10 款最佳 Airbnb 爬虫（我用真实房源实测了它们）

几个月前，我们的一位用户给我发来一张 AirDNA 收入预估截图，图里显示某套房产的年收入大约是 8.5 万美元，但实际更接近 3 万美元。这可不是四舍五入的误差，而是会直接改变投资决策的差距。

这些年我一直在做自动化和数据工具，短租行业是我见过最混乱的数据环境之一。Airbnb 在 220 多个国家/地区拥有 ，全球度假租赁市场规模已 ，而且还在增长。房东、物业经理和房地产投资者都需要最新的价格和可用性数据。

但很多人还是在依赖昂贵的分析订阅服务，拿到的却是建模后的数据，说白了就是猜出来的数字；或者他们在 Upwork 上找自由职业者，而正如一位 ，做 Airbnb 爬取工作的人“相当不靠谱”。

于是我测试了 10 款 Airbnb 爬虫，分属四类——企业级 API、无代码平台、浏览器扩展和开源库——并用真实的 Airbnb 搜索结果对它们逐一打分。下面就是我的发现。

为什么要抓取 Airbnb 数据（以及什么时候比订阅 AirDNA 更划算）

Airbnb 数据的商业价值很直接：动态定价、竞品监控、投资分析、旅行聚合和学术研究，都依赖你知道现在到底上架了什么、价格是多少。问题不在于你是否需要 Airbnb 数据，而在于你怎么拿到它。

很多短租运营者每月会为 、 或 这类平台支付 125–350 美元。这些工具对市场层面的趋势和方向性研究确实有用。但到了单个房源层面，吐槽声就非常一致。在 和 上，房东们表示 AirDNA 的预测会偏差 ，因为模型会把房东自行屏蔽的日期误判成真实预订。AirDNA 的 每天分析 100% 的房源，但它仍然依赖推断来区分“已预订”和“被屏蔽”。

直接抓取拿到的是住客真正看到的内容：特定日期的实时每晚价格、可见设施、评价、排名位置和库存变化。下面是两者并排对比：

这里最有力的观点不是“抓取永远胜过订阅”，而是它们解决的是不同问题。如果你关心的是看得见的、房源级的真实情况——竞争对手今晚收多少钱、他们突出哪些设施、评价内容怎么写——那即使你保留分析工具做市场参考，你也很可能仍然需要抓取。

什么才算最好的 Airbnb 爬虫？我是怎么评测这些工具的

Airbnb 是开放网络里最难爬的网站之一。它运行 ，所有内容都通过 React 渲染，还会使用 TLS/会话指纹识别，并且 。除此之外，搜索结果数量还会被限制在大约 （约 15 页 × 每页 18 条），即使工具可用，全市场抓取也并不容易。

我从八个维度评测了全部 10 款工具：

1. 反爬绕过成功率——请求返回真实房源数据而不是被拦截/CAPTCHA 的比例。这是 Airbnb 最重要的指标。
2. 数据完整度——有些工具只返回标题和价格；有些还能抓取设施、日历、房东信息等。
3. 每 1000 条房源成本——归一化后，方便你在不同计费模式之间横向对比。
4. 上手难度（首次抓取耗时）——从 2 分钟安装浏览器扩展到 30 分钟 API 配置加代理设置不等。
5. 导出选项——CSV、JSON、Excel、Google Sheets、Airtable、Notion 和云端传输，对不同读者都很重要。
6. 分页/滚动处理——由于 Airbnb 搜索结果是分段且动态加载的，这一点至关重要。
7. 定时任务能力——持续监控价格和市场走势时必不可少。
8. 类别类型——企业级 API、无代码平台、浏览器扩展或开源库。

