Wenn Sie eine Reise planen oder Immobilienpreise prüfen, ist das Scraping von Airbnb-Daten entscheidend, um die besten Unterkunftsangebote zu erhalten. Es ist wichtig, den perfekten Ort zum richtigen Preis zu finden, insbesondere wenn Informationen bei unseren Entscheidungen eine Schlüsselrolle spielen. Airbnb ist eine beliebte Plattform für Reisende und Forscher und bietet eine große Auswahl an Unterkünften. Wenn Sie wichtige Preisdaten von Airbnb sammeln möchten, sind Sie hier richtig. Diese Anleitung zeigt Ihnen, wie Sie mit Python und Crawlbase Airbnb-Preise scrapen Crawling API.

Wenn Sie direkt mit den Schritten zum Scrapen von Airbnb-Daten fortfahren möchten, klicken Sie auf HIER.

Oder wenn Sie ein Video-Tutorial möchten, hier ist es:

Inhaltsverzeichnis

  1. Warum das Scraping von Airbnb-Preisdaten wichtig ist
  2. Vorteile der Verwendung von Python und Crawlbase Crawling API
  3. Einrichten Ihrer Umgebung
  • Installieren von Python und erforderlichen Bibliotheken
  • Auswahl der richtigen integrierten Entwicklungsumgebung (IDE)
  • Abrufen der API-Anmeldeinformationen für die Crawlbase Crawling API
  1. Die Website-Struktur von Airbnb verstehen
  • Erkunden der Komponenten von Airbnb-Unterkunftsseiten
  • Identifizierung der Schlüsselelemente zum Scraping von Preisinformationen
  1. Einführung in Crawlbase Crawling API
  • Übersicht über Crawlbase Crawling API
  • Vorteile und Möglichkeiten der Verwendung von Crawlbase für Airbnb Scraping
  • So nutzen Sie die Crawlbase Python-Bibliothek
  1. Web Scraping Airbnb Preise
  • Initiieren von HTTP-Anfragen an Airbnb-Unterkunftsseiten
  • Analysieren der HTML-Struktur zum Auffinden von Preisdaten
  • Preisinformationen effektiv extrahieren und verarbeiten
  1. Speichern der Scraped-Preisdaten
  • Speichern der extrahierten Preisdaten in einem strukturierten Format (z. B. CSV)
  • Speichern von Daten in einer SQLite-Datenbank zur weiteren Analyse
  1. Zusammenfassung
  2. Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Warum das Scraping von Airbnb-Preisdaten wichtig ist

Es ist wichtig zu wissen, wie viel Airbnb verlangt. Egal, ob Sie eine Reise planen, recherchieren oder über eine Investition nachdenken, die richtigen Preisdetails zu kennen, verschafft Ihnen einen Vorteil. Sie können diese nützlichen Informationen sammeln und kluge Entscheidungen treffen, indem Sie Daten auswerten.

Bedeutung des Scrapings von Airbnb-Preisdaten
  1. Informierte Entscheidungsfindung: Genaue Preisinformationen ermöglichen Reisenden eine effektive Planung und Budgetplanung und ermöglichen ihnen die Auswahl fundierter Entscheidungen bei der Unterkunft.
  2. Marktforschung: Für Forscher und Analysten bietet das Scraping von Airbnb-Preisdaten wertvolle Einblicke in Markttrends und hilft ihnen, Preisschwankungen und Wettbewerbslandschaften zu verstehen.
  3. Anlagemöglichkeiten: Personen, die sich für Immobilieninvestitionen interessieren, können von gesammelten Preisdaten profitieren, um lukrative Gelegenheiten und potenzielle Kapitalrenditen zu erkennen.
  4. Competitive Analysis: Unternehmen im Gastgewerbe können mithilfe der Scraped-Daten Wettbewerbsanalysen durchführen und so ihre Preisstrategien an die Markttrends anpassen.
  5. Maßgeschneiderte Angebote: Immobilienbesitzer und Gastgeber können ihre Preisstrategien optimieren, indem sie Scraped-Daten analysieren und ihre Angebote an die Anforderungen ihrer Zielgruppe anpassen.
  6. Verbesserte Planung: Reisebüros und Reiseplaner können die gesammelten Daten nutzen, um ihren Kunden besser geplante Reisen anzubieten, Unterkunftskosten zu berücksichtigen und budgetfreundliche Optionen sicherzustellen.
  7. Verbesserung der Benutzerfreundlichkeit: Plattformen wie Airbnb können Scraped-Daten nutzen, um das Benutzererlebnis durch die Bereitstellung genauer Preisinformationen in Echtzeit zu verbessern.
  8. Datenbasierte Analysen: Für Datenenthusiasten eröffnet das Scraping von Airbnb-Preisdaten die Möglichkeit für datengesteuerte Erkenntnisse, die zu einem tieferen Verständnis des Ferienvermietungsmarktes führen.

