在计划旅行或查看房价时，抓取 Airbnb 数据对于确保最佳住宿优惠至关重要。 以合适的价格找到完美的地点至关重要，尤其是当信息在我们的决策中发挥着关键作用时。 Airbnb 是深受旅行者和研究人员欢迎的平台，提供广泛的住宿。 如果您想从 Airbnb 收集重要的定价数据，那么您来对地方了。 本指南将向您展示如何使用 Python 和 Crawlbase Crawling API 抓取 Airbnb 价格。

如果您想直接了解如何抓取 Airbnb 数据，请单击 此处.

或者如果您想要视频教程，这里是：

目录

  1. 为什么抓取 Airbnb 价格数据很重要
  2. 使用 Python 和 Crawlbase 爬网 API 的好处
  3. 设置您的环境
  • 安装Python和必要的库
  • 选择正确的集成开发环境 (IDE)
  • 获取 Crawlbase 爬网 API 的 API 凭据
  1. 了解 Airbnb 的网站结构
  • 探索 Airbnb 属性页面的组成部分
  • 确定抓取定价信息的关键要素
  1. Crawlbase爬取API简介
  • Crawlbase爬取API概述
  • 使用 Crawlbase 进行 Airbnb 抓取的优势和功能
  • 如何利用 Crawlbase Python 库
  1. 网页抓取 Airbnb 价格
  • 向 Airbnb 属性页面发起 HTTP 请求
  • 分析 HTML 结构以查找定价数据
  • 有效提取和处理价格信息
  1. 存储抓取的价格数据
  • 以结构化格式（例如 CSV）保存抓取的价格数据
  • 将数据存储在 SQLite 数据库中以供进一步分析
  1. 总结
  2. 常见问题解答（FAQ）

为什么抓取 Airbnb 价格数据很重要

了解 Airbnb 的收费非常重要。 无论您是计划旅行、进行研究还是考虑投资，拥有正确的定价详细信息都会为您带来优势。 您可以收集这些有用的信息并通过抓取数据做出明智的决策。

抓取爱彼迎价格数据的重要性
  1. 明智的决策：准确的价格信息使旅行者能够有效地计划和预算，从而就他们的住宿选择做出明智的决定。
  2. 市场调查：对于研究人员和分析师来说，抓取 Airbnb 价格数据可以提供对市场趋势的宝贵见解，帮助他们了解价格变化和竞争格局。
  3. 投资机会：探索房地产投资的个人可以从抓取的定价数据中受益，以确定利润丰厚的机会和潜在的投资回报。
  4. 竞争力分析：酒店行业的企业可以使用抓取的数据进行竞争分析，使他们能够根据市场趋势调整定价策略。
  5. 定制产品：业主和房东可以通过分析抓取的数据并定制他们的产品来满足目标受众的需求，从而优化他们的定价策略。
  6. 加强规划：旅行社和旅行规划者可以使用抓取的数据为客户提供更好的旅行规划、考虑住宿成本并确保预算友好的选择。
  7. 用户体验提升：像 Airbnb 这样的平台可以利用抓取的数据，通过提供准确、实时的定价信息来增强用户体验。
  8. 数据驱动的见解：对于数据爱好者来说，抓取 Airbnb 价格数据为数据驱动的洞察提供了可能性，从而可以更深入地了解度假租赁市场。

使用 Python 和 Crawlbase 爬网 API 的好处

了解为什么 Python 和 Crawlbase Crawling API 对于抓取 Airbnb 价格非常有用，对于顺利有效的数据提取过程至关重要。 Python 之所以伟大有以下几个原因：

  1. 易于学习和使用：Python 简单易懂，适合初学者和经验丰富的开发人员。
  2. 许多有用的图书馆：Python 有许多库，例如 BeautifulSoup 和 Requests，可以用更少的代码使网络抓取任务更易于管理。
  3. 社区帮助：大型 Python 社区有很多教程和论坛，因此如果您遇到问题，可以获得大量支持。
  4. 到处工作：Python无需更改即可在不同操作系统上运行，非常灵活。