我之所以跨四类评测这些工具，是因为没有一种类型适合所有人。物业经理看竞品价格，和数据工程师为房地产基金搭建管道，需求完全不同。

10 款最佳 Airbnb 爬虫速览

在展开细节之前，先看下面这个快速参考表。后面我会逐个深入介绍。

下面是逐项拆解。

1. Thunderbit

是我和团队自己做的工具，所以我先把这点说清楚——但我也会具体说明它能做什么、不能做什么。Thunderbit 能排在第一，是因为它填补了一个很多高排名 Airbnb 爬虫文章都没提到的类别空白：基于浏览器扩展的爬虫。尽管论坛用户明确在搜“Airbnb scraper Chrome extension”并希望零配置方案，但主流竞品指南几乎都没覆盖这一类。短租房东和物业经理通常有一定技术理解，但他们要的是工具，不是代码。

2 步工作流

核心流程很简单：打开 Airbnb 搜索结果页，点击 “AI Suggest Fields”（AI 会自动识别房源标题、价格、评分、设施和位置列），然后点击 “Scrape”。不需要 API 密钥，不需要代理配置，也不需要代码。从安装到拿到表格里的数据，我做一个基础抓取大约只花了 2 分钟。

下面是它和企业级 API 流程的对比：

子页面抓取与字段补全

我最喜欢的功能之一是 子页面抓取。在抓完搜索结果后，你可以点击“Scrape Subpages”，让系统自动访问每个单独的房源页，并把更深层的字段补进表格里——包括完整设施、描述、房东详情等，这些在搜索结果网格里是看不到的。原本需要多步完成的工作流，现在一次点击就能完成。

AI Suggest Fields 也会根据你所在的 Airbnb 页面自动适配——无论是搜索结果页、单个房源页还是房东主页都可以。你不需要手动配置选择器。

分页与 270 条房源上限

Thunderbit 通过基于点击或无限滚动的方式处理分页。对于 Airbnb 的 270 条房源上限（后面会详细说），实际可行的办法是按社区或邮编分别抓取。由于 Thunderbit 以页面为单位运行，这很直接——只要打开新的搜索 URL 再抓一次即可。

核心功能

• AI Suggest Fields 可自动识别任何 Airbnb 页面类型的列
• Field AI Prompt 支持自定义提取逻辑——例如按房源类型分类、翻译描述
• 云端抓取适用于公开页面（一次 50 页），浏览器抓取适用于已登录会话
• 定时抓取支持持续价格监控
• 可免费导出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSON

价格

按积分计费：。免费方案包含每月 6 页，另赠 10 页试用额度。Starter 方案每月 15 美元（500 积分），或按年付费每月 9 美元折算（每年 5000 积分）。Pro 1 方案每月 38 美元（3000 积分），或按年付费每月 16.50 美元折算。

优缺点

优点： 本次测试中上手最快。AI 驱动的字段识别。支持子页面补全。可免费导出到多个平台。不需要技术背景。

缺点： 按积分计费意味着超大规模抓取需要付费方案。基于扩展，因此需要 Chrome。不面向企业级管道自动化。

最适合： 想要竞品洞察但不写代码的短租房东、物业经理和房地产投资者。

2. Apify

是一个云端抓取平台，带有预置“Actors”市场——你可以通过可视化表单来配置这些容器化脚本。对于 Airbnb 来说，情况比较碎片化：目前最显眼的选项是由 Apify 维护的 ，评分 4.4/5，共 12 条评论。还有 ，但它目前标记为“Under maintenance”。

这种碎片化很重要，因为 Apify 的 Airbnb 可靠性取决于你选了哪个 actor，以及 Airbnb 前端变化后维护者反应有多快。优点是灵活：你可以通过输入表单配置地点、日期、价格区间和房型，设置循环任务，并导出为 。

• 价格： tri_angle/airbnb-scraper 上可见的 actor 定价显示为 。包含每月 5 美元的计算额度——粗略来说，在算开销前可获得约 4000 条结果。付费方案从每月 49 美元起。
• 优点： 可视化配置、可循环定时、支持多种导出格式、免费层级不错。
• 缺点： 社区维护的 actors 在 Airbnb 更新后可能失效；恢复速度取决于维护者。不是开箱即用的 Airbnb 专用产品。

