在Python中，编写微博关键词爬虫通常涉及到使用网络爬虫库如`requests`和`BeautifulSoup`（或更现代的`selenium`和`pandas`）来获取网页内容，然后使用正则表达式或者自然语言处理库如`nltk`或`spaCy`来提取关键词。以下是一个简化的示例，展示了如何使用`requests`和`BeautifulSoup`来抓取微博页面并提取关键词：

```python import requests from bs4 import BeautifulSoup import re # 微博搜索API（假设存在，实际可能需要使用微博开放平台的API） def get_weibo_search(url, keyword): response = requests.get(url.format(keyword)) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') return soup # 提取关键词 def extract_keywords(soup): content = soup.find('div', class_='weibo_text') or soup.find('div', class_='msg') if content: keywords = re.findall(r'b(w+)b', content.text) return keywords else: return [] # 示例调用 def main(keyword): url = "https://weibo.com/search?q={}" soup = get_weibo_search(url, keyword) keywords = extract_keywords(soup) print("关键词: ", keywords) # 使用时调用 main('你的关键词')