当您将 Crawlbase Crawling API 添加到 Python 时，您将获得更多优势：

  1. 处理大任务：API 有助于处理大型数据集和广泛的抓取任务，从而可以轻松扩展操作。
  2. 安全 IP 轮换: API 可以 轮换IP地址，增加安全性和隐私性。 IP轮换 帮助绕过限制并避免禁令，确保不间断的数据提取。
  3. 击败防刮措施：该API旨在解决网站上的反抓取措施，使数据提取可靠且流畅。
  4. 更好的数据质量：使用 API 可以提高抓取数据的准确性和质量，为用户提供可靠且最新的信息。

简而言之，将 Python 与 Crawlbase Crawling API 相结合，为您提供了抓取 Airbnb 价格的强大解决方案。 现在，让我们负责任地、有效地开始这段抓取 Airbnb 价格数据的旅程吧！

设置您的环境

在使用 Python 构建 Airbnb 数据抓取器之前，我们必须准备好环境。 这包括安装必要的工具、选择正确的集成开发环境 (IDE) 以及获取必要的 API 凭据。

安装Python和必要的库

Python 因其多功能性和丰富的库而成为网络抓取的首选编程语言。 如果您的系统上尚未安装 Python，您可以从官方网站 python.org 下载它。 Python 启动并运行后，下一步是确保您拥有我们的网络抓取项目所需的库。 我们将主要使用三个主要库：

  1. Crawlbase Python 库：这个库是我们网络抓取过程的核心。 它使我们能够 HTTP请求 使用 Crawlbase 抓取 API 访问 Airbnb 的属性页面。 要安装它，您可以使用“pip”命令：
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点安装爬虫库
  1. 美汤4：Beautiful Soup 是一个 Python 库，可以简化网页 HTML 内容的解析。 它是提取数据不可或缺的工具。 安装它：
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点安装beautifulsoup4
  1. 熊猫：Pandas 是 Python 中一个强大的数据操作和分析库。 我们将使用它来有效地存储和管理抓取的价格数据。 您可以通过以下方式安装 Pandas：
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pip 安装熊猫

拥有这些库可以让我们获得流畅的网络抓取体验。

选择正确的集成开发环境 (IDE)

虽然您可以在简单的文本编辑器中编写 Python 代码，但集成开发环境 (IDE) 可以显着增强您的开发体验。 它提供代码突出显示、自动完成和调试工具等功能，使您的编码更加高效。 以下是一些值得考虑的流行 Python IDE：

  1. PyCharm：PyCharm 是一个强大的 IDE，具有免费的社区版。 它提供代码分析、可视化调试器和 Web 开发支持等功能。
  2. Visual Studio 代码（VS 代码）：VS Code 是 Microsoft 开发的免费开源代码编辑器。 其广泛的扩展库使其适用于各种编程任务，包括网页抓取。
  3. Jupyter笔记本：Jupyter Notebook 非常适合交互式编码和数据探索，通常用于数据科学项目。
  4. Spyder的：Spyder 是一款专为科学和数据相关任务而设计的 IDE，提供变量浏览器和交互式控制台等功能。

获取 Crawlbase 爬网 API 的 API 凭据

为了使我们的网络抓取项目取得成功，我们将利用 Crawlbase 抓取 API 的强大功能。 该 API 旨在高效处理复杂的网络抓取场景，例如 Airbnb 价格。 它简化了对 Web 内容的访问，同时绕过了 JavaScript 渲染、验证码和反抓取措施等常见挑战。

以下是如何开始使用 Crawlbase 抓取 API：

  1. 访问 Crawlbase 网站：打开您的网络浏览器并导航至 Crawlbase 注册页面 开始注册过程。
  2. 提供您的详细信息：系统会要求您提供电子邮件地址并为您的 Crawlbase 帐户创建密码。 填写所需信息。
  3. 企业验证：提交详细信息后，您可能需要验证您的电子邮件地址。 检查您的收件箱中是否有来自 Crawlbase 的验证电子邮件，然后按照提供的说明进行操作。
  4. 登录 ：验证您的帐户后，返回 Crawlbase 网站并使用您新创建的凭据登录。
  5. 访问您的 API 令牌：您需要 API 令牌才能使用 Crawlbase 爬网 API。 您可以在 Crawlbase 仪表板上找到您的 API 令牌。

