用python爬取1000名微博用户信息，包括用户发表的微博内容、关注对象、粉丝，对爬取内容清洗并提取用户特征，对1000名用户根据爬取的特征数据可视化。

您可以使用Python中的第三方库来爬取微博用户信息，如beautifulsoup、selenium等。以下是一个大致的步骤：

1. 导入所需库：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time

2. 设置请求头，模拟浏览器请求：

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.82 Safari/537.36"
}

3. 定义一个函数来获取用户信息：

def get_user_info(user_id):
    url = f"https://weibo.cn/{user_id}/profile"
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
        # 在这里解析HTML页面，提取用户信息
        # ...
        # 返回用户信息
        return user_info
    else:
        return None

4. 循环爬取1000名用户的信息：

user_ids = ['user1', 'user2', ..., 'user1000']
user_data = []

for user_id in user_ids:
    user_info = get_user_info(user_id)
    if user_info:
        user_data.append(user_info)
    time.sleep(1)  # 设置延时，避免请求过于频繁被封IP

5. 对爬取的内容进行清洗和特征提取：
根据您的需求，可以对微博内容进行文本清洗、分词，提取关注对象和粉丝等信息。您可以使用Python中的正则表达式、分词库（如jieba）等进行处理。

6. 使用数据可视化库，如matplotlib、seaborn等，对特征数据进行可视化分析：
根据您提取的用户特征数据，可以使用各种图表来展示，如柱状图、饼图、散点图等。

这只是一个大致的步骤，具体的实现细节还需要您根据实际情况进行调整和完善。同时，爬取他人信息涉及到隐私问题，请确保遵守相关法律法规，并尊重他人隐私。