如何用python爬取微博热搜数据然后导入一个名字为1的一个文档里面，并且对其进行分词生成词云

可以使用Python中的jieba和wordcloud库来对微博热搜数据进行分词并生成词云。

以下是示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
from wordcloud import WordCloud

# 爬取微博热搜页面
url = 'https://s.weibo.com/top/summary?cate=realtimehot'
response = requests.get(url)

# 使用beautifulsoup解析页面
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 获取热搜列表
hot_list = soup.find_all('td', class_='td-02')

# 将热搜写入文件，并进行分词
with open('1.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    text = ''
    for i, hot in enumerate(hot_list):
        text += hot.text.strip() + ' '
        f.write(f'{i+1}. {hot.text.strip()}\n')

words = jieba.lcut(text)

# 生成词云
wc = WordCloud(width=800, height=600, background_color='white', font_path='simhei.ttf')
wc.generate(' '.join(words))
wc.to_file('1.png')

运行以上代码，即可将微博热搜数据写入名为1的文档中，并生成名为1.png的词云图片。需要注意的是，以上代码中`simhei.ttf`需要替换为本地计算机中的中文字体路径。