备注：Crawlbase 提供两种类型的令牌，一种用于静态网站，另一种用于动态或 JavaScript 驱动的网站。 由于我们正在抓取 Airbnb，它依赖 JavaScript 进行动态内容加载，因此我们将选择 JavaScript 令牌。 Crawlbase 慷慨地为 Crawling API 提供 1,000 个免费请求的初始限额，使其成为我们网络抓取项目的绝佳选择。

现在我们已经建立了我们的环境，我们准备好深入了解 Airbnb 的网站结构，并有效地使用 Crawlbase 抓取 API 来进行网络抓取工作。

了解 Airbnb 的网站结构

要获取 Airbnb 的定价详细信息，了解其网站的运作方式非常重要。 在这一部分中，我们将研究 Airbnb 网站的主要组成部分，尤其是属性页面，以及抓取定价信息时需要关注的基本事项。

探索 Airbnb 属性页的组成部分

要了解 Airbnb 的网站是如何构建的，我们需要分解这些属性页面并查看创建用户体验的部分。

爱彼迎房产页面

清晰的图片

Airbnb 喜欢在房源页面上使用清晰详细的图片来让事情看起来更美好。 这些照片提供了该场所的完整视图，有助于主人和客人相互信任。

详细物业信息

除了令人难以置信的图片外，还有该房产的详细描述。 这部分对于想要了解这个地方的一切的旅行者来说非常重要，比如里面有什么、它提供什么以及它的独特之处。

客人的评价

诚实并让用户分享他们的想法是 Airbnb 成功的重要组成部分。 酒店页面显示客人的评论和评分，因此人们可以根据其他入住者的体验做出决定。

预订信息以及何时可以入住

对于 Airbnb 来说，让预订变得简单是一件大事。 酒店页面的预订部分会告诉您该房源何时可用、费用是多少以及如何预订，使用户可以轻松预订住宿。

确定抓取定价信息的关键要素

对于那些热爱数据的人以及试图在 Airbnb 庞大的数据库中查找有用信息的研究人员来说，抓取定价详细信息非常重要。 了解要关注哪些事项才能准确、完整地收集数据至关重要。

挂牌价

最主要的是上市价格本身。这显示了预订一个地点的费用，并取决于地点、提供的服务以及人们的需求程度等因素。 Airbnb 2024 更新后，只有当您选择入住、退房日期和入住人数时，价格才会显示在住宿页面 UI 上。

季节变化

Airbnb 会根据季节和想要预订的人数来调整价格。 抓取工具需要识别这些变化，才能提供全年价格的详细视图。

额外费用和折扣

除主要价格外，其他费用和折扣也会影响总住宿费用。 获取这些详细信息需要仔细抓取，考虑主机如何设置不同的费用。

最短停留时间规则

一些房东要求您必须停留最短天数，这会影响价格。 应设置抓取工具来获取此信息，显示房东的预订偏好。

总而言之，浏览 Airbnb 网站意味着深入研究房产页面并巧妙地抓取价格。 通过了解这些内容，数据爱好者可以发现 Airbnb 产品的详细信息，了解有关住宿价格和趋势的有价值的信息。

Crawlbase爬取API简介

踏上抓取 Airbnb 价格数据的旅程，我们找到了一个重要的盟友——Crawlbase Crawling API。 在本节中，我们将概述这一不可或缺的工具，概述其在 Airbnb 抓取领域的优势和功能。 此外，我们将指导您利用 Crawlbase Python 库的强大功能来获得无缝的抓取体验。

Crawlbase爬取API概述

Crawlbase 抓取 API 是一种多功能解决方案，专为应对复杂的网页抓取而量身定制，特别是在 Airbnb 等动态内容需要熟练处理的场景中。 该 API 改变了游戏规则，简化了对 Web 内容的访问、渲染 JavaScript 以及呈现可供解析的 HTML 内容。