Vorteile der Verwendung von Python und Crawlbase Crawling API

Verstehen, warum Python und die Crawlbase Crawling API sind nützlich, um Airbnb-Preise zu extrahieren, was für einen reibungslosen und effektiven Datenextraktionsprozess unerlässlich ist. Python ist aus mehreren Gründen großartig:

  1. Einfach zu erlernen und zu verwenden: Python ist einfach und leicht verständlich und daher sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Entwickler geeignet.
  2. Viele hilfreiche Bibliotheken: Python verfügt über viele Bibliotheken wie BeautifulSoup und Requests, wodurch Web-Scraping-Aufgaben mit weniger Code besser handhabbar werden.
  3. Community-Hilfe: Die große Python-Community verfügt über zahlreiche Tutorials und Foren. Wenn Sie also auf Probleme stoßen, erhalten Sie ausreichend Unterstützung.
  4. Funktioniert überall: Python funktioniert ohne Änderungen auf verschiedenen Betriebssystemen und ist daher flexibel.

Wenn Sie die Crawlbase hinzufügen Crawling API zu Python, erhalten Sie noch mehr Vorteile:

  1. Bewältigt große Aufgaben: Die API hilft bei großen Datensätzen und umfangreichen Scraping-Aufgaben und erleichtert die Skalierung von Vorgängen.
  2. Sichere IP-Rotation: Die API kann IP-Adressen rotieren, für mehr Sicherheit und Datenschutz. IP-Rotation hilft, Beschränkungen zu umgehen und Sperren zu vermeiden, und gewährleistet so eine unterbrechungsfreie Datenextraktion.
  3. Besser als Anti-Scraping-Maßnahmen: Die API ist für den Einsatz von Anti-Scraping-Maßnahmen auf Websites konzipiert und sorgt für eine zuverlässige und reibungslose Datenextraktion.
  4. Bessere Datenqualität: Die Verwendung der API verbessert die Genauigkeit und Qualität der Scraped-Daten und bietet Benutzern zuverlässige und aktuelle Informationen.

Kurz gesagt, die Kombination von Python mit der Crawlbase Crawling API bietet Ihnen eine leistungsstarke Lösung zum Scrapen von Airbnb-Preisen. Beginnen wir jetzt verantwortungsbewusst und effektiv mit dem Scrapen von Airbnb-Preisdaten!

Einrichten Ihrer Umgebung

Wir müssen unsere Umgebung vorbereiten, bevor wir einen Airbnb-Daten-Scraper mit Python erstellen. Dazu gehört die Installation der erforderlichen Tools, die Auswahl der richtigen integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) und das Abrufen der erforderlichen API-Anmeldeinformationen.

Installieren von Python und erforderlichen Bibliotheken

Aufgrund ihrer Vielseitigkeit und Fülle an Bibliotheken ist Python die bevorzugte Programmiersprache für Web Scraping. Wenn Sie Python noch nicht auf Ihrem System installiert haben, können Sie es von der offiziellen Website unter python.org herunterladen. Sobald Python läuft, müssen Sie im nächsten Schritt sicherstellen, dass Sie über die erforderlichen Bibliotheken für unser Web Scraping-Projekt verfügen. Wir werden hauptsächlich drei Hauptbibliotheken verwenden:

  1. Crawlbase Python-Bibliothek: Diese Bibliothek ist das Herzstück unseres Web Scraping-Prozesses. Sie ermöglicht es uns, HTTP-Anfragen zu den Immobilienseiten von Airbnb mithilfe der Crawlbase Crawling API. Zur Installation können Sie den Befehl „pip“ mit folgendem verwenden:
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pip installieren crawlbase
  1. Schöne Suppe 4: Beautiful Soup ist eine Python-Bibliothek, die das Parsen von HTML-Inhalten auf Webseiten vereinfacht. Es ist ein unverzichtbares Tool zum Extrahieren von Daten. Installieren Sie es mit:
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pip install beautifulsoup4
  1. Pandas: Pandas ist eine leistungsstarke Datenmanipulations- und -analysebibliothek in Python. Wir werden sie verwenden, um die gescrapten Preisdaten effizient zu speichern und zu verwalten. Sie können Pandas mit Folgendem installieren:
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Pandas installieren

Durch die Bereitstellung dieser Bibliotheken ist ein reibungsloses Web Scraping-Erlebnis möglich.

Auswahl der richtigen integrierten Entwicklungsumgebung (IDE)

Sie können Python-Code zwar in einem einfachen Texteditor schreiben, aber eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) kann Ihre Entwicklungserfahrung erheblich verbessern. Sie bietet Funktionen wie Codehervorhebung, Autovervollständigung und Debugging-Tools, die Ihre Codierung effizienter machen. Hier sind einige beliebte Python-IDEs, die Sie in Betracht ziehen sollten:

  1. PyCharm: PyCharm ist eine robuste IDE mit einer kostenlosen Community Edition. Sie bietet Funktionen wie Codeanalyse, einen visuellen Debugger und Unterstützung für die Webentwicklung.
  2. Visual Studio-Code (VS-Code): VS Code ist ein kostenloser, quelloffener Code-Editor, der von Microsoft entwickelt wurde. Seine umfangreiche Erweiterungsbibliothek macht ihn vielseitig für verschiedene Programmieraufgaben einsetzbar, einschließlich Web Scraping.
  3. Jupyter Notizbuch: Jupyter Notebook eignet sich hervorragend für interaktive Codierung und Datenexploration und wird häufig in Data-Science-Projekten verwendet.
  4. Spyder: Spyder ist eine IDE für wissenschaftliche und datenbezogene Aufgaben und bietet Funktionen wie einen Variablen-Explorer und eine interaktive Konsole.

