首先我们需要安装 requests 和 BeautifulSoup 库，可以使用以下命令进行安装：

python">pip install requests
pip install beautifulsoup4

然后，我们需要导入 requests 和 BeautifulSoup 库：

python">import requests
from bs4 import BeautifulSoup

接下来，我们需要定义爬虫IP服务器的地址和端口号：

python">proxy_host = 'duoip'
proxy_port = 8000

然后，我们需要使用 requests 库的 get 方法发送一个 GET 请求到微博的主页，并将爬虫IP服务器的地址和端口号作为参数传递：

python">response = requests.get('weibo/', proxies={'http': f'http://{proxy_host}:{proxy_port}'})

在请求成功后，我们需要使用 BeautifulSoup 库解析返回的 HTML 文档：

python">soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

然后，我们可以使用 BeautifulSoup 的 find 方法查找微博主页上的热度预测的内容：

python">hot_search = soup.find('div', {'class': 'hot_search'})

如果找到了热度预测的内容，我们可以使用 find 属性获取热度预测的具体内容：

python">hot_search_content = hot_search.find('span').text

最后，我们可以打印出热度预测的具体内容：

python">print(hot_search_content)

以上就是使用 Python 编写一个爬取微博数据抓取及热度预测内容的爬虫程序的基本步骤和代码。需要注意的是，由于微博的反爬虫机制，这个爬虫程序可能无法正常工作，需要多次尝试和调整才能获取到有效的数据。同时，使用爬虫IP服务器来爬取数据可能违反了微博的使用协议，可能会导致账号被封禁，因此在实际使用中需要谨慎考虑。