最适合： 想自动化定时抓取但不想写代码的分析师和小团队。

3. Bright Data

是这份列表里 Airbnb 专用产品打包最强的一家。它为 Airbnb 数据提供三条路径：预构建的 Airbnb Scraper API（60+ 结构化字段，按结果计费）、Airbnb Dataset（预先采集的快照），以及更适合自定义开发的代理/浏览器基础设施。

在 7 个高难度目标上对 11 个 API 进行了测试，Bright Data 的成功率达到 ——是公开记录里最高的。这个基准不是只针对 Airbnb，所以它更适合作为方向性证据，而不是绝对保证，但它确实是目前能找到的最好的公开数据。

• 价格： 起价为每 1000 条记录 2.50 美元按量付费，量大时费率更低。 起价为最低 500 美元起订。交付格式包括 JSON、NDJSON、CSV 和 Parquet。
• 优点： 公开记录中的最高成功率、最深的字段覆盖（60+ 字段）、按结果计费模型（失败请求不收费）、多种接入方式。
• 缺点： 单次请求成本高于预算型工具。对非技术用户来说上手更陡峭。更偏企业市场。

最适合： 需要结构化、大规模 Airbnb 数据，并且重视 SLA 的企业团队。

4. Oxylabs

是“先代理基础设施，后 Airbnb 目标”的最强选择。它的 位于更大的 Web Scraper API 库中，宣传 1.77 亿+ 代理池、用于结构化输出的 Oxy Parser，以及最多 5000 个 URL 的批处理能力。

如果你已经习惯从 API、批次、SLA 和代理池的角度思考问题，Oxylabs 是 Bright Data 的有力替代方案。普遍称赞它的稳定性和支持，但偏企业级的定价对小团队来说可能有点过高。

• 价格： ，试用包含最多 2000 条结果且无需信用卡。通用目标的公开结果价格从 起（不含 JS），含 JS 为每 1000 条 0.35 美元。起价 30 美元/5GB。
• 优点： 企业级稳定性、大型代理池、适合持续高频抓取、支持强。
• 缺点： 没有真正有意义的免费层级（更大方案需要销售联系）、设置更技术化、价格偏企业。

最适合： 需要企业支持并且已经有 API 基础设施的高流量团队。

5. ScraperAPI

对开发者 API 的成本倍率算得最透明。你把一个 URL 交给它，它来处理 IP 轮换、CAPTCHA 和请求头，然后返回渲染后的 HTML。你再在上面编写自己的解析逻辑。

它的 把受保护域名、JS 渲染、高级代理和超高级路由的成本增长讲得很清楚。失败请求 ；成功的 200 和 404 响应会计费。

• 价格： 。Hobby 方案每月 49 美元（10 万积分），Startup 每月 149 美元（100 万积分），Business 每月 299 美元（300 万积分）。
• 优点： 永久免费层级很慷慨，解析控制权完全在你手里，API 文档完善，计费透明。
• 缺点： 需要写代码来解析 Airbnb 的 HTML。没有结构化输出——解析器要你自己构建和维护。Airbnb 的防护会让每条房源的积分成本变高。

最适合： 想把解析逻辑留在内部，只把代理/渲染/CAPTCHA 这一层外包出去的开发者。

6. ZenRows

把所有反爬功能打包进一个订阅里——。对于需要绕过 Airbnb 的 Cloudflare 防护、但又不想付企业级费用的开发者来说，它是更实惠的替代方案。

和 普遍提到它集成简单、支持响应快，不过也有人指出，在规模很大时，最强的防护仍然可能带来问题。

• 价格： 免费试用包含 。Developer 方案每月 69 美元，Startup 每月 229 美元，Business 每月 599 美元。失败或重试请求不会消耗余额；404 和 410 响应计为成功。
• 优点： प्रवेश门槛低，反爬能力强，永久免费试用，功能打包完整。
• 缺点： 仍需要自定义解析（没有 Airbnb 专用结构化输出）。在 Airbnb 最强防护下、超高量时可能吃力。

