
如何使用 Python 抓取 Expedia 数据:酒店、价格与评分(2026 年指南)
使用 Python 结合 JavaScript 渲染、代理服务器、CSS 选择器和分页功能,抓取 Expedia 的酒店列表,然后对数据进行清理并导出为 CSV 格式。
作者简介
米海·马克西姆(Mihai Maxim)是 WebScrapingAPI 的全栈开发工程师,他在产品各领域均有贡献,并协助为该平台构建可靠的工具和功能。

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使用 Python 结合 JavaScript 渲染、代理服务器、CSS 选择器和分页功能,抓取 Expedia 的酒店列表,然后对数据进行清理并导出为 CSV 格式。

简要说明:XPath 和 CSS 选择器都能定位 DOM 元素,但它们解决的问题不同。CSS 选择器更快、更易读,适合直接选择。当你需要从任意方向遍历 DOM、匹配文本内容或处理复杂的条件逻辑时,XPath 就会胜出。大多数生产项目都能从这两种策略中获益。

简而言之:当您需要从您已经信任的 HTML 中提取简短、可预测的文本模式(价格、SKU、电子邮件、日期)时,使用 regex 进行 Web scraping 就会大显身手。将 Python 的 re 模块与 Beautiful Soup 搭配使用,将模式范围扩大到解析的节点而不是原始标记,让 regex 远离完整的 HTML 树解析。本指南将介绍标题和价格搜索器的工作原理、高级 regex 功能,以及真正的搜索器在生产中会遇到的陷阱。

简要说明:网络搜索项目在代码失败之前,其规划早已失败。这十个刮擦问题将引导您了解合法性、API 替代方案、反僵尸防御、成本、刷新频率、数据质量和管理,以便您确定工作范围、选择正确的堆栈,并避免在生产中悄然扼杀刮擦程序的失败模式。

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简而言之:首先确定表格行是否存在于 HTTP 响应中、是否通过数据请求获取,还是需要浏览器渲染。然后使用下文提到的静态 Axios 和 Cheerio 脚本,或针对性更强的 Puppeteer 方案,在 JavaScript 中抓取 HTML 表格,验证基于表头的记录,去除页面重复项,并安全地写入 CSV 文件。 HTML 表格将信息组织为行和列,通常包含 <table>、<tr>、<th> 和 <td> 元素。在 JavaScript 中抓取 HTML 表格,是指检索或渲染该标记,将每行数据转换为 JavaScript 对象,验证结果,并将其序列化为 CSV 等格式。

简要说明:Jsoup 是 Java 中用于 HTML 解析的默认库。本指南介绍了整个生命周期(Maven 设置、加载文档、CSS 选择器、DOM 遍历、提取、修改和序列化),以及可运行的刮擦项目、错误处理、分页和将您推向无头浏览器或刮擦 API 的限制。

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简而言之:要以 Python 方式从 HTML 中提取文本,请使用真正的解析器(BeautifulSoup、lxml.html 或 html-text)解析标记,去除脚本、样式和网站 Chrome 浏览器,然后在保存前对空白和 Unicode 进行规范化处理。本指南对主要库进行了比较,修正了常见的清理陷阱,最后提供了一个可运行的爬虫,可写入 JSONL 和每页的 .txt 文件。

TL;DR:这是一本有见地的、端到端的指南,介绍如何在 2026 年使用 Scrapy 进行网页刮擦。你将安装 Scrapy、在外壳中建立选择器原型、构建多页面电子商务蜘蛛、使用 Item Loaders 清理项目、持久化到数据库、加固设置以防封禁,以及为 JavaScript 渲染的页面安装 Scrapy-Playwright。

简而言之:在 Scrapy 中使用 JavaScript 并不总是需要浏览器。首先应检查原始响应、网络请求和嵌入式页面状态;仅当目标数据确实依赖于浏览器执行时,才添加 scrapy-playwright,然后有针对性地控制等待、交互、清理和并发。

简要说明:这本 XPath 小抄涵盖了网络搜刮实际需要的语法、谓词、轴和函数,还有 CSS 到 XPath 转换表和可运行的 Puppeteer 和 Scrapy 示例。下次当你依赖的网站上的 CSS 选择器悄无声息地崩溃时,你可以将它作为桌面参考。

简而言之:正确的选择取决于 Scrapy 的瓶颈是渲染、阻塞、语言适配还是操作。 在可能的情况下保留或扩展运行良好的爬虫;对于交互式页面,使用浏览器工具;对于操作类任务,使用托管平台;对于范围有限的静态任务,使用轻量级技术栈;当请求基础设施成为限制因素时,使用托管 API。通过成本模型和具有代表性的概念验证来验证候选方案。

Rust 是一种运行速度快且内存利用率高的编程语言。但它在处理网页抓取方面表现如何呢?请阅读这篇适合初学者的指南,了解如何使用它来构建一个基础的网页抓取工具。