Python爬虫微博关键词代码

在Python中，编写微博关键词爬虫通常涉及到使用网络爬虫库如`requests`和`BeautifulSoup`（或更现代的`selenium`和`pandas`）来获取网页内容，然后使用正则表达式或者自然语言处理库如`nltk`或`spaCy`来提取关键词。以下是一个简化的示例，展示了如何使用`requests`和`BeautifulSoup`来抓取微博页面并提取关键词：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re

# 微博搜索API（假设存在，实际可能需要使用微博开放平台的API）
def get_weibo_search(url, keyword):
    response = requests.get(url.format(keyword))
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    return soup

# 提取关键词
def extract_keywords(soup):
    content = soup.find('div', class_='weibo_text') or soup.find('div', class_='msg')
    if content:
        keywords = re.findall(r'\b(\w+)\b', content.text)
        return keywords
    else:
        return []

# 示例调用
def main(keyword):
    url = "https://weibo.com/search?q={}"
    soup = get_weibo_search(url, keyword)
    keywords = extract_keywords(soup)
    print("关键词: ", keywords)

# 使用时调用
main('你的关键词')

注意，这只是一个基本示例，实际操作可能需要处理分页、登录验证、反爬虫策略（如设置User-Agent、cookies等）以及遵守微博的使用协议。另外，微博可能会有反爬机制，频繁抓取可能会导致账户被封禁。