最适合： 预算敏感、但又想要反爬绕过而不愿自建代理基础设施的开发者。

7. Octoparse

处在轻量扩展和开发者 API 之间的中间地带。它提供可视化工作流构建器——点击页面元素来定义提取规则——外加云端执行、定时任务，以及 等附加功能。

Octoparse 有明确的 ，还有 。但问题在于，Airbnb 的动态布局在 UI 更新时很容易让可视化选择器失效，因此需要维护。

• 价格： 免费方案包含 。付费方案从 起，具体取决于你看的页面（这个不一致是他们的问题，不是我的）。支持导出 Excel、CSV、JSON、HTML、XML、数据库和 Google Sheets。
• 优点： 无需代码，可视化构建器适合学习，支持云端执行和定时任务，提供 Airbnb 模板。
• 缺点： Airbnb 的动态布局经常破坏可视化选择器。UI 更新时需要维护。比 AI 驱动工具更慢。价格不一致让人困惑。

最适合： 想要比简单扩展更可控、但又不想写代码的非技术用户。

8. ParseHub

是经典的“接近免费”的桌面爬虫，很多新手都会先试它。它运行自带浏览器来处理 JavaScript 渲染，你通过点击页面元素来训练爬虫。明确覆盖了预订站点的搜索字段、日期下拉框、AJAX 点击和弹窗——所以 Airbnb 在它的能力范围内，只是不是它的最佳场景。

工作线程的抓取速度大约是 ，付费定时任务可做到 。

• 价格： 免费方案允许 ，但单次运行有小额度限制。付费方案从每月 189 美元起——涨幅很大。
• 优点： 免费层级能处理 JS 渲染，适合新手和小型一次性项目，工作流引擎还不错。
• 缺点： 仅限桌面端（免费方案没有云端），大规模抓取速度慢，Airbnb 改选择器时会失效，付费层级相较替代方案太贵。

最适合： 想在免费方案里学习可视化抓取、并且不介意仅桌面执行的新手。

9. Instant Data Scraper

是几乎零配置测试一个可见页面能否导出的最快方法。安装免费 Chrome 扩展，打开 Airbnb 搜索结果页，它会自动识别表格数据并导出为 CSV 或 Excel。无需账户，无需配置。

问题在于：Airbnb 往往不是 Instant Data Scraper 最擅长的页面类型。 上的用户反馈说，它在内部滚动容器和动态容器上会失败。尤其在 Airbnb 上，你经常会拿到杂乱或不完整的数据，因为它没有 AI 字段识别、没有子页面抓取，也几乎没有反爬处理能力。

• 价格： 完全免费，无需账户。
• 优点： 免费、零配置、对简单提取能立刻出结果。
• 缺点： 没有 AI 字段识别（抓到的只是它“看见”的内容——而且常常很乱），没有子页面抓取，没有自定义能力，在 Airbnb 的无限滚动结果页上分页支持有限，没有定时任务，没有反爬处理。

最适合： 只想快速导出可见列表、拿个粗略数据，不在乎准确性或深度的一次性场景。

10. pyairbnb

是一个开源 Python 库，它先抓取 Airbnb 首页，获取 StaysSearch 的持久化 GraphQL 操作哈希，然后直接向 Airbnb 的 v3 搜索端点发请求。它不是浏览器自动化，而是直接调用 API，这让高级用户拥有最大的控制权。

仓库目前大约有 ，发布于 2026 年 2 月 3 日。里包含 2025 年的修复，例如“适配新的 Airbnb 数据响应”，里也有关于价格不一致的吐槽。活跃，但比较脆弱——这就是最诚实的描述。

• 价格： 免费软件。你的真实成本在于代理带宽和工程时间。
• 优点： 免费且开源，完全可定制，没有厂商锁定，能直接暴露地图范围和日期输入等搜索参数。
• 缺点： 需要 Python 基础。没有内置代理轮换或反爬绕过。Airbnb 一旦改 HTML/API 结构就会失效。没有支持 SLA。需要自己维护。

