请使用Python爬取微博数据，以评论、点赞、转发、粉丝、时间、状态、正文等作为数据特征。

好的，首先需要准备以下工具和库：
- Python 3.x
- requests 库
- BeautifulSoup 库
- Chrome浏览器
- Chrome浏览器驱动（根据自己的Chrome浏览器版本选择下载）

接下来，我们按照以下步骤进行微博数据爬取：

1. 打开Chrome浏览器，登录微博账号，并打开需要爬取数据的微博页面。

2. 按F12打开开发者工具，选择“Network”选项卡，并刷新页面。我们可以看到页面请求的网络请求。

3. 找到名为“XHR”的网络请求，点击它，并在“Headers”选项卡中找到“Request Headers”中的“cookie”一项。复制该项的值，作为后面爬取微博数据的Cookie。

4. 在“Headers”选项卡中找到“Query String Parameters”一项，其中包含了许多参数，我们需要记录下其中的“containerid”和“page”参数。其中，containerid代表要爬取的微博页面的containerid，而page代表要爬取的页数。

5. 使用requests和BeautifulSoup库进行数据爬取。代码如下：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = 'https://m.weibo.cn/api/container/getIndex?containerid=XXX&page=YYY'
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',
    'Cookie': 'XXX'  # 将XXX替换为刚刚获取到的Cookie
}

response = requests.get(url, headers=headers)
json_data = response.json()
cards = json_data['data']['cards']

for card in cards:
    if card['card_type'] == 9:
        mblog = card['mblog']
        created_at = mblog['created_at']
        text = mblog['text']
        reposts_count = mblog['reposts_count']
        comments_count = mblog['comments_count']
        attitudes_count = mblog['attitudes_count']
        user = mblog['user']
        screen_name = user['screen_name']
        followers_count = user['followers_count']
        verified = user['verified']
        print(created_at, text, reposts_count, comments_count, attitudes_count, screen_name, followers_count, verified)

在上面的代码中，我们使用requests库发送网络请求，并将响应数据转换为JSON格式。然后，我们遍历所有的微博卡片，并找到其中的“card_type”为9的卡片，即微博卡片。我们提取出其中的评论、点赞、转发、粉丝、时间、状态、正文等数据特征，并打印输出。

需要注意的是，这里只爬取了一页的数据。如果需要爬取多页数据，只需要将上面代码中的page参数改为需要爬取的页数即可。