请你用Python编写一个功能强大的爬虫，功能要能爬取微博的微博数量评论数量与微博类别。

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。请注意，微博的具体 API 和结构可能会有所变化，此代码仅作为参考，实际操作可能需要针对目标网站进行调整。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def get_weibo_info(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)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    
    # 假设微博数量在某个class为"weibo_count"的元素中，评论数量在"class=comment_count"，类别在"title"属性
    weibo_count = soup.find('div', class_='weibo_count').text.strip()
    comment_count = soup.find('span', class_='comment_count').text.strip()
    
    # 获取微博类别，假设在title标签中
    category = soup.find('a', {'itemprop': 'name'}).text
    
    return weibo_count, comment_count, category

# 示例微博链接
url = "https://weibo.com/your_username/statuses"

# 调用函数并存储结果
data = []
for i in range(1, 10):  # 取前10条微博为例，实际可能需要遍历更多
    page_url = f"{url}?page={i}"
    weibo_info = get_weibo_info(page_url)
    data.append(weibo_info)

# 将数据放入 DataFrame
df = pd.DataFrame(data, columns=['微博数量', '评论数量', '微博类别'])
print(df)

# 提醒：这个例子仅适用于静态HTML页面，如果是动态加载或者有反爬机制的微博，可能需要使用Selenium等库配合或者分析API文档进行爬取。