如何抓取 Airbnb 房源列表

Q: 我的选择器返回 None，发生了什么？

几乎可以肯定是 Airbnb 的标记发生了变化。其生成的类名（评分用的 r1dxllyb、价格用的 a8jt5op，以及 listing-card-title 测试 id）会在没有通知的情况下更改，因此上个月有效的选择器可能已经失效。在浏览器开发者工具中重新检查实时卡片并更新选择器。定期维护选择器对于任何生产爬虫来说都是正常的。

Q: 如何处理某个地点房源的分页？

Airbnb 通过 items_offset 查询参数步进结果，步长为每页 18 张卡片。上面的 collect_all_listings 函数逐页递增偏移量，将爬取上限设为 max_pages，并在某页返回零张卡片时停止。在两次翻页之间保持短暂的睡眠，让运行节奏保持礼貌。

Airbnb 是网络上最大的短租平台之一，其公开房源页面包含驱动市场研究、价格追踪和旅游比价所需的结构化字段：房源标题、每晚价格、评分与评论数、位置以及所提供的设施。对于研究某城市每晚房价或追踪市场走势的人来说，这些公开房源数据是原材料，而手动跨数十个房源收集数据既慢又容易出错。

本指南将向你展示如何用 Python 以可靠的方式抓取 Airbnb 房源数据。你将构建一个小型可运行的爬虫，通过 Crawling API 获取渲染后的 Airbnb 搜索页面，使用 BeautifulSoup 解析你需要的房源字段，处理分页，并导出为整洁的 JSON 和 CSV 文件。整个演示范围限定在公开房源数据：不涉及房东或房客的个人信息，也不涉及与具名人员相关联的单条评论。靠近文末的法律部分并非套话，请在将此工具指向任何实际体量之前仔细阅读。

你将构建的内容

一个 Python 脚本，它接受某地区和入住日期的 Airbnb 公开搜索 URL，收集每个结果页面上的房源卡片，并为每个房源提取一条结构化记录。本示例使用的是美国境内的住宿，但同样的方法适用于任何公开搜索 URL。我们提取以下字段：

标题卡片上显示的房源标题，例如"Cabin in Woodstock"。
价格房源上显示的每晚价格。
评分整体客人评分及旁边的评论数量。
位置从房源标题中解析出的地名。
设施卡片展示的主要设施，例如泳池、WiFi 或厨房。
链接房源页面的规范 URL。

上述所有字段均为公开且非个人信息。爬虫不会触及房东姓名、房客个人资料、私信，或任何归属于具名个人的评论。

为什么普通请求在 Airbnb 上会失败

如果你用普通的 HTTP 客户端请求 Airbnb 搜索 URL，你会收到状态码 200 的响应，但正文中几乎没有任何房源数据。有两个原因对你不利。其一，Airbnb 通过 JavaScript 在浏览器中渲染搜索结果，因此初始 HTML 是一个薄薄的外壳，只有在页面脚本运行后才会填充内容。解析第一次响应，你得到的是一个空网格，而不是房源卡片。其二，Airbnb 能快速标记自动化流量：来自数据中心的 IP 以及看起来不像真实浏览器的请求模式，在到达渲染内容之前就会被限速、IP 封锁或发起质询。

因此，一个可用的 Airbnb 爬虫需要在一次请求中满足两点：一个能真正渲染页面的浏览器，以及一个平台认为是真实访客的 IP。你可以自己组合一个无头浏览器加上一批轮换住宅代理，但将这些拼合在一起并保持其正常运转是工作的大头。Crawling API 将两者合并到一次调用中：你发送带有 JavaScript token 的 URL，它在可信 IP 后渲染页面，并返回供你解析的完整 HTML。

为什么需要 JS token

Crawlbase 提供两种 token 类型。普通 token 获取静态 HTML；JavaScript（JS）token 会先在真实浏览器中渲染页面。Airbnb 在客户端填充其搜索网格，因此你在这里需要使用 JS token。普通 token 返回的外壳与普通请求一样，其中几乎没有什么有用的内容可供解析。

