如何使用 ScrapeGraphAI 爬取 Airbnb 房源 – 以及为什么您应该这样做

爬取像 Airbnb 这样的网站可以为企业、分析师和旅游创业公司提供强大的洞察力。使用 ScrapeGraphAI，从复杂、动态的网页中提取结构化数据变得异常简单——即使是像 Airbnb 这样传统上难以爬取的平台。

在这篇文章中，我们将向您展示如何从 Airbnb 房源中爬取数据，您可以提取哪些信息，以及为什么这在各个行业中都非常有用。

🚀 为什么要爬取 Airbnb？

Airbnb 房源包含大量有价值的数据，包括：

• 房产名称和位置
• 设施和特点
• 价格趋势
• 评价和房东声誉
• 随时间变化的可用性

爬取这些数据可以推动：

🧠 市场情报

房地产投资者和旅游公司可以分析位置趋势、价格波动和设施分布，做出更好的商业决策。

🌍 旅游聚合器和元搜索引擎

构建您自己的 Airbnb 比较工具！从多个房源中提取数据，与其他来源结合，提供更好的发现和筛选功能。

📊 竞争对手分析

房东和物业经理可以监控竞争对手的房源、定价和客户体验，以优化自己的房源。

📚 学术和城市研究

研究旅游、城市发展或远程工作趋势的研究人员可以收集大型数据集，了解区域影响和增长模式。

🧠 使用 ScrapeGraphAI 爬取 Airbnb 数据

以下是使用 ScrapeGraphAI 从 Airbnb 房源中提取信息的真实示例。

python
from scrapegraph_py import Client
from scrapegraph_py.logger import sgai_logger

sgai_logger.set_logging(level="INFO")

# 初始化客户端
sgai_client = Client(api_key="sgai-********************")

# SmartScraper 请求
response = sgai_client.smartscraper(
    website_url="https://www.airbnb.it/rooms/840287868247188587?category_tag=Tag%3A5348...",
    user_prompt="提取名称、位置和设施"
)

# 打印响应
print(f"请求 ID：{response['request_id']}")
print(f"结果：{response['result']}")

sgai_client.close()

🧾 输出示例

json
{
  "name": "Home in San Martino in Badia",
  "position": "San Martino in Badia, Trentino-Alto Adige, Italy",
  "amenities": [
    "Garden view",
    "Mountain view",
    "Hair dryer",
    "...",
    "Self check-in",
    "Building staff"
  ]
}

只需一个 URL 和一个自然语言提示，ScrapeGraphAI 就能处理页面渲染、分析布局、解释您的指令并返回结构化数据。无需 XPath 或复杂选择器。

💡 最终想法

ScrapeGraphAI 将网络爬虫转变为智能的、语言驱动的过程。您不再需要编写每次 UI 更新都会崩溃的脆弱爬虫脚本。相反，只需描述您想要的内容，即可获取所需的数据。

无论您是数据科学家、创业公司创始人，还是分析远程友好型住宅的数字游民，ScrapeGraphAI 都可以成为您获取结构化 Airbnb 数据的门户。