我的整个算法的思路很简单，文字版步骤如下：
1、通过话题广场进入某个话题的页面，避免了登陆注册页面的验证，查找到对应要爬取的话题，从 url 中得到话题id
2、该页面的所有资源采用了延迟加载，如果采用模拟浏览器进行加载的话还是很麻烦，经研究后发现知乎有前后端数据传输的api，所以获取数据方面是基于知乎提供的api，详情请见仓库中的《知乎api》
3、设置 offset 和 limit，以及将爬取的评论用几个正则和简单的去重操作进行处理，就能开始获取数据并存储到数据库里
1、进入某个话题，得到话题ID，拿西邮为例，url为：https://www.zhihu.com/topic/20019540/top-answers， 则得到话题id为 20019540，并在在 main 中修改对应变量值
2、在 ZhiHuCrawler.py 代码中设置 q_num （爬取的精华问题的个数）， ans_num （爬取的回答的问题个数）
3、在 saveMysql 方法中修改 mysql 的相关连接信息
4、执行该 ZhiHuCrawler 脚本
1、知乎的反爬很简单，但是每年都在变，所以我版本适用于 2018 年的知乎，后续未知；
2、话题id只能手动获取，想改成非手动也很容易，可以拿上面的思路实现
3、去除脏数据时（评论去重）遇到了些困难还没有解决，比如对于恶意刷评论（内容重复），我们需要去重，但 mysql 中blog 长文本类型无法设置为唯一索引，所以现在设想解决方法有：
1、将评论编成 MD5 值或者是某个索引
2、改用非关系型数据库实现去重，比如 Reddis