← Все статьи
Вариант использования 3 минуты чтения

Как туристические стартапы агрегируют тарифы авиакомпаний

Сервисам сравнения тарифов необходимо собирать цены с десятков защищенных сайтов авиакомпаний одновременно. Вот как устроена эта инфраструктура изнутри.

traveluse-caseproxygeo-targeting

Сравнение тарифов на поездки, один из самых технически сложных сценариев в сборе веб-данных. Авиакомпании и онлайн-турагентства (OTA) показывают разные цены в зависимости от локации, браузера, времени суток и истории запросов. Создание надежного агрегатора тарифов требует одновременного решения всех этих задач.

Технические сложности

Страницы с ценами авиакомпаний защищены сильнее большинства других сайтов:

  • Строгая защита от ботов. Большинство крупных авиакомпаний используют сторонние сервисы обнаружения ботов.
  • Географическая вариативность цен. Рейс из Лондона в Нью-Йорк имеет разную стоимость при поиске из Великобритании, США или Индии.
  • Динамический рендеринг. Результаты тарифов загружаются асинхронно после нескольких вызовов API внутри страницы.
  • Отслеживание сессий. Цены меняются между загрузками страниц (известное сообщение "найденный тариф больше недоступен").

Как устроен агрегатор тарифов

Шаг 1: Поисковый запрос

Агрегатор получает поисковый запрос (пункт отправления, назначения, даты, пассажиры) и параллельно распределяет его по множеству целевых сайтов авиакомпаний и OTA.

Шаг 2: Параллельный сбор данных

Каждый целевой ресурс требует своего подхода:

tasks = [
    # Static API endpoint, fast single request
    {"url": "https://api.airline-a.com/fares?from=LHR&to=JFK&date=2026-04-15", "type": "single"},
    # JavaScript-heavy SPA, needs browser rendering
    {"url": "https://airline-b.com/search?o=LHR&d=JFK&dt=20260415", "type": "browser", 
     "options": {"waitFor": ".fare-results"}},
    # Geo-restricted pricing, needs US proxy
    {"url": "https://ota-site.com/flights/LHR-JFK", "type": "proxy",
     "options": {"proxyCountry": "US"}},
]

Шаг 3: Парсинг и нормализация

Каждый сайт возвращает данные в своем формате. Агрегатор нормализует все в единую схему: авиакомпания, номер рейса, вылет, прилет, цена, валюта, класс обслуживания.

Шаг 4: Дедупликация и ранжирование

Один и тот же рейс появляется на нескольких сайтах по разным ценам. Агрегатор выполняет дедупликацию по номеру рейса и показывает самый дешевый вариант для каждого маршрута.

Почему здесь важны API для сбора данных

Без такого сервиса, как FourA, туристическому стартапу пришлось бы:

  • Поддерживать пул резидентных proxy в десятках стран
  • Масштабировать headless-браузеры с патчами против систем детекта
  • Разрабатывать логику повторных попыток под каждую систему защиты от ботов
  • Обрабатывать блокировки IP и вручную ротировать пулы proxy

Одна только эта инфраструктура может стоить дороже всего остального приложения. API для сбора данных скрывает эти сложности за единым endpoint.

Ключевые факторы

  • Геотаргетинг критически важен. Авиакомпании показывают разные цены в зависимости от региона. Используйте параметр proxyCountry, чтобы собирать цены с позиции путешественника.
  • Скорость имеет значение. Поиск билетов критичен ко времени. Пользователи ждут результат за секунды. Используйте задачи single для API endpoints и browser только при необходимости.
  • Соблюдение правил обязательно. Учитывайте rate limits и условия использования. Некоторые авиакомпании предоставляют партнерские API с авторизованным доступом к данным о тарифах.

С чего начать?

Если вы создаете туристический продукт, которому нужны данные о ценах, обратитесь к документации FourA API и руководству по выбору типов задач за техническими подробностями.

Но главный вопрос заключается в архитектуре. Стартапы, успешно агрегирующие тарифы, не просто выбирают подходящий API. Они проектируют распределение поисковых запросов (fanout), кэширование и уровни нормализации с учетом того, что сайты всех авиакомпаний работают по-разному. Тип задач proxy с геотаргетингом берет на себя самую сложную часть этой задачи.