前置条件

在编写任何代码之前，你需要准备好几样东西。这些都不需要花很长时间。

基础 Python 知识。你应该能够编写和运行 Python 脚本，并使用 pip 安装包。如果你对解析部分不熟悉，BeautifulSoup 指南是本教程的好伙伴。

Python 3.8 或更高版本。使用 python --version 确认你的版本。如果没有，请从 python.org 或通过 Anaconda 等发行版安装，并确保 Python 在你的 PATH 中。

Crawlbase 账户和 JS token。注册账户，打开控制台，从账户文档页面复制你的 JavaScript（JS）token。Crawlbase 提供 1,000 次免费请求作为起点，足以完成本指南的学习，且只对成功的请求计费。请将 token 视为密码：它用于验证你的请求身份，请不要将其提交到版本控制中。

搭建项目

创建一个虚拟环境以隔离项目依赖，然后安装爬虫所需的库。

bash

python --version

python -m venv airbnb_env
source airbnb_env/bin/activate

pip install crawlbase beautifulsoup4

在 Windows 上，使用 airbnb_env\Scripts\activate 代替 source 那行来激活环境。两个依赖包承担实际工作：crawlbase 是 Crawling API 的官方客户端，beautifulsoup4 解析返回的 HTML，让你可以通过 CSS 选择器提取各个字段。json 和 csv 都随标准库附带，因此导出步骤无需额外安装。

步骤 1：获取渲染后的 Airbnb 搜索页面

首先获取一个完整的页面。导入 CrawlingAPI 类，用你的 JS token 初始化它，然后请求一个 Airbnb 搜索 URL。Airbnb 异步加载结果，因此传入 ajax_wait 和 page_wait 来等待动态内容加载完成后再捕获页面。在解析前检查 Crawlbase 的 pc_status，可以让失败请求显式报错，而不是静默失败。

python

from crawlbase import CrawlingAPI

api = CrawlingAPI({"token": "YOUR_CRAWLBASE_TOKEN"})

OPTIONS = {
    "user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/122.0",
    "ajax_wait": "true",
    "page_wait": 5000,
}

def crawl(page_url):
    response = api.get(page_url, OPTIONS)
    if response["headers"]["pc_status"] == "200":
        return response["body"].decode("utf-8")
    print(f"Request failed: {response['headers']['pc_status']}")
    return None

if __name__ == "__main__":
    search_url = "https://www.airbnb.com/s/United-States/homes?checkin=2026-07-10&checkout=2026-07-12&adults=2"
    html = crawl(search_url)
    print(html[:500] if html else "No HTML returned")

两个等待选项对于 Airbnb 这种客户端渲染目标至关重要。ajax_wait 告诉 API 等待异步内容加载完成，page_wait 则在加载后固定等待若干毫秒，让晚渲染的卡片在捕获页面前出现。五秒是一个合理的起始值；如果结果返回得很少，可以适当增大。搜索 URL 包含地点、入住和退房日期以及成人人数，与 Airbnb 自己的搜索功能一致。用 python airbnb_scraper.py 运行脚本，你应该会看到真实的 Airbnb 搜索页面标记，而不是普通请求返回的外壳。这证明渲染有效，然后再编写任何选择器。

Crawlbase Airbnb Scraper

Airbnb 需要在一次调用中同时提供渲染后的页面和可信 IP，而上面的 ajax_wait 和 page_wait 选项正是为此而设。Crawling API 接受 JS token，在真实浏览器中运行页面，在服务端轮换住宅 IP，并将完整 HTML 返回给你，从而省去了自己运营无头浏览器集群和代理池的麻烦。先在免费套餐上将其指向一个公开搜索页面，并且只对成功的请求付费。

免费开始

步骤 2：检查房源卡片并找到选择器

拿到完整页面后，下一步是找到每个字段所在的位置。在浏览器中打开同一搜索 URL，右键点击一个房源卡片，选择"检查"以打开开发者工具。Airbnb 将每个结果包裹在其站点内容区域内的一个条目元素中，标题、评分和价格各自位于该卡片内可预测的位置。