Airbnb 抓取的优势和能力

利用 Crawlbase 抓取 API 抓取 Airbnb 具有以下几个优点：

  1. JavaScript渲染：许多网站（包括 Airbnb）严重依赖 JavaScript 进行动态内容加载。 Crawlbase API 熟练地处理这些元素，确保全面访问 Airbnb 的动态渲染页面。
  2. 简化的请求：API 抽象化了管理 HTTP 请求、cookie 和会话的复杂性。 这使您可以专注于完善抓取逻辑，而 API 可以无缝处理技术细微差别。
  3. 结构良好的数据：通过 API 获取的数据通常结构良好，简化了解析和提取过程。 这可确保您能够高效地从 Airbnb 检索所需的定价信息。
  4. 可扩展性：Crawlbase 抓取 API 通过有效地同时管理多个请求来支持可扩展的抓取。 在处理 Airbnb 上多样化且广泛的定价信息时，这种可扩展性尤其有利。

如何利用 Crawlbase Python 库

Crawlbase Python 库充当轻量级且无依赖性的管道，以利用 Crawlbase API 的功能。 以下是有关如何利用 Crawlbase Python 库进行 Airbnb 抓取工作的分步指南：

  1. 导入库:

要开始使用 Python 库中的 Crawlbase Crawling API，请首先导入基本的 Crawling API 类。 这一基础步骤为访问各种 Crawlbase API 打开了大门。

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止 爬行基地 进口 抓取API
  1. 初始化:

一旦配备了 Crawlbase API 令牌，下一个关键步骤就是初始化 CrawlingAPI 类。 这种连接有利于利用 Crawlbase 的广泛功能。

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api = 爬行API({ '令牌': 'YOUR_CRAWLBASE_TOKEN' })
  1. 发送请求:

就位 CrawlingAPI 类并安全配置您的 Crawlbase API 令牌后，您就可以将请求分派到 Airbnb 的目标页面。 以下是专门为抓取 Airbnb 定价信息而制作 GET 请求的示例。

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响应 = api.get('https://www.airbnb.com/property-page-url')
if 回复['状态代码'] == 200:
  打印（回复['身体'])

现在您已经了解了 Crawlbase 抓取 API 以及如何使用 Crawlbase Python 库，您已经准备好进行成功的 Airbnb 抓取冒险了。 在接下来的部分中，我们将更深入地研究如何降低 Airbnb 的价格。 我们将涵盖从启动 HTTP 请求到获取和存储定价数据以进行分析的所有内容。

网页抓取 Airbnb 价格

现在我们已经了解了 Airbnb 的网站结构并介绍了强大的 Crawlbase 抓取 API 奠定了基础，让我们深入研究抓取 Airbnb 价格的实际方面。 本节将指导您完成基本步骤，并在每个关键点提供代码示例。

向 Airbnb 属性页面发起 HTTP 请求

我们将使用 Crawlbase 抓取 API 向 Airbnb 属性页面发起 HTTP 请求，以开始抓取过程。为了让价格出现在UI上，我们需要传递查询参数 check_in, check_out及 adults 与 Airbnb 网址。
下面是一个使用 Crawlbase Python 库的简单示例：

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止 爬行基地 进口 抓取API

# 使用您的 Crawlbase API 令牌初始化 CrawlingAPI 类
api = 爬行API({ '令牌': 'YOUR_CRAWLBASE_JS_TOKEN' })

# 抓取 API 的选项
选项= {
 '页面等待': 5000,
 'ajax_等待': '真的'
}

# 构造请求URL
页面网址 = 'https://www.airbnb.com/rooms/721540609203378406?check_in=2024-04-09&check_out=2024-04-12&adults=2'

# 向 Airbnb 搜索页面发出 GET 请求
响应 = api.get(page_url, 选项)

# 检查请求是否成功（状态码200）
if 回复['状态代码'] == 200:
    # 解码字节数据后提取的HTML内容
    page_html = 响应['身体']。解码（'拉丁1')
    打印(page_html)
其他:
    打印(“检索页面失败。状态代码：”， 回复['状态代码'])

通过向 Airbnb 属性页面发送 HTTP 请求，我们检索该特定页面的原始 HTML 内容。 值得注意的是，我们将 page_wait 和 ajax_wait 参数。 这些参数在确保我们仅在完全加载 HTML 内容后才收到它方面发挥着至关重要的作用。 您可以阅读爬取API参数 此处。 该 HTML 将成为我们所需的价格数据的来源。