Abrufen der API-Anmeldeinformationen für die Crawlbase Crawling API

Um unser Web Scraping Projekt erfolgreich zu machen, nutzen wir die Leistungsfähigkeit der Crawlbase Crawling API. Diese API ist darauf ausgelegt, komplexe Web Scraping-Szenarien wie Airbnb-Preise effizient zu handhaben. Sie vereinfacht den Zugriff auf Webinhalte und umgeht dabei gängige Herausforderungen wie JavaScript-Rendering, CAPTCHAs und Anti-Scraping-Maßnahmen.

So starten Sie mit der Crawlbase Crawling API:

  1. Besuchen Sie die Crawlbase-Website: Öffnen Sie Ihren Webbrowser und navigieren Sie zu Crawlbase-Anmeldeseite um den Registrierungsprozess zu starten.
  2. Geben Sie Ihre Daten an: Sie werden aufgefordert, Ihre E-Mail-Adresse anzugeben und ein Passwort für Ihr Crawlbase-Konto zu erstellen. Geben Sie die erforderlichen Informationen ein.
  3. Verification: Nach dem Absenden Ihrer Daten müssen Sie möglicherweise Ihre E-Mail-Adresse bestätigen. Suchen Sie in Ihrem Posteingang nach einer Bestätigungs-E-Mail von Crawlbase und folgen Sie den bereitgestellten Anweisungen.
  4. Login: Sobald Ihr Konto verifiziert ist, kehren Sie zur Crawlbase-Website zurück und melden Sie sich mit Ihren neu erstellten Anmeldeinformationen an.
  5. Greifen Sie auf Ihr API-Token zu: Sie benötigen ein API-Token, um die Crawlbase zu verwenden Crawling API. Sie finden Ihre API-Token auf Ihrem Crawlbase-Dashboard.

Note: Crawlbase bietet zwei Arten von Token an, einen für statische Websites und einen für dynamische oder JavaScript-basierte Websites. Da wir Airbnb scrapen, das für das dynamische Laden von Inhalten auf JavaScript angewiesen ist, entscheiden wir uns für den JavaScript-Token. Crawlbase bietet großzügigerweise ein anfängliches Kontingent von 1,000 kostenlosen Anfragen für den Crawling API, was es zu einer ausgezeichneten Wahl für unser Web-Scraping-Projekt macht.

Nachdem wir nun unsere Umgebung eingerichtet haben, sind wir bereit, tiefer in die Website-Struktur von Airbnb einzutauchen und die Crawlbase effektiv zu nutzen. Crawling API für unser Web-Scraping-Vorhaben.

Die Website-Struktur von Airbnb verstehen

Um Preisdetails von Airbnb zu erhalten, ist es wichtig zu wissen, wie die Website funktioniert. In diesem Teil sehen wir uns die Hauptkomponenten der Airbnb-Website an, insbesondere die Immobilienseiten, und die wesentlichen Dinge, auf die man beim Scraping von Preisinformationen achten sollte.

Die Komponenten der Airbnb-Immobilienseiten erkunden

Um zu verstehen, wie die Website von Airbnb aufgebaut ist, müssen wir diese Immobilienseiten aufschlüsseln und uns die Teile ansehen, die das Benutzererlebnis ausmachen.

Airbnb-Unterkunftsseite

Klare Bilder

Airbnb legt Wert darauf, die Unterkunftsseiten mit klaren und detaillierten Bildern ansprechend zu gestalten. Diese Bilder vermitteln einen umfassenden Eindruck der Unterkunft und tragen dazu bei, dass Gastgeber und Gäste einander vertrauen.

Objektinfos im Detail

Neben den unglaublichen Bildern gibt es detaillierte Beschreibungen der Immobilie. Dieser Teil ist wichtig für Reisende, die alles über den Ort wissen möchten, zum Beispiel, was er bietet, was er zu bieten hat und was ihn einzigartig macht.

Bewertungen von Gästen

Ehrlichkeit und die Möglichkeit für Benutzer, ihre Meinung mitzuteilen, sind ein wichtiger Bestandteil des Erfolgs von Airbnb. Auf den Immobilienseiten werden Bewertungen und Beurteilungen von Gästen angezeigt, sodass Benutzer auf Grundlage der Erfahrungen anderer Gäste entscheiden können, die dort übernachtet haben.

Buchungsinformationen und mögliche Übernachtungszeiten

Airbnb legt großen Wert darauf, die Buchung zu vereinfachen. Im Buchungsbereich der Unterkunftsseiten erfahren Sie, wann die Unterkunft verfügbar ist, wie viel sie kostet und wie Sie sie buchen können. So können Benutzer ihren Aufenthalt ganz einfach buchen.

Identifizierung der Schlüsselelemente zum Scraping von Preisinformationen

Für Datenliebhaber und Forscher, die in der umfangreichen Datenbank von Airbnb nützliche Informationen finden möchten, ist das Scraping von Preisdetails äußerst wichtig. Es ist entscheidend zu wissen, auf welche Dinge man sich konzentrieren muss, um eine genaue und vollständige Datenerfassung zu gewährleisten.

