编写一个功能强大的微博爬虫，例如使用 Python 的 requests 库获取网页内容，BeautifulSoup 或 lxml 解析 HTML，以及 pandas 数据处理，这里提供一个基本的示例来抓取微博的微博数量、评论数量和分类信息。

创建一个功能齐全的微博爬虫通常涉及以下几个步骤：

1. **导入必要的库**：
首先，我们需要导入 `requests` 用于发送 HTTP 请求，`BeautifulSoup` 或 `lxml` 用于解析 HTML，以及 `pandas` 用于数据分析。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

2. **发送请求**：
使用 `requests.get()` 发送请求到微博的用户主页或搜索结果页，并设置合适的头信息以模拟浏览器访问，避免被识别为机器人。

def fetch_page(url):
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'
    }
    response = requests.get(url, headers=headers)
    return response.text

3. **解析 HTML**：
利用 `BeautifulSoup` 解析 HTML 文档，定位包含所需信息的部分。比如微博数量可能在一个特定的 `<div>` 标签内，评论数在另一个 `<span>` 中。

def parse_html(html, selector_dict):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    parsed_data = {key: soup.select_one(selector).text for key, selector in selector_dict.items()}
    return parsed_data

4. **提取关键信息**：
定义一个字典 `selector_dict`，包含每个信息对应的 CSS 选择器。例如：

   selector_dict = {
       '微博数量': '.weibo-count',
       '评论数量': '.comment-count',
       '分类信息': 'h1 a[itemprop="name"]'
   }

5. **遍历和收集数据**：
对于每一条微博，我们都需要获取其详细信息，可以结合翻页、循环等方式。这里以固定页数为例。

def collect_weibo_info(base_url, num_pages):
    data = []
    for page_num in range(1, num_pages + 1):
        url = base_url + f'?page={page_num}'
        html = fetch_page(url)
        page_data = parse_html(html, selector_dict)
        data.append(page_data)
    return data

6. **数据整理和输出**：
最后将所有数据存储到 `pandas` DataFrame 中，便于后续处理和分析。

def save_to_df(data):
    df = pd.DataFrame(data)
    print(df)

使用上述函数，你可以开始爬取指定微博用户的微博数量、评论数量和分类信息。注意，这只是一个基础框架，实际应用中可能需要处理更多细节，如处理 JavaScript 加载的内容、异常情况等。同时，务必遵守微博的爬虫政策和法规。