输出 HTML：

输出 HTML 屏幕截图

分析 HTML 结构以查找定价数据

通过从属性页获取 HTML 内容，下一步是分析其结构并查明定价数据的位置。 使用浏览器中的开发人员工具检查 HTML 并识别包含价格信息的特定 HTML 元素。

Airbnb 属性页检查
  1. 打开网页：导航至 Airbnb 网站并登陆您感兴趣的房产页面。
  2. 右键单击并检查：右键单击页面，然后从出现的菜单中选择“检查”或“检查元素”。这将在您的浏览器中打开开发人员工具。
  3. 找到 HTML 代码：在开发者工具中查找HTML源代码。将鼠标移动到代码的不同部分，网页上相应的区域就会亮起。
  4. 识别 CSS 选择器：要获取特定元素的 CSS 选择器，请在开发人员工具中右键单击该元素，然后选择“复制”>“复制选择器”。这会将 CSS 选择器复制到剪贴板上，您可以将其用于网页抓取。

一旦有了这些选择器，您就可以继续构建数据抓取器以有效地提取所需的信息。

有效提取和处理价格信息

识别价格要素后，根据需要提取并处理价格信息。 这可能涉及基于价格呈现格式的额外解析或数据操作。

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# 导入必要的库
进口 JSON
止 bs4 进口 美丽汤
止 爬行基地 进口 抓取API

# 使用您的 Crawlbase API 令牌初始化 CrawlingAPI 类
api = 爬行API({ '令牌': 'YOUR_CRAWLBASE_JS_TOKEN' })

# 抓取 API 的选项
选项= {
 '页面等待': 5000,
 'ajax_等待': '真的'
}

DEF 刮页(页面地址):
  尝试:
      # 向 Airbnb 页面发出 GET 请求
      响应 = api.get(page_url, 选项)

      # 检查请求是否成功（状态码200）
      if 回复['状态代码'] == 200:
          # 解码字节数据后提取的HTML内容
          page_html = 响应['身体']。解码（'拉丁1')

          # 使用 Beautiful Soup 解析 HTML 内容
          汤 = BeautifulSoup(page_html, 'html.parser')

          产品 = {}

          # 提取产品名称
          titleElement = soup.select_one('div[data-section-id="TITLE_DEFAULT"] h1')
          产品['标题'] = titleElement.text.strip() if 标题元素 其他 ''

          # 提取产品价格
          价格元素 = soup.select_one('div[data-testid="book-it-default"] > div:first-child span > span')
          产品['价格'] = PriceElement.text.strip() if 价格元素 其他 ''

          # 提取折扣产品价格
          discountedPriceElement = soup.select_one('div[data-testid="book-it-default"] div:first-child span._1y74zjx')
          产品['折扣价'] =discountedPriceElement.text.strip() if 折扣价格元素 其他 ''

          # 提取产品评分
          ratingElement = soup.select_one('div[data-testid="pdp-reviews-highlight-banner-host- rating"] span')
          产品['评分'] = ratingElement.text.strip() if 评级元素 其他 ''

          回报 
产品展示

  除 特殊课程 as e:
      打印(f“发生错误： {e}")
  回报 []

DEF 主（）：
    页面网址 = 'https://www.airbnb.com/rooms/721540609203378406?check_in=2024-04-09&check_out=2024-04-12&adults=2'
    property_details = scrape_page(page_url)

    # 打印或保存所有属性详细信息
    打印(json.dumps(property_details, 缩进=2))

if __名字__ == “__主要的__”:
    主（）

该脚本通过从 HTML 中选择特定元素来提取有关列表的各种详细信息，例如产品名称、价格、折扣价格和评级。 最后，它以结构化 JSON 格式打印或保存提取的产品详细信息。 如果过程中出现任何错误，它会捕获异常并打印错误消息。

示例输出：

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{
  “标题”: “可爱的单间公寓，从阳台上可以欣赏到哈利法塔的景色”,
  “价钱”: “每晚 187 美元”,
  “折扣价”: “ $ 182”,
  “评分”: “评分为 5.0 星，满分 5 星。”
}