根据历史标记，房源容器及其内部字段对应以下选择器。这些是起始模板：Airbnb 生成的类名会轮换，因此每当某个字段返回空值时，请在实时页面上重新检查。

房源容器： div#site-content div[itemprop="itemListElement"]
标题： div[data-testid="listing-card-title"]
评分与评论： 卡片内的 span.r1dxllyb
每晚价格： div._i5duul span.a8jt5op
链接： 卡片锚点上的 href 属性，拼接上 Airbnb 的主机名

步骤 3：解析房源字段

将渲染后的 HTML 加载到 BeautifulSoup 中，遍历每个房源容器，并使用上述选择器提取字段。每次查找都有保护措施，当字段缺失时返回 None 而不是崩溃。标题同时作为位置的来源：Airbnb 将卡片标题写成"类型 in 地点"的格式，因此"in"之后的文本就是位置。

python

from urllib.parse import urljoin
from bs4 import BeautifulSoup

CARD = 'div#site-content div[itemprop="itemListElement"]'

def text_of(node, selector):
    el = node.select_one(selector)
    return el.get_text(strip=True) if el else None

def location_from_title(title):
    if title and " in " in title:
        return title.split(" in ", 1)[1]
    return None

def amenities_of(node):
    spans = node.select('div[data-testid="listing-card-subtitle"] span')
    items = [s.get_text(strip=True) for s in spans]
    return [a for a in items if a]

def parse_card(node):
    title = text_of(node, 'div[data-testid="listing-card-title"]')
    anchor = node.select_one("a")
    href = anchor["href"] if anchor and anchor.get("href") else None
    return {
        "title": title,
        "price": text_of(node, 'div._i5duul span.a8jt5op'),
        "rating": text_of(node, 'span.r1dxllyb'),
        "location": location_from_title(title),
        "amenities": amenities_of(node),
        "link": urljoin("https://www.airbnb.com", href) if href else None,
    }

def scrape_page(html):
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    return [parse_card(node) for node in soup.select(CARD)]

text_of 辅助函数查询单个元素并返回其去除空白后的文本，当元素不存在时返回 None，因此某个字段缺失的卡片不会中断整个循环。评分选择器提取 Airbnb 一起渲染的综合评分和评论数，例如"4.99 (85)"。location_from_title 从卡片标题中读取地点，amenities_of 收集 Airbnb 在卡片副标题中显示的简短描述。锚点的 href 是相对路径，因此 urljoin 将其转换为完整的房源 URL。注意缺少的内容：这里没有读取任何房东姓名、房东个人资料或任何房客的评论文本。卡片仅展示公开的房源属性，解析器也只收集这些内容。

选择器会发生变化

Airbnb 生成的类名（如 r1dxllyb 和 a8jt5op）会在没有任何通知的情况下更改。请将这里的选择器视为起始模板而非契约。当某个字段返回空值时，在浏览器的开发者工具中重新检查实时卡片并更新选择器。定期维护选择器对于任何生产爬虫来说都是正常的，而不是出了问题的迹象。

步骤 4：处理跨搜索页的分页

一个搜索页面只是结果集的一个切片。Airbnb 通过 items_offset 查询参数进行分页，每次将偏移量增加页大小（每页 18 张卡片）来逐步翻页。当分页导航存在时，从中读取下一页的偏移量，或者自己步进偏移量直到上限，防止大型市场的结果无休止地滚动。在获取函数外层加一个小型重试包装器，可以防止单个慢速页面中断整次运行。

python

import time

PAGE_SIZE = 18

def fetch_html(page_url, max_retries=2):
    for attempt in range(max_retries + 1):
        html = crawl(page_url)
        if html:
            return html
        if attempt < max_retries:
            print(f"Retrying ({attempt + 1}/{max_retries})...")
            time.sleep(1)
    print(f"Unable to fetch {page_url}")
    return None

def collect_all_listings(base_url, max_pages):
    records = []
    for page in range(max_pages):
        offset = page * PAGE_SIZE
        sep = "&" if "?" in base_url else "?"
        page_url = f"{base_url}{sep}items_offset={offset}"
        html = fetch_html(page_url)
        if not html:
            break
        page_records = scrape_page(html)
        if not page_records:
            break
        records.extend(page_records)
        time.sleep(2)
    return records

fetch_html 最多重试两次失败的获取，并在两次尝试之间短暂暂停，成功时返回 HTML，放弃后返回 None。collect_all_listings 通过递增 items_offset 遍历每一页，将爬取上限设为你的 max_pages，并在某页返回零张卡片时提前停止（这是结果的自然结束）。两次翻页之间的 time.sleep(2) 控制了运行节奏，防止你对网站发起密集请求。

