python爬虫微博词云

要实现这个功能，你需要以下几个步骤：

1. 选择一个合适的 Python 库来爬取微博数据，比如 weibo-scraper 或者 weibo-spider。
2. 对于每个微博，使用 jieba 等中文分词库进行分词，并统计每个词出现的频率。
3. 使用 wordcloud 库生成词云图。

下面是一个简单的示例代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 爬取微博数据
url = 'https://weibo.com/u/1234567890'
html = requests.get(url).content
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
texts = soup.findAll(text=True)

# 分词并统计词频
words = []
for t in texts:
    seg_list = jieba.cut(t)
    for w in seg_list:
        if len(w) > 1:
            words.append(w)
word_freq = {}
for w in words:
    if w in word_freq:
        word_freq[w] += 1
    else:
        word_freq[w] = 1

# 生成词云图
wc = WordCloud(background_color='white', width=800, height=600)
wc.generate_from_frequencies(word_freq)
plt.imshow(wc)
plt.axis('off')
plt.show()

需要注意的是，微博的网页结构可能会随时改变，需要根据实际情况对代码进行调整。