最适合： 想要最大控制权、最少厂商锁定，并且愿意维护一个会周期性失效的爬虫的开发者。

这些工具里能看出什么共性模式

把 10 款都测完后，我发现了几个很明显的规律。工具大致分成两派：一派负责把 Airbnb 的复杂性藏起来（Thunderbit、Bright Data、Apify），另一派把原始零件交给你，然后说“祝你好运”（ScraperAPI、ZenRows、pyairbnb）。中间路线的工具（Octoparse、ParseHub）试图两头兼顾，结果往往比两头极端方案都更需要维护。

另一个规律是：浏览器扩展这个类别真的被严重忽视了。尽管用户需求非常明确，但排名靠前的竞品文章甚至都没提它——而这正是我们打造 Thunderbit 要填补的空白。

每 1000 条 Airbnb 房源的成本：这些爬虫到底怎么比

这就是我刚开始研究这个领域时最希望看到的表。没有竞品文章会把不同工具的每 1000 条房源成本统一起来，尽管这才是你预算时真正关心的数字。

不过要说明几点：并不是每个供应商都按同一个单位计费。有的按结果，有的按积分，有的按带宽。桌面端无代码工具通常按方案收费，而不是按抓取行数收费。只要供应商提供了可用的公式，我就做了归一化；其余的我标注为依赖工作流。

结论很简单：如果你每月抓取少于几千条房源，Thunderbit 的积分模型或 Apify 的 actor 定价最透明。到了企业级规模，Bright Data 的按结果计费很难被超越，因为你只需要为成功响应付费。

如何应对 Airbnb 的 270 条搜索上限

如果你试过抓取整个城市的 Airbnb 房源，大概率已经撞上这个限制了。Airbnb 把搜索结果限制在大约 ——约 15 页 × 每页 18 条。这意味着，即使搜索“德州奥斯汀”，返回结果也不会超过 270 条，哪怕奥斯汀实际上有几千个活跃房源。

竞品文章通常会提到“分页”是个难点，但从不解释具体工具如何解决这个上限。下面是实际可行的绕过方式：

地理边界框

把一个城市拆成网格方块或不同社区。对每个区域分别抓取——比如“东奥斯汀”“市中心奥斯汀”“南国会大街”等。每次搜索最多返回 270 条，所以 10 个社区搜索理论上可得到多达 2700 个唯一房源。Airbnb 自己的 也确认你可以按地图区域细化筛选。

日期范围和筛选拆分

改变入住/退房日期，并应用不同筛选条件（房型、价格区间、设施），就能看到不同的房源子集。搜索“整套房源，100–200 美元/晚”和“独立房间，50–100 美元/晚”得到的结果集就不同。

各工具如何处理这个上限

• Thunderbit： 以页面为单位运行，所以按社区逐个抓取非常直接。分页抓取支持每个搜索内的点击式或无限滚动导航。
• Bright Data 和 Oxylabs： 可以通过 API 参数程序化生成分段查询集并规模化运行。
• Apify： actors 可通过输入表单接收不同地点、日期和筛选条件。
• pyairbnb： 直接暴露地图范围和日期输入等搜索参数——对开发者来说非常强大。
• Instant Data Scraper： 这里最弱——没有批处理，也没有编排模型。

你到底能抓取哪些 Airbnb 数据？示例输出字段

我在论坛里最常见的吐槽之一，是大家后来才发现某些字段根本拿不到。Airbnb 的 确认，在预订确认前，客人不会拿到确切地址；也不会在预订前共享。

下面是按字段的真实情况拆解：

这就是 Thunderbit 的 子页面抓取 功能最值钱的地方。先抓搜索结果，拿到标题、价格和评分，然后点击“Scrape Subpages”，自动访问每个独立房源并提取更深层字段——设施、完整描述、房东详情等——这些在搜索结果网格里是看不到的。原本每个房源都要单独跑一遍的抓取任务，现在一次点击就能搞定。

