Рынок краткосрочной аренды имеет свои нюансы и динамику. Отследить изменения в отрасли и быстро отреагировать на них позволяет анализ крупнейших площадок в нише. Один из топовых сервисов для сдачи помещений путешественникам – Airbnb. В этом материале расскажем о том, как парсить данные с Airbnb, не нарушая законов и не попадая под блокировки, какие существуют подходы и подводные камни, покажем вариант рабочего скрипта на Python.
Рассмотрим вопрос в разрезе задач и собираемых данных:
Вопрос парсинга любых сайтов – это всегда «хождение по тонкому льду». С одной стороны, сайты могут официально запрещать сбор данных со страниц и использование средств автоматизации, например, ботов или парсеров. Но, с другой стороны, когда клиент просматривает содержимое сайта, он ничего не нарушает. Ведь он может в любой момент сохранить определённую информацию со страниц для собственных нужд. Более того, клиенты Airbnb даже получают возможность выгрузки данных своего профиля в форматах HTML, Excel или JSON, а для опытных разработчиков предоставляется API-интерфейс.
Но… Airbnb официально запрещает автоматизированный парсинг – в пункте 11.1 Правил использования (по аналогии имеется и специальный запрет при работе по API). В случае нарушений платформа может: заблокировать доступ к сайту, аннулировать все бронирования, ограничить, приостановить или полностью удалить аккаунт Airbnb. Если ваши действия приведут к нарушению работы сервиса или к какому-либо иному ущербу, то можно получить официальный иск и судебные разбирательства.
Основная проблема любого парсинга – это его цель. Если вы собираете персональные данные, используете собранную информацию для взлома или для других неправомерных целей, например, копируете и размещаете у себя чужой контент, то такие действия могут иметь печальные последствия.
В общем, на вопрос легальности парсинга Airbnb нельзя дать однозначного ответа. Но если в качестве задач стоит исследовательская деятельность, и вы не получаете доступ к защищённым разделам (например, связанным с авторизацией или прямо исключённым в директивах robots.txt), то никаких проблем не будет. Многие компании парсят Airbnb годами и даже предоставляют готовые срезы для аналитики. Конечно, важно помнить о минимальной нагрузке на хостинг и не отправлять сразу большой поток запросов.
Во-первых, у сервиса сильная зависимость от JavaScript. Airbnb – это полноценное SPA-приложение (Single Page Application) с динамической подгрузкой данных. Это означает, что:
Как следствие – вырастает время обработки и повышаются требования к аппаратным ресурсам.
Во-вторых, в результирующем HTML-коде используются случайные селекторы, data-атрибуты и идентификаторы, которые отличаются от страницы к странице. Всё это существенно усложняет навигацию внутри DOM-структуры и сводит на нет классический подход парсинга с синтаксическими анализаторами (xpath, BeautifulSoup и т.п.). Наиболее устойчивый подход в таких условиях – использование ИИ. Что в свою очередь ещё больше удорожает парсинг данных Airbnb или предполагает особые требования к аппаратной составляющей.
В-третьих, нужно знать и учитывать географические, языковые и региональные различия. Веб-парсинг Airbnb сильно усложняется большим количеством региональных версий сайтов, у каждой из которых могут быть свои нюансы вёрстки, структуры навигации и т.п. Простейший пример касательно формата указания цен, они могут иметь вид: 1,234.56, 1.234,56, 1234 и т.п. А ещё могут быть разные названия элементов, особые блоки, виджеты, URL-адреса.
В-четвёртых, площадка активно обороняется от ботов и систем автоматизации. Здесь работает одна из самых сильных WAF-систем, используются CSRF-токены, есть особые механизмы защиты сессий, детально анализируются цифровые отпечатки браузеров, отслеживается большое число запросов, выявляются повторяющиеся паттерны навигации. В общем, сделано всё, чтобы усложнить жизнь всем тем, кто хочет заняться анализом данных Airbnb.
Как итог, даже зная реальные конструкции URL-адресов Airbnb или внутренних вызовов API, вы не сможете подставить в них свои параметры и ускорить процесс парсинга. С большой вероятностью вы получите либо пустой ответ сервера, либо окно с капчей.
В-пятых, программисты Airbnb продумали многие нюансы. Например, данные о координатах намеренно искажаются, давая погрешность в несколько сотен метров. Чтобы спарсить календарь доступности на страницах, нужно отправить множество запросов и выполнить последовательность сложных действий. При обращении по API и при просмотре реальных объявлений могут показываться разные цены – из-за разных алгоритмов расчёта (с дополнительными сборами или без). Все ключевые данные на странице одного объявления поставляются разными источниками – их предельно тяжело собрать воедино – они находятся в разных объектах вёрстки.
Итак, как же можно ответить на такие вызовы? Парсинг данных с Airbnb гарантированно сможет вызвать затруднение даже у опытных разработчиков.
