打开百度学术主页，爬取百度学术热门关键字，解析数据并存储到.json文件。

要实现打开百度学术主页，爬取热门关键字，并解析数据存储到.json文件中，你可以使用Python编程语言配合requests库来发送网络请求，以及使用BeautifulSoup库来解析网页内容。然后，将解析得到的数据保存到.json文件中。以下是实现这一功能的基本步骤：

1. 使用requests库获取百度学术主页的HTML内容。
2. 使用BeautifulSoup解析获取到的HTML内容，定位到包含热门关键字的部分。
3. 提取热门关键字信息，并进行相应的数据处理。
4. 将处理后的数据保存为.json格式文件。

下面是一个简单的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json

# 获取百度学术主页的HTML内容
url = 'https://xueshu.baidu.com/'
response = requests.get(url)
html_content = response.text

# 解析HTML内容，提取热门关键字
soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
hot_words_tag = soup.find_all('a', class_='hot-word')  # 假设热门关键字被包含在class为'hot-word'的<a>标签中
hot_words = [tag.get_text() for tag in hot_words_tag]

# 将热门关键字数据保存为.json格式文件
data_to_save = hot_words
with open('hot_words.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data_to_save, f, ensure_ascii=False, indent=4)

print("热门关键字已保存到hot_words.json文件中")

需要注意的是，实际的网页结构可能与上述代码中的解析方式不同，因此你需要根据实际的HTML结构调整选择器。同时，由于网站的反爬虫策略，可能需要处理一些额外的问题，比如添加请求头、使用cookies、处理JavaScript动态加载的内容等。