这些代码示例展示了如何使用 Python 和 Crawlbase Crawling API 启动请求、分析 HTML 以及提取 Airbnb 定价信息。 接下来，我们将介绍存储刮取的价格并总结关键要点。

存储抓取的价格数据

成功从 Airbnb 的房产页面抓取数据后，下一个关键步骤是存储这些有价值的信息以供将来分析和参考。 在本节中，我们将探讨两种常见的数据存储方法：将抓取的数据保存在 CSV 文件中并将其存储在 SQLite 数据库中。 这些方法使您可以有效地组织和管理抓取的数据。

以结构化格式（例如 CSV）保存抓取的价格数据

CSV 是一种广泛使用的格式，旨在保护表格数据。 它代表了一种简单易懂的保存结构化数据的方法，使其成为存档提取的 Airbnb 房产数据的绝佳选择。

我们将添加一个额外的阶段，将收集到的数据保存到 CSV 文件中，以增强我们之前的网页抓取脚本。 这将通过利用著名的 Python 库 pandas 来实现。 以下是脚本的精炼迭代：

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进口 大熊猫 as pd
止 bs4 进口 美丽汤
止 爬行基地 进口 抓取API

# 使用您的 Crawlbase API 令牌初始化 CrawlingAPI 类
api = 爬行API({'令牌': 'YOUR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'})

# 抓取 API 的选项
选项= {
 '页面等待': 5000,
 'ajax_等待': '真的'
}

DEF 刮页(页面地址):
    # ...（之前抓取页面的代码）

DEF 主（）：
    页面网址 = 'https://www.airbnb.com/rooms/721540609203378406?check_in=2024-04-09&check_out=2024-04-12&adults=2'

    property_details = scrape_page(page_url)

    # 将抓取的数据保存为 CSV 文件
    df = pd.DataFrame(property_details)
    df.to_csv(“airbnb_properties_data.csv”, 索引=假)

if __名字__ == “__主要的__”:
    主（）

在这个修改后的脚本中，我们合并了 pandas，一个强大的数据操作和分析库。 在提取和编译属性详细信息之后，我们利用 pandas 从这些信息构建一个 DataFrame。 随后，使用 to_csv 方法将 DataFrame 存储到当前目录中名为“airbnb_properties_data.csv”的 CSV 文件中。 通过指定index=False，我们确保DataFrame的索引不会保存为CSV文件中的不同列。

通过利用 pandas，您可以灵活地无缝处理和分析收集的数据。 生成的 CSV 文件可以在各种电子表格软件中轻松访问，并且可以导入到其他数据分析工具中，从而促进额外的探索和可视化。

将数据存储在 SQLite 数据库中以供进一步分析

如果您喜欢一种更加结构化且易于查询的数据存储方法，那么 SQLite 作为一种灵活的无服务器数据库引擎，是一个绝佳的选择。 建立数据库表可以让您系统地 存储您抓取的数据，实现简化的数据检索和操作。 下面概述了为合并 SQLite 数据库存储而对脚本进行的调整：

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进口 sqlite3
止 bs4 进口 美丽汤
止 爬行基地 进口 抓取API

# 使用您的 Crawlbase API 令牌初始化 CrawlingAPI 类
api = 爬行API({'令牌': 'YOUR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'})

# 抓取 API 的选项
选项= {
 '页面等待': 5000,
 'ajax_等待': '真的'
}

DEF create_database（）：
    conn = sqlite3.connect（'airbnb_properties.db')
    光标 = conn.cursor()
    游标.执行（'''如果不存在则创建表属性（
                      id 整数主键自动增量，
                      标题文本，
                      价格文本，
                      折扣价格文本，
                      评级文本
                    )''')
    conn.commit()
    conn.close()

DEF 保存到数据库(财产):
    conn = sqlite3.connect（'airbnb_properties.db')
    光标 = conn.cursor()

    # 将数据插入到属性表中
    游标.执行（'''
        插入属性（标题、价格、折扣价格、评级）
        值 (?, ?, ?, ?, ?)
    '''（财产['标题'], 财产['价格'], 财产['打折后价格'], 财产['评分']））

    conn.commit()
    conn.close()