Listenpreis

Das Wichtigste ist der Listenpreis selbst. Dieser zeigt, wie viel es kostet, eine Unterkunft zu buchen, und hängt von Faktoren wie der Lage, dem Angebot und der Nachfrage ab. Nach dem Airbnb 2024-Update wird der Preis nur dann auf der Benutzeroberfläche der Unterkunftsseite angezeigt, wenn Sie das Datum für Check-in und Check-out sowie die Anzahl der Gäste auswählen.

Saisonale Änderungen

Airbnb ändert seine Preise je nach Saison und Anzahl der Buchungen. Scraping-Tools müssen diese Änderungen erkennen, um einen detaillierten Überblick über die Preise im Jahresverlauf zu geben.

Zusatzkosten und Rabatte

Neben dem Hauptpreis beeinflussen auch andere Kosten und Rabatte die Gesamtkosten des Aufenthalts. Um diese Details zu erhalten, muss man sorgfältig vorgehen und berücksichtigen, wie Gastgeber unterschiedliche Gebühren festlegen.

Mindestaufenthaltsregeln

Manche Gastgeber verlangen, dass Sie eine Mindestanzahl an Tagen bleiben müssen, was sich auf die Preise auswirkt. Scraping-Tools sollten eingerichtet werden, um diese Informationen abzurufen und die Buchungspräferenzen des Gastgebers anzuzeigen.

Fazit: Um sich auf der Airbnb-Website zurechtzufinden, muss man sich in die Immobilienseiten einarbeiten und die Preise clever durchforsten. Wenn Datenliebhaber diese Dinge verstehen, können sie die Details der Airbnb-Angebote aufdecken und wertvolle Dinge über Unterkunftspreise und -trends erfahren.

Einführung in Crawlbase Crawling API

Wenn wir uns auf die Reise begeben, Airbnb-Preisdaten zu scrapen, kommen wir zu einem entscheidenden Verbündeten – der Crawlbase Crawling API. In diesem Abschnitt geben wir einen Überblick über dieses unverzichtbare Tool und erläutern seine Vorteile und Fähigkeiten im Bereich des Airbnb-Scrapings. Darüber hinaus zeigen wir Ihnen, wie Sie die Leistungsfähigkeit der Crawlbase-Python-Bibliothek für ein nahtloses Scraping-Erlebnis nutzen können.

Übersicht über Crawlbase Crawling API

Die Crawlbase Crawling API ist eine vielseitige Lösung, die auf die Komplexität des Web Scraping zugeschnitten ist, insbesondere in Szenarien wie Airbnb, wo dynamische Inhalte eine geschickte Handhabung erfordern. Diese API ist ein echter Game-Changer, da sie den Zugriff auf Webinhalte vereinfacht, JavaScript rendert und HTML-Inhalte präsentiert, die zur Analyse bereit sind.

Vorteile und Möglichkeiten des Airbnb Scraping

Nutzung der Crawlbase Crawling API für das Scraping von Airbnb bringt mehrere Vorteile mit sich:

  1. JavaScript-Rendering: Viele Websites, darunter auch Airbnb, verlassen sich beim dynamischen Laden von Inhalten stark auf JavaScript. Die Crawlbase-API verarbeitet diese Elemente geschickt und gewährleistet umfassenden Zugriff auf die dynamisch gerenderten Seiten von Airbnb.
  2. Vereinfachte Anfragen: Die API abstrahiert die Feinheiten der Verwaltung von HTTP-Anfragen, Cookies und Sitzungen. So können Sie sich auf die Verfeinerung Ihrer Scraping-Logik konzentrieren, während die API die technischen Nuancen nahtlos handhabt.
  3. Gut strukturierte Daten: Die über die API erhaltenen Daten sind in der Regel gut strukturiert, was den Analyse- und Extraktionsprozess vereinfacht. Dadurch wird sichergestellt, dass Sie die gewünschten Preisinformationen effizient von Airbnb abrufen können.
  4. Skalierbarkeit: Die Crawlbase Crawling API unterstützt skalierbares Scraping durch die effiziente gleichzeitige Verwaltung mehrerer Anfragen. Diese Skalierbarkeit ist insbesondere bei der Verarbeitung der vielfältigen und umfangreichen Preisinformationen von Airbnb von Vorteil.

So nutzen Sie die Crawlbase Python-Bibliothek

Die Crawlbase Python-Bibliothek fungiert als leichtgewichtiger und unabhängiger Kanal, um die Fähigkeiten der Crawlbase-APIs zu nutzen. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, wie Sie die Crawlbase Python-Bibliothek für Ihre Airbnb-Scraping-Bemühungen nutzen können:

  1. Importieren Sie die Bibliothek:

So starten Sie die Nutzung von Crawlbase Crawling API aus der Python-Bibliothek importieren Sie zunächst die wesentlichen Crawling API Klasse. Dieser grundlegende Schritt öffnet Türen zum Zugriff auf verschiedene Crawlbase-APIs.

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für Crawlbase importieren CrawlingAPI
  1. Initialisierung:

Sobald Sie mit Ihrem Crawlbase API-Token ausgestattet sind, besteht der nächste entscheidende Schritt darin, die CrawlingAPI-Klasse zu initialisieren. Diese Verbindung erleichtert die Nutzung der umfangreichen Funktionen von Crawlbase.