步骤 5：组装完整脚本

现在将各个部分拼接成一个可运行的脚本：跨页收集房源，然后将记录导出为 JSON 和 CSV。

python

import csv
import json
import time
from urllib.parse import urljoin
from crawlbase import CrawlingAPI
from bs4 import BeautifulSoup

api = CrawlingAPI({"token": "YOUR_CRAWLBASE_TOKEN"})

OPTIONS = {
    "user_agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:109.0) Gecko/20100101 Firefox/122.0",
    "ajax_wait": "true",
    "page_wait": 5000,
}

CARD = 'div#site-content div[itemprop="itemListElement"]'
PAGE_SIZE = 18

def crawl(page_url):
    response = api.get(page_url, OPTIONS)
    if response["headers"]["pc_status"] == "200":
        return response["body"].decode("utf-8")
    print(f"Request failed: {response['headers']['pc_status']}")
    return None

def fetch_html(page_url, max_retries=2):
    for attempt in range(max_retries + 1):
        html = crawl(page_url)
        if html:
            return html
        if attempt < max_retries:
            time.sleep(1)
    return None

def text_of(node, selector):
    el = node.select_one(selector)
    return el.get_text(strip=True) if el else None

def location_from_title(title):
    if title and " in " in title:
        return title.split(" in ", 1)[1]
    return None

def amenities_of(node):
    spans = node.select('div[data-testid="listing-card-subtitle"] span')
    items = [s.get_text(strip=True) for s in spans]
    return [a for a in items if a]

def parse_card(node):
    title = text_of(node, 'div[data-testid="listing-card-title"]')
    anchor = node.select_one("a")
    href = anchor["href"] if anchor and anchor.get("href") else None
    return {
        "title": title,
        "price": text_of(node, 'div._i5duul span.a8jt5op'),
        "rating": text_of(node, 'span.r1dxllyb'),
        "location": location_from_title(title),
        "amenities": amenities_of(node),
        "link": urljoin("https://www.airbnb.com", href) if href else None,
    }

def scrape_page(html):
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    return [parse_card(node) for node in soup.select(CARD)]

def collect_all_listings(base_url, max_pages):
    records = []
    for page in range(max_pages):
        offset = page * PAGE_SIZE
        sep = "&" if "?" in base_url else "?"
        html = fetch_html(f"{base_url}{sep}items_offset={offset}")
        if not html:
            break
        page_records = scrape_page(html)
        if not page_records:
            break
        records.extend(page_records)
        time.sleep(2)
    return records

def save_outputs(records):
    with open("airbnb_listings.json", "w") as f:
        json.dump(records, f, indent=2)
    if not records:
        return
    with open("airbnb_listings.csv", "w", newline="") as f:
        writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=records[0].keys())
        writer.writeheader()
        for r in records:
            row = {**r, "amenities": ", ".join(r["amenities"])}
            writer.writerow(row)

def main():
    search_url = "https://www.airbnb.com/s/United-States/homes?checkin=2026-07-10&checkout=2026-07-12&adults=2"
    records = collect_all_listings(search_url, max_pages=2)
    save_outputs(records)
    print(f"Saved {len(records)} listings")

if __name__ == "__main__":
    main()

该脚本跨最多两个搜索页面收集房源，将每张卡片解析为一条记录，并通过两秒的睡眠控制循环节奏。save_outputs 同时写入 JSON 文件和 CSV 文件；对于 CSV，它将设施列表展平为逗号分隔字符串，使该列保持可读性。根据你的目标地点和日期调整 max_pages 和搜索 URL。

