

{

"listing_id": "123456",

"title": "Modern apartment near Old Town",

"url": "https://www.airbnb.com/rooms/123456",

"price_text": "95 CZK night",

"rating": "4.89",

"review_count": "128",

"location": "Prague, Czechia",

"search_location": "Prague",

"check_in": "2026-07-10",

"check_out": "2026-07-12",

"guests": 2,

"scraped_at": "2026-05-18"

}

这是原始数据，之后可以将其标准化为规整的字段列。

示例：

这一阶段的核心工作是将杂乱的页面内容提取为可用的数据记录。

若想确保数据提取准确，应同时保留原始值和清洗后的值：原始值便于调试，清洗后的值便于分析。

4. 访问房源详情页面

搜索结果页面很有用，但详情页面能提供更丰富的数据。采集到房源 URL 后，即可逐一访问并提取更多字段。

• 常见的详情字段包括：

• 完整描述

• 设施

• 房东资料信息

• 房屋规则

• 取消政策

• 卧室与床位详情

• 图片 URL

• 位置描述

• 额外费用（如可见）

• 空置情况相关数据（如允许查看且可见）

这一步用于采集搜索结果中不一定显示的房源详情。

简化后的流程如下：

listing_urls = [

    "https://www.airbnb.com/rooms/123456",

    "https://www.airbnb.com/rooms/789101"

]

for listing_url in listing_urls:

    page.goto(listing_url, wait_until="networkidle")

    content = page.content()

    # Parse allowed fields from rendered content

在生产环境中，不要急于求成：详情页面加载耗时更长，访问大量 URL 也会增加请求数量。

此外，还应确定哪些房源值得抓取详情，例如仅访问符合特定价格区间、评分门槛或目标区域的房源。

5. 处理分页与重复记录

单次 Airbnb 搜索通常只能显示部分可用结果，若要采集更多记录，需要在不同结果集之间切换。

根据界面的不同，这可能涉及：

• 点击分页按钮

• 移动地图

• 更改搜索参数

• 将大区域拆分为更小的区域

• 运行多个带筛选条件的搜索

这是抓取 Airbnb 数据中最棘手的环节之一，因为结果会发生变化：同一房源可能出现在多次搜索中，尤其是在地图区域或筛选条件存在重叠时。

因此，请务必牢记去重处理至关重要。

尽可能使用稳定的 ID：如果 URL 中包含房源 ID，将其提取出来作为主键。

去重逻辑示例：

seen = set()

unique_records = []

for record in records:

    listing_id = record.get("listing_id")

    if listing_id and listing_id not in seen:

        seen.add(listing_id)

        unique_records.append(record)

如果没有房源 ID，可结合标题、URL、位置以及房东或图片信息进行去重，这种方式可靠性较低，但仍优于将重复房源计为独立房源。

对于市场研究而言，重复记录会扭曲平均价格、房源数量和评分分布，因此分析前务必先完成清洗。

6. 导出数据

完成记录的采集与清洗后，即可导出数据。

对开发者而言，JSON 文件更实用，因为它能保留设施、图片、房东信息等嵌套数据；对分析人员而言，CSV 文件通常更方便，因为可以直接在 Excel、Google Sheets、数据库和 BI 工具中打开。

CSV 文件的实用输出结构可以包含：

使用 Python 导出为 CSV 文件非常简单：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(unique_records)

df.to_csv("airbnb_listings.csv", index=False)

导出为 JSON 文件同样简单：

import json

with open("airbnb_listings.json", "w", encoding="utf-8") as f:

    json.dump(unique_records, f, ensure_ascii=False, indent=2)

扁平化表格数据适合使用 CSV 文件；当数据包含嵌套对象（例如多项设施、图片数组或评论列表）时，则适合使用 JSON。

对许多项目而言，更合理的工作流程是同时保存用于存储的原始 JSON 文件和用于分析的清洗后 CSV 文件。

常见问题与解决方法

即使是构建完善的 Airbnb 抓取程序，也可能遇到问题。以下是最常见的一些问题及应对方式。

页面内容为空或不完整

问题：抓取程序返回了 HTML，但房源内容缺失。这通常是因为页面内容由 JavaScript 渲染，而基础的 HTTP 请求只会下载初始页面框架，无法获取完全加载后的页面。

解决方法：使用 Playwright 或 Selenium 等渲染工具，在提取内容前等待页面加载完成，并检查脚本是否过早采集了页面。

更优做法：将渲染后的 HTML 保存到文件中并手动检查，如果可见数据仍然缺失，说明抓取程序需要采用不同的加载策略，或改用经授权的数据来源。

布局变化导致选择器失效

问题：抓取程序上周还能正常工作，现在采集到的字段却是空的。这通常是因为 Airbnb 更改了页面布局、类名或结构。

解决方法：避免使用脆弱的选择器，建立回退提取规则，并跟踪字段缺失率。如果价格字段的缺失率突然达到 80%，应立即停止任务并检查页面。

更优做法：保留原始快照以便调试，并为标题、价格、URL、评分等关键字段添加测试。

IP 封锁与限流

问题：页面停止加载、请求失败，或结果不一致。当流量模式呈现出自动化或过量特征时，就可能出现这种情况。

解决方法：不要给平台造成过大压力：降低请求量、增加延迟、避免不必要的页面访问，并将行为控制在允许的使用范围内。对于获得授权的数据抓取项目，住宅代理可以帮助流量分布更接近自然状态，但不应被用于绕过限制或安全防护机制。