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api = CrawlingAPI({ 'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_TOKEN' })
  1. Senden von Anfragen:

Wenn die CrawlingAPI-Klasse vorhanden ist und Ihr Crawlbase-API-Token sicher konfiguriert ist, können Sie Anfragen an die Zielseiten von Airbnb senden. Hier sehen Sie ein Beispiel für die Erstellung einer GET-Anfrage, die auf das Scraping von Airbnb-Preisinformationen zugeschnitten ist.

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Antwort = api.get(„https://www.airbnb.com/property-page-url“)
if Antwort['Statuscode'] == 200:
  drucken(Antwort['Körper'])

Jetzt, da Sie über die Crawlbase Bescheid wissen Crawling API und wie Sie die Crawlbase Python-Bibliothek verwenden, sind Sie bereit für ein erfolgreiches Airbnb-Scraping-Abenteuer. In den nächsten Teilen werden wir uns eingehender mit dem Scraping von Airbnb-Preisen befassen. Wir werden alles abdecken, vom Starten von HTTP-Anfragen bis zum Abrufen und Speichern von Preisdaten für die Analyse.

Web Scraping Airbnb Preise

Nachdem wir nun die Grundlagen mit einem Verständnis der Website-Struktur von Airbnb gelegt und die leistungsstarke Crawlbase vorgestellt haben Crawling API Lassen Sie uns die praktischen Aspekte des Scrapings von Airbnb-Preisen näher betrachten. Dieser Abschnitt führt Sie durch die wesentlichen Schritte und bietet an jeder Stelle Codebeispiele.

Initiieren von HTTP-Anfragen an Airbnb-Unterkunftsseiten

Wir initiieren HTTP-Anfragen an die Airbnb-Unterkunftsseiten mithilfe der Crawlbase Crawling API um den Scraping-Prozess zu starten. Damit der Preis auf der Benutzeroberfläche angezeigt wird, müssen wir die Abfrageparameter übergeben check_in, check_out und adults mit der Airbnb-URL.
Hier ist ein einfaches Beispiel mit der Crawlbase Python-Bibliothek:

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für Crawlbase importieren CrawlingAPI

# Initialisieren Sie die CrawlingAPI-Klasse mit Ihrem Crawlbase API-Token
api = CrawlingAPI({ 'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN' })

# Optionen für Crawling API
Optionen = {
 'Seite_warten': 5000,
 'ajax_wait': "wahr"
}

# Erstellen Sie die Anforderungs-URL
Seiten-URL = 'https://www.airbnb.com/rooms/721540609203378406?check_in=2024-04-09&check_out=2024-04-12&adults=2'

# Machen Sie eine GET-Anfrage an die Airbnb-Suchseite
Antwort = api.get(Seiten-URL, Optionen)

# Überprüfen Sie, ob die Anfrage erfolgreich war (Statuscode 200)
if Antwort['Statuscode'] == 200:
    # Extrahierter HTML-Inhalt nach dem Dekodieren von Byte-Daten
    page_html = Antwort['Körper'].dekodieren('lateinisch1')
    drucken(Seite_HTML)
sonst:
    drucken(„Die Seite konnte nicht abgerufen werden. Statuscode:“, Antwort['Statuscode'])

Indem wir eine HTTP-Anfrage an eine Airbnb-Unterkunftsseite senden, erhalten wir den Roh-HTML-Inhalt dieser bestimmten Seite. Es ist erwähnenswert, dass wir die page_wait und ajax_wait Parameter. Diese Parameter spielen eine entscheidende Rolle dabei, sicherzustellen, dass wir den HTML-Inhalt erst erhalten, wenn er vollständig geladen wurde. Sie können darüber lesen Crawling API Parameter HIER. Dieses HTML ist die Quelle der Preisdaten, nach denen wir suchen.

HTML-Ausgabe:

HTML-Screenshot ausgeben

Analysieren der HTML-Struktur zum Auffinden von Preisdaten

Der nächste Schritt besteht darin, den HTML-Inhalt der Eigenschaftenseite zu analysieren und die Position der Preisdaten zu ermitteln. Verwenden Sie Entwicklertools in Ihrem Browser, um das HTML zu überprüfen und die spezifischen HTML-Elemente zu identifizieren, die Preisinformationen enthalten.

Airbnb-Unterkunftsseite prüfen
  1. Öffnen Sie die Webseite: Navigieren Sie zur Airbnb-Website und landen Sie auf einer Immobilienseite, die Ihr Interesse weckt.
  2. Klicken Sie mit der rechten Maustaste und prüfen Sie: Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Seite und wählen Sie im angezeigten Menü „Untersuchen“ oder „Element untersuchen“. Dadurch werden die Entwicklertools in Ihrem Browser geöffnet.
  3. Suchen Sie den HTML-Code: Suchen Sie in den Entwicklertools nach dem HTML-Quellcode. Bewegen Sie Ihre Maus über verschiedene Teile des Codes, und der entsprechende Bereich auf der Webseite leuchtet auf.
  4. CSS-Selektor identifizieren: Um CSS-Selektoren für ein bestimmtes Element abzurufen, klicken Sie in den Entwicklertools mit der rechten Maustaste darauf und wählen Sie „Kopieren“ > „Selektor kopieren“. Dadurch wird der CSS-Selektor in Ihre Zwischenablage kopiert, die Sie für das Web Scraping verwenden können.