Какие подходы можно использовать для скрапинга Airbnb-данных:
В любом из этих сценариев вам потребуются headless/антидетект-браузеры и качественные прокси-серверы. Мы рекомендуем сразу задействовать мобильные прокси, как наиболее трастовые.
Как парсить Airbnb данные на Python (не забудьте установить Selenium и дождаться окончания загрузки headless-браузеров):
# Примечание: это skeleton-пример. Он показывает общую архитектуру интеграции Selenium + OpenAI.
# По возможности его нужно адаптировать под вашу инфраструктуру, ключи и реальное поведение Airbnb.
import csv
import time
import random
import re
import base64
from pathlib import Path
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.common.exceptions import (
WebDriverException,
TimeoutException,
NoSuchElementException
)
from openai import OpenAI
# ==============================
# CONFIG
# Замените значения на свои
# ==============================
START_URL = "https://www.airbnb.com/s/New-York--NY/homes"
PROXY_HOST = "your-proxy-host"
PROXY_PORT = 12345
PROXY_LOGIN = "proxylogin"
PROXY_PASSWORD = "proxypass"
RETRY_ATTEMPTS = 5 # число попыток подключения через прокси
OUTPUT_CSV = "airbnb_parsed.csv"
OPENAI_API_KEY = "YOUR-API-KEY" # тут нужен рабочий ключ для API Chat GPT
MODEL_FOR_LINKS = "gpt-4.1" # для анализа HTML поисковой страницы
MODEL_FOR_LISTINGS = "gpt-4.1" # для анализа скриншотов объявлений
client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY)
# ==============================
# Задержка между попытками подключения случайная, от 3 до 10 секунд, при желании можете изменить
# ==============================
def random_delay(a=3, b=10):
time.sleep(random.uniform(a, b))
# ------------------------------
# ИИ: извлечение ссылок из HTML стартовой страницы
# ------------------------------
def ai_extract_room_links(html: str):
prompt = (
"Extract all Airbnb listing page URLs from the HTML. "
"Return only a JSON array of clean URLs, like:\n"
'["https://www.airbnb.ru/rooms/12345", "https://www.airbnb.ru/rooms/67890"]\n'
"Do not include query parameters. Detect all unique listings."
)
response = client.chat.completions.create(
model=MODEL_FOR_LINKS,
messages=[
{"role": "system", "content": prompt},
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "input_text", "text": html}
]
}
]
)
text = response.choices[0].message.content
# Примечание: здесь примитивная JSON-выделялка, в реале лучше json.loads
urls = re.findall(r'https://www\.airbnb\.ru/rooms/\d+', text)
return list(set(urls))
# ------------------------------
# ИИ: извлечение данных из скриншота + HTML объявления
# ------------------------------
def ai_extract_listing_data(image_bytes: bytes, html: str):
prompt = (
"You are an assistant that extracts structured data from Airbnb listing pages. "
"You receive a screenshot (image) and the HTML markup of the listing page. "
"Extract the following fields:\n"
"- title\n"
"- address (if available)\n"
"- price_per_night (integer, normalized)\n"
"- total_price (integer, normalized)\n"
"- rating\n"
"- review_count\n\n"
"Return JSON only with those keys."
)
b64_img = base64.b64encode(image_bytes).decode("utf-8")
response = client.chat.completions.create(
model=MODEL_FOR_LISTINGS,
messages=[
{"role": "system", "content": prompt},
{
"role": "user",
"content": [
{"type": "text", "text": "Here is the screenshot and HTML."},
{"type": "input_text", "text": html},
{
"type": "input_image",
"image": image_bytes
}
]
}
]
)
return response.choices[0].message.content
# ------------------------------
# Инициализация Selenium с прокси
# ------------------------------
def build_browser():
# Примечание: для HTTP-прокси с логином/паролем нужен отдельное Chrome-расширение.
# Ниже — самый простой "встроенный" вариант, но в реале лучше делать динамический плагин.
# Здесь скелетон.
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument("--headless=new")
chrome_options.add_argument("--disable-blink-features=AutomationControlled")
# Прокси без авторизации: chrome_options.add_argument(f"--proxy-server=http://{PROXY_HOST}:{PROXY_PORT}")
# Для прокси с авторизацией — используем расширение
plugin_path = Path("proxy_auth_plugin")
plugin_path.mkdir(exist_ok=True)
manifest_json = r"""
{
"version": "1.0.0",
"manifest_version": 2,
"name": "ProxyAuthPlugin",
"permissions": ["proxy", "tabs", "unlimitedStorage", "storage", "<all_urls>", "webRequest", "webRequestBlocking"],
"background": {"scripts": ["background.js"]}
}
"""
background_js = f"""
var config = ,
bypassList: []
}}
}};
chrome.proxy.settings.set(, function() );
function callbackFn(details)
}};
}}
chrome.webRequest.onAuthRequired.addListener(
callbackFn,
,
['blocking']
);
"""
(plugin_path / "manifest.json").write_text(manifest_json, encoding="utf-8")
(plugin_path / "background.js").write_text(background_js, encoding="utf-8")
chrome_options.add_argument(f"--load-extension={plugin_path.resolve()}")
driver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)