输出结果示例

用 python airbnb_scraper.py 运行完整脚本，你将获得每个房源一条整洁的结构化记录，可直接用于分析、存入数据库或导入电子表格。下方的标题、评分和价格反映了 Airbnb 在其卡片上渲染的样式。

json

[
  {
    "title": "Cabin in Woodstock",
    "price": "$70 per night",
    "rating": "4.9 (41)",
    "location": "Woodstock",
    "amenities": ["Wifi", "Kitchen", "Free parking"],
    "link": "https://www.airbnb.com/rooms/12345678"
  },
  {
    "title": "Farm stay in Kalispell",
    "price": "$199 per night",
    "rating": "5.0 (161)",
    "location": "Kalispell",
    "amenities": ["Wifi", "Pool", "Kitchen"],
    "link": "https://www.airbnb.com/rooms/23456789"
  }
]

对应的 CSV 包含相同的列，每行一个房源，可直接导入 pandas 或任意电子表格，按价格区间、评分或位置进行筛选。如果你的目标是专门追踪价格，关于使用 Python 抓取 Airbnb 价格的配套指南对价格字段有更深入的介绍，而网络爬取用于价格情报则讲解了拿到数据后如何使用。

在大规模抓取中保持不被封锁

即使渲染问题已经解决，Airbnb 仍然会监视爬虫形态的流量。一些良好习惯能让更长时间的运行保持健康，这些习惯同样适用于任何防御严密的商业目标。

控制请求速率。在紧密循环中密集请求搜索页面是被限速或发起质询的最快方式。上面的两秒睡眠是下限而非上限；对于较大的任务，适当增大间隔，并在不同目标之间轮换，而不是以全速爬取同一路径。
依赖 IP 轮换。一批住宅 IP 将请求分散到众多真实用户地址上，这样单个地址就不会触发速率限制。Crawling API 会为你处理这个问题；如果你自己搭建技术栈，这是最需要做好的部分。
关注状态码。一次运行开始返回非 200 的 pc_status 值，说明当前速率或 IP 级别已不够用。将这视为退后的信号，而不是可以忽略的噪声。

对于更大规模的爬取，异步 Crawler 可以将请求排队并将结果推送到 webhook，适合在不保持持久连接的情况下运行大量搜索页面。更广泛的操作手册可参考如何在不被封锁的情况下爬取网站。同样的两层方法也适用于其他房源平台，例如抓取 Apartments.com。

抓取 Airbnb 是否合法？

抓取 Airbnb 是否被允许，取决于 Airbnb 的服务条款、你所在的司法管辖区以及你对数据的使用方式。Airbnb 的服务条款限制自动化访问、爬取以及从平台采集内容，因此无论你的工具多么谨慎，爬取行为都可能违反这些条款。本文中的代码没有改变这一点，它只是让技术部分得以实现。请阅读 Airbnb 的服务条款和 robots.txt，尊重其中所隐含的速率限制，并将两者视为你采集内容的边界。保持请求量足够低，不要给 Airbnb 的服务器造成压力。

更重要的边界是个人数据。Airbnb 房源是用户发布的内容，这意味着一个页面可能包含真实人物的信息：房东和房客。本指南刻意将范围限定在公开的、非个人性质的房源字段，即标题、每晚价格、评分、评论数、位置、设施和房源链接，因为这是让工作保持在可辩护范围内的边界线。不要采集房东或房客的姓名、个人照片、联系方式或任何其他个人信息，也不要抓取归属于具名房客的单条评论或汇编房东的个人档案。这些都是个人数据，涉及这些数据时，欧盟的 GDPR 和加利福尼亚州的 CCPA 等隐私法律均适用，有其各自的要求和处罚措施。某个字段公开可见并不意味着在它指向某个人时就可以自由采集。

对于超出小规模、公开、非个人样本的任何需求，正确的路径是官方渠道，而不是更巧妙的爬虫。Airbnb 为获批的集成运营合作伙伴和 API 项目，这才是商业或批量使用的正确途径。当对某个具体使用场景有疑虑时，在基于数据构建产品之前，请先寻求法律建议。上述技术演示是一种在公开数据上学习技术机制的方式，而不是大规模采集或触碰任何与个人相关数据的许可。