Sobald Sie über diese Selektoren verfügen, können Sie mit der Strukturierung Ihres Daten-Scrapers fortfahren, um die erforderlichen Informationen effektiv zu extrahieren.

Preisinformationen effektiv extrahieren und verarbeiten

Sobald das Preiselement identifiziert ist, extrahieren und verarbeiten Sie die Preisinformationen nach Bedarf. Dies kann je nach Format, in dem der Preis dargestellt wird, zusätzliche Analysen oder Datenmanipulationen erfordern.

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# Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken
importieren JSON
für bs4 importieren BeautifulSuppe
für Crawlbase importieren CrawlingAPI

# Initialisieren Sie die CrawlingAPI-Klasse mit Ihrem Crawlbase API-Token
api = CrawlingAPI({ 'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN' })

# Optionen für Crawling API
Optionen = {
 'Seite_warten': 5000,
 'ajax_wait': "wahr"
}

def Seite scrapen(Seiten-URL):
  versuchen:
      # Machen Sie eine GET-Anfrage an die Airbnb-Seite
      Antwort = api.get(Seiten-URL, Optionen)

      # Überprüfen Sie, ob die Anfrage erfolgreich war (Statuscode 200)
      if Antwort['Statuscode'] == 200:
          # Extrahierter HTML-Inhalt nach dem Dekodieren von Byte-Daten
          page_html = Antwort['Körper'].dekodieren('lateinisch1')

          # Analysieren Sie den HTML-Inhalt mit Beautiful Soup
          Suppe = Schöne Suppe(Seite_html, 'html.parser')

          Produkt = {}

          # Produktnamen extrahieren
          Titelelement = soup.select_one('div[Datenabschnitt-id="TITLE_DEFAULT"] h1')
          Produkt[‚Titel‘] = TitelElement.text.strip() if Titelelement sonst ''

          # Produktpreis extrahieren
          Preiselement = soup.select_one('div[data-testid="book-it-default"] > div:erstes-Kind span > span')
          Produkt['Preis'] = PreisElement.text.strip() if Preiselement sonst ''

          # Ermäßigten Produktpreis extrahieren
          ermäßigtesPreiselement = soup.select_one('div[data-testid="book-it-default"] div:erstes-Kind span._1y74zjx')
          Produkt['Rabattpreis'] = discountedPriceElement.text.strip() if ermäßigtesPreiselement sonst ''

          # Produktbewertung extrahieren
          Bewertungselement = Suppe.select_one('div[data-testid="pdp-reviews-highlight-banner-host-rating"] Spanne')
          Produkt['Bewertung'] = Bewertungselement.text.strip() if Bewertungselement sonst ''

          Rückkehr PRODUKTE

  ausgeschlossen Exception as e:
      drucken(f"Ein Fehler ist aufgetreten: {e}")
  Rückkehr []

def Haupt-†
    Seiten-URL = 'https://www.airbnb.com/rooms/721540609203378406?check_in=2024-04-09&check_out=2024-04-12&adults=2'
    property_details = scrape_page(Seiten-URL)

    # Alle Objektdetails ausdrucken oder speichern
    drucken(json.dumps(Eigenschaftsdetails, Einzug=2))

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

Das Skript extrahiert verschiedene Details zur Auflistung, wie z. B. Produktname, Preis, Rabattpreis und Bewertung, indem es bestimmte Elemente aus dem HTML auswählt. Schließlich druckt oder speichert es die extrahierten Produktdetails in einem strukturierten JSON-Format. Falls während des Vorgangs Fehler auftreten, fängt es Ausnahmen ab und druckt eine Fehlermeldung.

Beispielausgabe:

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{
  „Titel“: "Schönes Studio mit Blick auf den Burj Khalifa vom Balkon",
  "Preis": „187 $ pro Nacht“,
  "Rabattpreis": "$ 182",
  "Bewertung": „Bewertet mit 5.0 von 5 Sternen.“
}

Diese Codebeispiele zeigen, wie Sie mit Python und Crawlbase Anfragen starten, HTML analysieren und Airbnb-Preisinformationen extrahieren Crawling API. Als Nächstes befassen wir uns mit der Speicherung von Scraped-Preisen und fassen die wichtigsten Erkenntnisse zusammen.

Speichern der Scraped-Preisdaten

Nach dem erfolgreichen Scraping der Daten von den Immobilienseiten von Airbnb besteht der nächste entscheidende Schritt darin, diese wertvollen Informationen für zukünftige Analysen und Referenzzwecke zu speichern. In diesem Abschnitt werden wir zwei gängige Methoden zur Datenspeicherung untersuchen: das Speichern der Scraping-Daten in einer CSV-Datei und das Speichern in einer SQLite-Datenbank. Mit diesen Methoden können Sie Ihre Scraping-Daten effizient organisieren und verwalten.

Speichern der extrahierten Preisdaten in einem strukturierten Format (z. B. CSV)

CSV ist ein weit verbreitetes Format zum Sichern tabellarischer Daten. Es stellt eine einfache und leicht verständliche Methode zum Speichern strukturierter Daten dar und ist daher eine hervorragende Option zum Archivieren Ihrer extrahierten Airbnb-Immobiliendaten.

