首先，確保您的機(jī)器上安裝了 Python。然后，使用 pip 安裝必要的庫：

了解 Airbnb 的結(jié)構(gòu)

在開始抓取之前，了解 Airbnb 網(wǎng)頁的結(jié)構(gòu)至關(guān)重要。Airbnb 列表包含各種元素，例如列表標(biāo)題、價格、位置等。檢查典型 Airbnb 列表頁面的 HTML 結(jié)構(gòu)將幫助您識別抓取酒店價格數(shù)據(jù)所需的元素。

檢查元素

您可以使用瀏覽器的開發(fā)人員工具（右鍵單擊頁面并選擇“檢查”）來探索 HTML 結(jié)構(gòu)。查找包含所需數(shù)據(jù)的元素，例如價格。

使用 BeautifulSoup 提取數(shù)據(jù)

BeautifulSoup 是一個 Python 庫，擅長解析 HTML 和 XML 文檔。它從網(wǎng)頁源代碼構(gòu)建解析樹，從而高效地提取所需數(shù)據(jù)。

基本示例

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

url ="https://ww.airbnb.com/s/paris--France/homes

response = requests.get(url)

soup = BeautifulSoup(response.text,"html.parser*)

# Extracting isting titles

titlessoup.find_all('div',('class':'_1c2n35az'})

for title in titles:

print(title.get_text())

下面是一個使用 BeautifulSoup 從靜態(tài)網(wǎng)頁中提取數(shù)據(jù)的簡單示例：

此腳本會獲取網(wǎng)頁并對其進(jìn)行解析以查找房源標(biāo)題。您需要調(diào)整 find_all 方法參數(shù)以匹配 Airbnb HTML 中使用的實(shí)際類名。

使用 Selenium 實(shí)現(xiàn)動態(tài)內(nèi)容

Airbnb 使用 JavaScript 動態(tài)加載內(nèi)容，這意味著某些數(shù)據(jù)可能在初始 HTML 中不可用。Selenium 是一種可以自動化 Web 瀏覽器的工具，非常適合抓取動態(tài)內(nèi)容。

設(shè)置 Selenium

首先，下載與您的瀏覽器兼容的 WebDriver（例如，適用于 Google Chrome 的 ChromeDriver）并確保它在您的 PATH 中。

使用 Selenium 進(jìn)行抓取

fron seleniun import webdriver

fron seleniun.webdriver.common.by inport By

import time

# Initialize Weboriver

driver = webdriver.Chroee( )

# Open Airbnb listings page

driver.get("https://mm.airbnb.com/s/Paris..France/homes’ )

# Allow time for dynamic content to load

time.sleep(5)

# Extract listing prices

prices : driver.find_elements(By.CLASS_NAME, ’_1p7iugi')

for price in prices:

print(price.text)

# Close the browser

driver.quit()

以下是如何使用 Selenium 抓取動態(tài)加載內(nèi)容的示例：

該腳本打開瀏覽器，導(dǎo)航到 Airbnb 列表頁面，等待內(nèi)容加載，然后提取價格。

處理驗(yàn)證碼和反爬取措施

網(wǎng)站通常會采取措施防止自動抓取。Airbnb 可能會使用 CAPTCHA 或速率限制等技術(shù)。

應(yīng)對這些措施的策略

代理和用戶代理：使用輪換代理和用戶代理來避免被發(fā)現(xiàn)。

延遲請求：在請求之間實(shí)現(xiàn)隨機(jī)延遲以模仿人類行為。

CAPTCHA 解決服務(wù)：如有必要，請考慮使用第三方 CAPTCHA 解決服務(wù)。

數(shù)據(jù)存儲與分析

import pandas as pd

data ={

'Title': titles,

'Price': prices

df = pd.DataFrame(data)

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

抓取數(shù)據(jù)后，您需要將其存儲為結(jié)構(gòu)化格式以供分析。常見格式包括 CSV、JSON 和 SQLite 或 MongoDB 等數(shù)據(jù)庫。

保存數(shù)據(jù)到 CSV 文件

以下是使用 pandas 抓取酒店價格數(shù)據(jù)并保存為 CSV 文件的方法：

分析數(shù)據(jù)

利用存儲的數(shù)據(jù)，您可以執(zhí)行各種分析，例如平均價格計算、趨勢分析或不同位置之間的價格比較。

道德考量和最佳實(shí)踐

網(wǎng)頁抓取應(yīng)以負(fù)責(zé)任且合乎道德的方式進(jìn)行。以下是一些最佳做法：

尊重服務(wù)條款：始終查看并遵守網(wǎng)站的服務(wù)條款。

避免服務(wù)器過載：以合理的間隔發(fā)出請求，以避免網(wǎng)站服務(wù)器過載。

負(fù)責(zé)任地使用數(shù)據(jù)：確保您收集的數(shù)據(jù)以尊重用戶隱私和網(wǎng)站準(zhǔn)則的方式使用。

結(jié)論

使用 Python 從 Airbnb 列表中抓取價格數(shù)據(jù)可以為市場分析、競爭情報等提供有價值的見解。通過使用 BeautifulSoup 和 Selenium 等工具，您可以高效地收集和分析數(shù)據(jù)，同時遵守道德抓取實(shí)踐。無論您需要使用 Python 抓取 Airbnb 列表數(shù)據(jù)還是從類似酒店的列表中收集 Airbnb 數(shù)據(jù)，這些工具對于獲得競爭優(yōu)勢都是必不可少的。請記住尊重網(wǎng)站的服務(wù)條款并負(fù)責(zé)任地使用數(shù)據(jù)。通過本指南，您現(xiàn)在有了開始使用Python 有效地從 Airbnb 列表中抓取價格數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)。祝您抓取愉快！

原文鏈接：Web Scraping Price Airbnb Data with Python — A Complete Guide