回顾

核心要点

Airbnb 是客户端渲染的。普通请求返回一个带有空网格的薄外壳，因此必须先渲染页面再进行解析。
渲染和可信 IP 缺一不可。带 JS token 的 Crawling API 在一次调用中同时完成两者；ajax_wait 和 page_wait 控制等待内容加载的时长。
解析卡片，而非个人信息。遍历 itemListElement 容器，读取标题、价格、附评论数的评分、位置、设施和链接，全部都是公开的非个人字段。
分页与导出。步进 Airbnb 的 items_offset 参数直到上限，通过短暂睡眠控制运行节奏，并将记录写入 JSON 和 CSV。
坚守公开数据范围。尊重 Airbnb 的服务条款和 robots.txt，绝不采集房东或房客的个人数据或具名评论，记住 GDPR 和 CCPA 对任何个人数据均适用，并在正式生产环境中使用 Airbnb 的官方或合作伙伴 API。

常见问题

为什么普通请求返回的 Airbnb 网格是空的？

因为 Airbnb 通过 JavaScript 在客户端加载其搜索结果。初始 HTML 是一个外壳，只有在浏览器中运行页面脚本后才会填充内容，因此原始 HTTP 请求返回状态码 200 但没有任何房源卡片。要获取完整的内容集，必须先渲染页面，这正是 Crawling API 的 JS token 为你处理的事情。

Airbnb 需要普通 token 还是 JS token？

需要 JS token。普通 token 获取静态 HTML，而 Airbnb 上的静态 HTML 与普通请求返回的薄外壳相同。JS token 在返回 HTML 之前先在真实浏览器中渲染页面，因此当 BeautifulSoup 解析时，房源卡片及其字段都已经存在。普通请求和 JavaScript 请求消耗的点数不同，请查看你的控制台确认。

我可以从 Airbnb 房源中抓取哪些字段？

公开的、非个人性质的房源字段：房源标题、每晚价格、评分与评论数、位置、主要设施以及房源链接。请坚守那些不需要账户登录、任何访客均可见的数据，绝不采集房东或房客的姓名、个人资料、联系方式，或与具名人员关联的单条评论。这些是个人数据，超出了本指南所涵盖的公开房源范围。

我的选择器返回 None，发生了什么？

几乎可以肯定是 Airbnb 的标记发生了变化。其生成的类名（评分用的 r1dxllyb、价格用的 a8jt5op，以及 listing-card-title 测试 id）会在没有通知的情况下更改，因此上个月有效的选择器可能已经失效。在浏览器开发者工具中重新检查实时卡片并更新选择器。定期维护选择器对于任何生产爬虫来说都是正常的。

如何处理某个地点房源的分页？

Airbnb 通过 items_offset 查询参数步进结果，步长为每页 18 张卡片。上面的 collect_all_listings 函数逐页递增偏移量，将爬取上限设为 max_pages，并在某页返回零张卡片时停止。在两次翻页之间保持短暂的睡眠，让运行节奏保持礼貌。

我可以将抓取的 Airbnb 数据用于商业用途吗？

请将这视为一个法律问题，而非技术问题。Airbnb 的服务条款限制爬取和数据再利用，而且房源可能包含 GDPR 和 CCPA 等法律保护的个人数据，因此商业或批量使用通常需要获得许可。请审阅相关条款，在正式生产环境中使用 Airbnb 的官方或合作伙伴 API，并在基于数据构建产品之前寻求法律建议。

Hassan Rehan

软件工程师 · Crawlbase

Crawlbase 软件工程师，撰写关于轮换代理、抓取，以及把代理接入真实代码的实战细节的实操指南。

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你将构建的内容

为什么普通请求在 Airbnb 上会失败

前置条件

搭建项目

步骤 1：获取渲染后的 Airbnb 搜索页面

步骤 2：检查房源卡片并找到选择器

步骤 3：解析房源字段

步骤 4：处理跨搜索页的分页

步骤 5：组装完整脚本

输出结果示例

在大规模抓取中保持不被封锁

抓取 Airbnb 是否合法？

核心要点

常见问题

为什么普通请求返回的 Airbnb 网格是空的？

Airbnb 需要普通 token 还是 JS token？

我可以从 Airbnb 房源中抓取哪些字段？

我的选择器返回 None，发生了什么？

如何处理某个地点房源的分页？

我可以将抓取的 Airbnb 数据用于商业用途吗？

大规模爬取任何站点，无需与基础设施对抗。

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