Wir werden eine zusätzliche Phase einbauen, um die gesammelten Daten in einer CSV-Datei zu speichern und so unser vorheriges Web Scraping-Skript zu verbessern. Dies wird durch die Verwendung der bekannten Python-Bibliothek Pandas erreicht. Nachfolgend finden Sie eine verfeinerte Iteration des Skripts:

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importieren Pandas as pd
für bs4 importieren BeautifulSuppe
für Crawlbase importieren CrawlingAPI

# Initialisieren Sie die CrawlingAPI-Klasse mit Ihrem Crawlbase API-Token
api = CrawlingAPI({'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'})

# Optionen für Crawling API
Optionen = {
 'Seite_warten': 5000,
 'ajax_wait': "wahr"
}

def Seite scrapen(Seiten-URL):
    # ... (Vorheriger Code zum Scrapen einer Seite)

def Haupt-†
    Seiten-URL = 'https://www.airbnb.com/rooms/721540609203378406?check_in=2024-04-09&check_out=2024-04-12&adults=2'

    property_details = scrape_page(Seiten-URL)

    # Gescrapte Daten als CSV-Datei speichern
    df = pd.DataFrame(Eigenschaftsdetails)
    df.to_csv(„airbnb_properties_data.csv“, Index=falsch)

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

In dieses überarbeitete Skript haben wir Pandas integriert, eine robuste Bibliothek zur Datenmanipulation und -analyse. Nachdem wir die Eigenschaftendetails extrahiert und kompiliert haben, nutzen wir Pandas, um aus diesen Informationen einen DataFrame zu erstellen. Anschließend wird die Methode to_csv verwendet, um den DataFrame in einer CSV-Datei mit dem Namen „airbnb_properties_data.csv“ im aktuellen Verzeichnis zu speichern. Durch die Angabe von index=False stellen wir sicher, dass der Index des DataFrame nicht als separate Spalte in der CSV-Datei gespeichert wird.

Durch die Verwendung von Pandas erhalten Sie die Flexibilität, nahtlos mit Ihren gesammelten Daten zu arbeiten und sie zu analysieren. Die resultierende CSV-Datei ist in verschiedenen Tabellenkalkulationsprogrammen leicht zugänglich und kann in andere Datenanalysetools importiert werden, was eine weitere Untersuchung und Visualisierung erleichtert.

Speichern von Daten in einer SQLite-Datenbank zur weiteren Analyse

Wenn Sie eine strukturiertere und besser abfragbare Methode zur Datenspeicherung bevorzugen, ist SQLite eine hervorragende Option. Die Einrichtung einer Datenbanktabelle ermöglicht Ihnen die systematische Speichern Sie Ihre Scraped-Daten, wodurch ein optimierter Datenabruf und eine optimierte Datenbearbeitung ermöglicht werden. Im Folgenden werden die Anpassungen am Skript beschrieben, um SQLite-Datenbankspeicher zu integrieren:

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importieren sqlite3
für bs4 importieren BeautifulSuppe
für Crawlbase importieren CrawlingAPI

# Initialisieren Sie die CrawlingAPI-Klasse mit Ihrem Crawlbase API-Token
api = CrawlingAPI({'Zeichen': 'IHR_CRAWLBASE_JS_TOKEN'})

# Optionen für Crawling API
Optionen = {
 'Seite_warten': 5000,
 'ajax_wait': "wahr"
}

def CREATE_DATABASE†
    Verbindung = sqlite3.connect(„airbnb_properties.db“)
    Cursor = conn.cursor()
    Cursor.ausführen('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS-Eigenschaften (
                      ID INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
                      Titel TEXT,
                      Preis TEXT,
                      ermäßigter_Preis TEXT,
                      Bewertung TEXT
                    )''')
    conn.commit()
    conn.close()

def in_Datenbank speichern(Resorts):
    Verbindung = sqlite3.connect(„airbnb_properties.db“)
    Cursor = conn.cursor()

    # Daten in die Eigenschaftentabelle einfügen
    Cursor.ausführen('' '
        INSERT INTO-Eigenschaften (Titel, Preis, ermäßigter Preis, Bewertung)
        WERTE (?, ?, ?, ?, ?)
    '' ', (Resorts[‚Titel‘], Resorts['Preis'], Resorts['Rabattpreis'], Resorts['Bewertung']))

    conn.commit()
    conn.close()

def Seite scrapen(Seiten-URL):
    # ... (unverändert)

def Haupt-†
    Seiten-URL = 'https://www.airbnb.com/rooms/721540609203378406?check_in=2024-04-09&check_out=2024-04-12&adults=2'

    property_details = scrape_page(Seiten-URL)

    # Fügen Sie die gescrapten Daten in die SQLite-Datenbank ein
    in Datenbank speichern(Eigenschaftsdetails)

if __name__ == "__hauptsächlich__":
    Main()

In diesem überarbeiteten Code wurden neue Funktionen eingeführt, um die Erstellung einer SQLite-Datenbank und -Tabelle zu erleichtern. create_database und die Speicherung der Scraped-Daten in der Datenbank save_to_databasedem „Vermischten Geschmack“. Seine create_database Funktion überprüft die Existenz der Datenbank und der Tabelle und generiert sie, wenn sie nicht vorhanden sind. Anschließend wird die save_to_database Die Funktion fügt die extrahierten Daten in die Tabelle „Eigenschaften“ ein.