更优做法：尽可能使用获批的 API、数据集或授权供应商。若您的业务规模较大，合规与授权比技术层面的变通方法更为重要。

价格、评分或字段缺失

问题：部分记录缺少价格、评分或评论数量，这属于正常现象：新上线的房源可能还没有评论，价格可能需要指定日期才能显示，某些房源在所选时间段内也可能无法预订。

解决方法：将缺失值记录为 null，而不是凭猜测填充。

示例：

{

  "price": null,

  "rating": null,

  "review_count": 0

}

更优做法：始终保存搜索参数：未指定日期时价格缺失，与指定日期后价格仍然缺失，二者含义并不相同。

数据标准化问题

问题：CSV 文件中包含杂乱的数值，例如“€120 total”“4.91 · 86 reviews”“Hosted by Anna”。

解决方法：将数值清洗后拆分到不同的字段列中。

示例：

更优做法：同时保留原始字段与清洗后字段：原始字段保留原始上下文，清洗后字段则便于分析。

应选择哪种方法？

选用哪种方法，很大程度上取决于您的目标、预算、技术能力和合规要求。

适合新手使用的方案

如果您刚接触数据抓取，可以从现成数据集或无代码工具入手，对于研究类使用场景，Inside Airbnb 是不错的起点，因为它为部分地区提供可下载的数据。

无代码 Airbnb 抓取工具可以帮您了解有哪些可用字段，但对于大型或周期性项目来说，其可靠性可能不足。

适合以下情况：

• 需要快速获取 CSV 文件

• 不具备编程能力

• 只需进行一次性研究

• 可以接受数据时效性有限

• 不需要自建基础设施

适合开发者的方案

如果您熟悉 Python，可以构建自定义抓取工具，用于可控实验和内部工作流程；当您需要特定字段、自定义筛选条件，或需要与自有数据管道集成时，自定义 Python Airbnb 抓取工具是合适的选择。

适合以下情况：

• 了解浏览器自动化

• 能够维护不断变化的选择器

• 需要自定义输出格式

• 希望完全掌控整个流程

• 能够自行管理合规风险

适合规模化需求的方案

对于生产环境，数据抓取 API 或授权数据提供商通常是更合适的选择；在规模化场景下，难点不仅在于采集数据本身，还包括重试机制、页面渲染、监控、去重、存储、代理管理以及合规问题。

适合以下情况：

• 需要周期性采集数据

• 需要采集数千条记录

• 需要稳定的输出结果

• 希望减少基础设施相关工作

• 涉及商业使用场景

适合快速研究的方案

对于快速研究，建议优先使用现成数据集；如果数据集覆盖您所需的城市和时间范围，可以节省大量工作时间，您可以下载 CSV 文件，在电子表格中打开并直接开始分析。

适合以下情况：

• 目标城市的数据已覆盖

• 不需要实时价格

• 只需研究整体趋势

• 需要一个快速的起点

• 希望降低技术风险

方案对比

如果只是需要宏观市场调研，不必直接对 Airbnb 进行数据抓取，可以先确认是否已有现成数据集；如果您需要实时或高度定制的 Airbnb 数据，再比较 Python、API 和无代码工具这几种方案。

结语

学习如何抓取 Airbnb 房源数据很有价值，但也伴随着一些重要的取舍。

Airbnb 包含房源、价格、设施、评价、房东以及当地租赁市场等极具价值的信息，这些数据可用于竞品研究、定价分析、投资研究、旅行工具开发以及学术研究。

但对 Airbnb 进行数据抓取也存在不小的挑战：页面内容动态加载、页面结构不断变化、搜索结果会因筛选条件而不同，同时 Airbnb 的服务条款也限制自动化采集行为，在构建抓取工具之前，请务必审阅相关规则、避免采集隐私数据，并考虑更安全的替代方案。

对新手来说，现成数据集或无代码工具是最简单的方式；对开发者来说，Python Airbnb 抓取工具能提供最大的掌控度；而对企业和大规模使用场景来说，数据抓取 API 或授权数据提供商通常更为可靠。

最合适的方案取决于您最看重哪一点：速度、掌控度、规模化能力、维护成本，还是合规性。

如果确实需要采集公开数据，请保持流程聚焦且负责任：明确搜索条件、正确渲染页面、仅提取所需字段、对记录去重、规范化数据格式，并将最终数据集导出为 JSON 或 CSV 文件用于分析。

这样才能务实地开展 Airbnb 数据抓取工作，避免把一次简单的研究任务变成脆弱且高风险的数据管道。

常见问题