DEF 刮页(页面地址):
    # ...（不变）

DEF 主（）：
    页面网址 = 'https://www.airbnb.com/rooms/721540609203378406?check_in=2024-04-09&check_out=2024-04-12&adults=2'

    property_details = scrape_page(page_url)

    # 将抓取的数据插入到SQLite数据库中
    保存到数据库（属性详细信息）

if __名字__ == “__主要的__”:
    主（）

在此修订后的代码中，引入了新函数以方便创建 SQLite 数据库和表 create_database 以及数据库中抓取数据的存储 save_to_database。 该 create_database 函数验证数据库和表是否存在，如果不存在则生成它们。 随后， save_to_database 函数将抓取的数据插入到“属性”表中。

执行此代码后，您抓取的 Airbnb 房产数据将安全地存储在名为“airbnb_properties.db”的 SQLite 数据库中。 这样就可以在 Python 项目中使用 SQL 查询或无缝编程访问来检索和操作数据。

总结

本指南为您提供了使用 Python 和 Crawlbase Crawling API 轻松获取 Airbnb 价格的基本知识和工具。 无论您是新手还是有一些经验，这里解释的想法都为您的努力提供了一个强有力的起点。

当您继续您的网络抓取之旅时，请记住这些技能的多功能性不仅限于 Airbnb。 探索我们针对以下平台的附加指南 Amazon, 易趣, 沃尔玛及 全球速卖通，拓宽您的抓取专业知识。

不要忘记查看我们关于抓取其他电子商务平台价格数据的指南：

📜 如何刮取沃尔玛价格
📜 如何爬取亚马逊价格

网络抓取带来了挑战，我们对您成功的承诺超出了本指南的范围。 如果您遇到障碍或寻求进一步指导， Crawlbase支持团队 已准备好提供协助。 您在网络抓取方面的成功是我们的首要任务，我们期待在您的抓取之旅中为您提供支持。

常见问题解答（FAQ）

网络抓取是一种中立的技术，但其合法性通常取决于被抓取网站的服务条款。 与许多其他平台一样，Airbnb 也制定了有关自动数据收集的政策。 在抓取之前，必须查看 Airbnb 的服务条款和 robots.txt 文件，确保遵守其规则。

Q2：在没有技术专业知识的情况下，我可以使用 Crawlbase Crawling API 来抓取 Airbnb 吗？

虽然 Crawlbase 爬行 API 简化了抓取过程，但还是建议您具备一些技术专业知识。 Python 和网络抓取概念的基础知识将增强您充分利用 API 潜力的能力。 但是，Crawlbase 提供全面的文档和支持，以帮助各个技能级别的用户。

Q3：使用 Crawlbase Crawling API 进行 Airbnb 抓取时是否有速率限制或限制？

是的，Crawlbase Crawling API 有速率限制以确保公平使用。 具体限制取决于您的订阅计划。 查看 Crawlbase 的文档和订阅详细信息以了解您所选计划的限制和功能至关重要。

问题 4：我可以使用 Crawlbase Crawling API 大规模抓取 Airbnb 数据吗？

是的，Crawlbase Crawling API 支持可扩展的网页抓取，允许用户同时处理多个请求。 在处理大型数据集或抓取 Airbnb 上的大量页面时，此功能非常有用。 但是，用户应注意其订阅计划的速率限制，以优化抓取过程。

问题 5：如何使用 BeautifulSoup 抓取 Airbnb 价格？

使用 BeautifulSoup 抓取 Airbnb 价格涉及几个步骤。 首先，使用 Python 的 requests 库向 Airbnb 属性页发出 HTTP 请求。 检索 HTML 内容后，利用 BeautifulSoup 解析和导航 HTML 结构。 识别包含定价信息的特定元素，使代码适应 Airbnb 的 HTML 结构。 请记住，Airbnb 可能会使用 JavaScript 进行动态内容加载，因此请考虑合并 Crawlbase 抓取 API 来处理此类情况并防止潜在的 IP 封锁。 定期检查并更新您的抓取逻辑，以响应 Airbnb 网站结构的任何变化。 始终确保遵守 Airbnb 的服务条款和抓取政策，以维持符合道德的抓取行为。