Thunderbit 的 AI Suggest Fields 也会根据页面类型自动适配。打开搜索结果页，它会识别房源级列；打开单个房源页，它会识别设施级细节。无需手动配置选择器。

你该选哪款 Airbnb 爬虫？

花了几周测试这些工具后，我的真实决策框架是这样的：

短租房东和物业经理，想快速看竞品、又不写代码：先用 Thunderbit。2 步工作流和子页面补全已经能覆盖大多数竞品分析需求。Instant Data Scraper 适合非常粗略的一次性导出。

房地产投资者，需要持续的全市场数据：选 Bright Data 或 Oxylabs。它们的 API 基础设施、按结果计费和结构化输出就是为这个场景设计的。

小团队或个人运营者，想做自动化定时抓取：选 Apify（适合管道自动化）或 Thunderbit（零代码定时抓取）。

开发者，想要完全控制和自定义：选 ScraperAPI 或 ZenRows 负责传输层，选 pyairbnb 做直接 API 交互。

预算敏感用户，只想先试试：选 Thunderbit 免费层级、Instant Data Scraper、pyairbnb 或 ScraperAPI 的永久免费层级。

最终其实就三个问题：你需要多快上手？你愿意为每条房源花多少钱？你需要多深的数据？

结论

2026 年的 Airbnb 数据，机会和摩擦并存。这个平台有 ，2025 年还完成了 ，但想把干净、结构化的数据拿出来，仍然要面对 Cloudflare、结果上限和动态渲染。分析订阅服务只能解决一部分问题，还会引入自己的准确性问题。

这份列表中的 10 款工具覆盖了完整光谱——从 2 步完成的 Chrome 扩展，到企业级 API，再到开源 Python 库。选哪一个，取决于你的技术熟悉度、预算，以及你想深入到什么程度。

如果你想看看现代浏览器扩展方案长什么样，去真实的 Airbnb 搜索页上试试 。我觉得你会惊讶于几分钟内能提取出多少数据。要是 Thunderbit 不适合你，至少你现在也有了另外 9 个选择，以及诚实的成本和能力对比。

祝你抓取顺利——愿你拿到的每晚价格数据，都永远比 AirDNA 的模型更新。

常见问题

1. 抓取 Airbnb 合法吗？

Airbnb 的 （更新于 2026 年 2 月 5 日）明确禁止使用“bots、crawlers、scrapers 或其他自动化方式”访问或收集平台数据。围绕公开数据抓取的更广泛法律环境仍在演变，但用户应了解合同层面的风险。本文不构成法律建议——如果你要大规模抓取或用于商业目的，请咨询熟悉你所在司法辖区的律师。

2. 我可以免费抓取 Airbnb 吗？

可以，小规模可以。包含每月 6 页， 完全免费， 提供永久的每月 1000 积分免费层级， 也是开源的。但代价通常是稳定性、数据深度或工程投入——免费工具不会像付费方案那样给你同样的完整度或反爬处理能力。

3. 我不能从 Airbnb 抓取哪些数据？

确切街道地址会在 。房东联系邮箱 。某些财务数据（如房东收款细节）也无法访问。GPS 坐标有时能从地图图钉推断，但不能保证。完整说明请看上面的示例输出字段部分。

4. 我怎么绕过 Airbnb 的 270 条搜索上限？

把目标城市拆成不同社区或邮编，分别搜索每个区域。你也可以改变日期范围，并应用不同筛选条件（房型、价格区间）来看到不同的房源子集。像 Thunderbit、Bright Data 和 Apify 这样的工具，通过分页处理或可配置搜索参数，这件事会容易很多。见上面的 部分。

5. 抓取 Airbnb 需要编程技能吗？

不需要——像 这样的浏览器扩展，以及像 和 这样的无代码工具，都不需要编程。开发者 API（ScraperAPI、ZenRows）和开源工具（pyairbnb）则需要技术能力。对大多数短租房东和物业经理来说，无代码或扩展类工具就够用了。

延伸阅读

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