Nach der Ausführung dieses Codes werden Ihre gesammelten Airbnb-Immobiliendaten sicher in einer SQLite-Datenbank namens „airbnb_properties.db“ gespeichert. Dies ermöglicht das spätere Abrufen und Bearbeiten der Daten mithilfe von SQL-Abfragen oder nahtlosem programmgesteuerten Zugriff in Ihren Python-Projekten.

Zusammenfassung

Dieser Leitfaden vermittelt Ihnen das grundlegende Know-how und die Tools, um mit Python und Crawlbase ganz einfach Airbnb-Preise zu erhalten. Crawling API. Egal, ob Sie neu in diesem Bereich sind oder bereits über Erfahrung verfügen, die hier erläuterten Ideen bieten einen guten Ausgangspunkt für Ihre Bemühungen.

Wenn Sie Ihre Web Scraping-Reise fortsetzen, denken Sie daran, dass die Vielseitigkeit dieser Fähigkeiten über Airbnb hinausgeht. Entdecken Sie unsere zusätzlichen Anleitungen für Plattformen wie Amazon, eBay, Walmart und AliExpress, und erweitern Sie Ihr Scraping-Know-how.

Vergessen Sie nicht, sich unsere Anleitungen zum Scraping von Preisdaten für andere E-Commerce-Plattformen anzusehen:

📜 So scrapen Sie Walmart-Preise
📜 So scrapen Sie Amazon-Preise

Web Scraping stellt Herausforderungen dar, und unser Engagement für Ihren Erfolg geht über diesen Leitfaden hinaus. Wenn Sie auf Hindernisse stoßen oder weitere Anleitung benötigen, Crawlbase-Supportteam ist bereit, Ihnen zu helfen. Ihr Erfolg beim Web Scraping ist unsere Priorität und wir freuen uns darauf, Sie auf Ihrem Scraping-Weg zu unterstützen.

Häufig gestellte Fragen (FAQs)

Web Scraping ist eine neutrale Technologie, aber ihre Rechtmäßigkeit hängt oft von den Nutzungsbedingungen der Website ab, die gescrapt wird. Airbnb hat wie viele andere Plattformen Richtlinien zur automatischen Datenerfassung. Vor dem Scraping ist es wichtig, die Nutzungsbedingungen und die robots.txt-Datei von Airbnb zu überprüfen, um sicherzustellen, dass die Regeln eingehalten werden.

F2: Kann ich Crawlbase verwenden Crawling API zum Scrapen von Airbnb ohne technisches Fachwissen?

Während Crawlbase Crawling API rationalisiert den Scraping-Prozess, einige technische Fachkenntnisse sind jedoch empfehlenswert. Grundlegende Kenntnisse der Python- und Web-Scraping-Konzepte verbessern Ihre Fähigkeit, das volle Potenzial der API auszuschöpfen. Crawlbase bietet jedoch umfassende Dokumentation und Support, um Benutzern auf jedem Kenntnisniveau zu helfen.

F3: Gibt es Ratenbegrenzungen oder Einschränkungen bei der Verwendung von Crawlbase Crawling API für Airbnb-Scraping?

Ja, Crawlbase Crawling API hat Ratenbegrenzungen, um eine faire Nutzung zu gewährleisten. Die spezifischen Begrenzungen hängen von Ihrem Abonnementplan ab. Es ist wichtig, die Dokumentation und die Abonnementdetails von Crawlbase zu überprüfen, um die Einschränkungen und Möglichkeiten Ihres gewählten Plans zu verstehen.

F4: Kann ich mit Crawlbase Airbnb-Daten in großem Umfang scrapen? Crawling API?

Ja, Crawlbase Crawling API unterstützt skalierbares Web Scraping, sodass Benutzer mehrere Anfragen gleichzeitig bearbeiten können. Diese Funktion ist vorteilhaft, wenn Sie mit großen Datensätzen arbeiten oder zahlreiche Seiten auf Airbnb scrapen. Benutzer sollten jedoch die Ratenbegrenzungen ihres Abonnementplans beachten, um den Scraping-Prozess zu optimieren.

F5: Wie kann ich mit BeautifulSoup Airbnb-Preise scrapen?

Das Scraping von Airbnb-Preisen mit BeautifulSoup umfasst mehrere Schritte. Stellen Sie zunächst HTTP-Anfragen an die Airbnb-Unterkunftsseiten mithilfe der Python-Anfragebibliothek. Sobald der HTML-Inhalt abgerufen wurde, verwenden Sie BeautifulSoup zum Parsen und Navigieren der HTML-Struktur. Identifizieren Sie die spezifischen Elemente, die Preisinformationen enthalten, und passen Sie den Code an die HTML-Struktur von Airbnb an. Denken Sie daran, dass Airbnb möglicherweise JavaScript zum dynamischen Laden von Inhalten verwendet. Erwägen Sie daher die Einbindung von Crawlbase Crawling API um solche Szenarien zu handhaben und potenzielle IP-Sperren zu verhindern. Überprüfen und aktualisieren Sie Ihre Scraping-Logik regelmäßig als Reaktion auf Änderungen in der Website-Struktur von Airbnb. Stellen Sie immer sicher, dass Sie die Servicebedingungen und Scraping-Richtlinien von Airbnb einhalten, um ethische Scraping-Praktiken aufrechtzuerhalten.