# Мы использовали простейший вариант – большую задержку, 45 секунд, чтобы данные точно загрузились.
driver.set_page_load_timeout(45)
return driver
# ------------------------------
# Загрузка страницы с ретраями
# ------------------------------
def load_page_with_retries(driver, url: str, attempts: int = RETRY_ATTEMPTS):
for attempt in range(1, attempts + 1):
try:
print(f"[INFO] Attempt {attempt}/{attempts} to load: {url}")
driver.get(url)
time.sleep(5)
return True
except (TimeoutException, WebDriverException):
print("[WARN] Failed to load page, retrying...")
random_delay()
return False
# ------------------------------
# Основной процесс
# ------------------------------
def main():
print("[INFO] Starting browser...")
driver = build_browser()
# ---------------------------------------------------
# 1. Загружаем стартовый URL и передаём HTML модели
# ---------------------------------------------------
print("[INFO] Loading start URL...")
if not load_page_with_retries(driver, START_URL, RETRY_ATTEMPTS):
print("[ERROR] Cannot load start page. Aborting.")
driver.quit()
return
start_html = driver.page_source
print("[INFO] Extracting listing URLs with AI...")
listing_urls = ai_extract_room_links(start_html)
print(f"[INFO] AI returned {len(listing_urls)} listing URLs")
# ---------------------------------------------------
# 2. Подготавливаем CSV, можете заменить название файла на своё
# ---------------------------------------------------
csv_file = open(OUTPUT_CSV, "w", newline="", encoding="utf-8")
writer = csv.writer(csv_file)
writer.writerow([
"url",
"title",
"address",
"price_per_night",
"total_price",
"rating",
"review_count"
])
# ---------------------------------------------------
# 3. Перебираем объявления
# ---------------------------------------------------
for url in listing_urls:
print(f"[INFO] Parsing listing: {url}")
ok = load_page_with_retries(driver, url, RETRY_ATTEMPTS)
if not ok:
print(f"[ERROR] Cannot load listing page: {url}")
continue
# Скриншот
screenshot_bytes = driver.get_screenshot_as_png()
html = driver.page_source
# ИИ
print("[INFO] Sending listing to AI...")
json_text = ai_extract_listing_data(screenshot_bytes, html)
# Примечание: в примере — простая JSON-выделялка.
# В реальном проекте лучше json.loads(json_text).
fields = {
"title": "",
"address": "",
"price_per_night": "",
"total_price": "",
"rating": "",
"review_count": "",
}
# Простейший парсер. По возможности иамените на json.loads.
for key in fields.keys():
m = re.search(rf'"{key}"\s*:\s*"?(.*?)"?[,}}]', json_text)
if m:
fields[key] = m.group(1)
writer.writerow([
url,
fields["title"],
fields["address"],
fields["price_per_night"],
fields["total_price"],
fields["rating"],
fields["review_count"]
])
csv_file.flush()
# Ещё одна случайная задержка, от 2 до 5 секунд
random_delay(2, 5)
csv_file.close()
driver.quit()
print(f"[INFO] Finished. Saved to {OUTPUT_CSV}")
if __name__ == "__main__":
main()
Что конкретно умеет делать скрипт:
Вы можете попросить ИИ собрать любую другую информацию, но для этого нужно поменять промт и структуру записи в таблицу.
Разработчики приложили много сил для того, чтобы парсинг данных Airbnb стал предельно сложным. Здесь продумано всё до мелочей: от проброса уникальных токенов для каждого обращения к серверу до нечитаемой DOM-структуры. Браузер пользователя анализируется по всем фронтам, поэтому незащищённые headless-экземпляры блокируются ещё на этапе подключения. Чтобы собрать информацию со страниц, придётся сильно постараться. Мы пошли простым путём и задействовали ИИ.
Но у такого подхода тоже есть свои нюансы – бюджет резко увеличивается, так как работа с нейросетями по API обычно подразумевает оплату на основе токенов. Альтернатива – запускать нейросеть локально, но тогда нужно будет потратиться на подходящее оборудование и его настройку.
При парсинге Airbnb нужно предусмотреть всё, что только можно: имитация действий пользователя, ротация трастовых цифровых профилей, естественные задержки, местоположения, тип устройства и пр. Без качественных прокси никак не обойтись. Мы рекомендуем сразу начинать с мобильных прокси.