Airbnb评论数据集: 住宅代理采集租房数据

当爬虫撞上反爬，租房数据咋搞？

最近有个做民宿分析的朋友找我吐槽，说用普通爬虫抓Airbnb房源数据，刚跑两天账号就被封了。这情况咱们都懂，现在平台反爬虫机制跟防盗门似的，普通手段根本玩不转。这时候就得祭出咱们的杀手锏——住宅代理IP。

住宅代理为啥是破局关键？

市面上的代理IP主要分三类：机房IP、数据中心IP、住宅IP。前两种就跟批发市场的塑料袋似的，平台一抓一个准。而住宅IP是运营商分配给真实用户的，就像给爬虫穿了件隐身衣。用ipipgo的住宅代理服务实测，同一目标网站请求成功率能从30%飙到95%以上。

import requests
from itertools import cycle

proxy_pool = cycle(ipipgo.get_proxy_list(type='residential'))   动态获取住宅IP池

def get_listings(page):
    proxy = next(proxy_pool)
    try:
        res = requests.get(
            url=f'https://airbnb.com/listings?page={page}',
            proxies={'http': proxy, 'https': proxy},
            timeout=10
        )
        return res.json()
    except Exception as e:
        print(f"用{proxy}请求翻车了: {str(e)}")
        return None

实战避坑指南

搞数据采集就像打游击战，得讲究策略。三点血泪经验：

1. 请求节奏要自然：别跟机关枪似的突突突，随机间隔1-5秒，模仿真人浏览
2. 用户代理要轮换：搭配不同浏览器指纹，别让平台看出是同一台机器
3. 失败处理要智能：遇到验证码别死磕，自动切IP才是王道

常见问题排雷区

Q：为啥用ipipgo的代理总比别家稳？
A：他家专门做住宅IP，IP池里都是真实家庭宽带，不像某些服务商拿机房IP冒充。上次我同时测了五家服务商，ipipgo的请求成功率长期保持在90%以上。

Q：采集频率到底怎么控制？
A：这个得看平台反爬强度。建议新手先用「5秒/次」的节奏，配合ipipgo的智能切换策略。如果发现触发验证码，立马切IP并降低到10秒/次。

Q：遇到验证码怎么破？
A：别头铁硬刚，立马做三件事：1. 清空cookies 2. 更换UserAgent 3. 切换ipipgo的新IP。这套组合拳下来，90%的验证码都能绕开。

数据安全要注意

最后唠叨句，用代理IP采集数据虽好，可别碰用户隐私信息。咱们就老老实实采集公开的房源特征、评论内容这些，既合规又安全。ipipgo的服务协议里也明确写着，禁止用于非法数据采集，这点要切记。

说句大实话，现在做数据分析的谁不用代理IP？关键得选对工具。用了小半年ipipgo，最大的感受就是他们技术支持响应快，IP池更新及时。上次遇到个奇葩的反爬策略，他们工程师半小时就给解决了，这种服务才值得长期合作。