python携程酒店价格

### 使用 Python 爬虫获取携程酒店价格数据

为了实现这一目标，可以采用如下方法：

#### 构建 URL 和发送请求
构建访问特定酒店详情页的URL字符串是一个起点。对于每一个想要查询价格信息的酒店ID，都需要构造对应的网页链接并发起HTTP GET 请求来加载页面内容。

import requests

url_template = 'http://hotels.ctrip.com/hotel/{hotel_id}.html'
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)",
}
response = requests.get(url=url_template.format(hotel_id="example_hotel_id"), headers=headers)

#### 解析 HTML 获取价格信息
一旦获得了响应对象`response`，则可通过解析HTML文档结构找到包含价格的信息节点。通常情况下，这一步骤需要用到BeautifulSoup库或者其他类似的HTML解析工具包来进行DOM树遍历操作。

from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(response.content, features='lxml')
price_elements = soup.select('.J_price_lowList')  # 假设这是存储最低价的位置的选择器路径
prices = [element['data-price'] for element in price_elements]
print(prices)  # 输出所有抓取到的价格列表

#### 处理 AJAX 加载的内容
部分动态加载的数据可能不会直接显示于初始HTML源码之中，而是通过AJAX异步调用来填充至前端界面。此时就需要模拟API接口请求以获得完整的JSON格式回复中的价格字段。

ajax_url = BASE_URL + '&hotelId={}'.format("example_hotel_id")  
# 这里的BASE_URL是从另一个参考资料中提取出来的用于获取评论的服务端地址[^2]

try:
    ajax_response = requests.get(ajax_url, headers=headers).json()
except Exception as e:
    print(f"Failed to fetch data from {ajax_url}: ", str(e))
else:
    room_prices = []
    try:
        reviews_section = ajax_response["Response"]["ReviewList"]
        # 如果存在此键，则说明还有更多可用评价；反之则是最后一页。
        if not isinstance(reviews_section, list): raise KeyError
        
        # 对于房间价格的具体位置需依据实际情况调整XPath/CSS Selector表达式
        rooms_data = ajax_response["Data"]["HotelRoomPriceInfoDTOs"] 
        for item in rooms_data:
            lowest_price = min([int(rateplan['MinSalePrice']) for rateplan in item['RatePlans']])
            room_prices.append(lowest_price)

    except KeyError:
        pass
    
finally:
    print(room_prices or ["No more prices found."])

需要注意的是，在编写爬虫脚本时应当充分考虑异常情况的发生以及网站针对自动化客户端所设置的各种防护机制。例如频率限制、验证码验证等都可能导致简单的GET请求失败。因此建议加入适当的延时等待逻辑，并且研究目标站点的安全策略以便更好地规避潜在的风险因素[^4]。