最初的问题
是否存在这样一个程序，能有效识别出干货答案的过滤器？通过这些干货答案做更强的自己
背景：比较喜欢用手机刷知乎，觉得的确有一些干货回答．但是一个一个答案地这样去看，效率太低．
阶段０
最开始是把一些好的答案收藏在收藏夹中(感谢知乎提供此功能）,然后没有多久就到达收藏限制：最多50个收藏夹．因为要分类，所以没多久就到50了．并且也没有多级分类呀．找起来也不方便．这让理工直男崩溃(好吧，夸张了点)．
这本身也反映了一个有意思的地方，对事物的划分远比想的要多得多．
让我背50个分类，还真不容易做到．但是对一个回答进行大致分类很容易突破50.去图书馆看下就知道分类的复杂性．
另外分类是有价值的．一类知识往往更另一类知识是没有啥关系，也就是一毛钱的关系也没有．过了很久，我才明白一个基本的道理(鸡汤？)这个世界主要有两种事情：一种关我屁事，另一种不关我屁事．分类主要讲的就是这个道理．
阶段１
掌握了一把新锤子，对世界的看法也略有点不同．(感谢知乎的开放性)．
刷久了知乎，对一些知乎上的大Ｖ有了认识．基于一个好答案的作者，通常还能写出另外一个好答案的常识．开始刷一些人的答案．
很快，发现了新问题．我CAO,不少人狂写答案，也狂收藏别人的好答案．通常一个人写几百个答案＋几百个收藏．首先肯定是手机不给力，刷个答案要等几秒，流量也受不了．
很早的时候，就知道网络爬虫这个东西．可以用来抓取网页内容．知乎除了手机移动端软件，还有网页版本．就想着也许能搞个小爬虫把我的收藏弄下来，然后导入笔记软件．好处有２个：１）笔记软件可以多级分类管理；２）可以节省流量，打开也更顺畅．
不过了，首先想着做一个小爬虫(做个比较稳定能用的小爬虫）也挺费时间的(几天做一个XX，我是不大信的，做个不稳定的原型小玩具还行．能用的东西总是要解决一堆繁琐的小麻烦．），其次这玩艺的意义又真的有多大？也就是值得的问题．
然，python已经出到3.x了．我还没有一点了解，除了知道有这么个语言存在．虽说我的职业是软件工程师．但却是相当古董的C粉．知道lisp的优点，C的强大，Ｃ＋＋的牛B.然而真正掌握的还行只有C.得益于python的悠久历史，各类库的支持，外加一堆base python net spider(网络爬虫)的实例．我想在这样条件下做个小爬虫应该要轻松许多，是时候学下python做爬虫了．
有一个清楚的认识是：学术性的东西，上知乎是不合适的．
没多久(约２周)，就能用python下载自己知乎的收藏：） 然后开始下载那些大V的收藏夹．
note:这真的不算是14天学会python.离学会还差得远．只是说目的真不是学python.
阶段2
做一个可以被别人利用的人，其实并不是坏事．
又花了一些时日，小爬虫可以爬下指定用户的所有收藏夹．
有了这把锤子，自然开始了疯狂下载模式．没多久，就下载了上万条答案！事实上也就下载了20+人的收藏．
一小时3600秒，10秒下载一个条答案．那么一个晚上10h*360=3600条．
我CAO,两个大问题来了：这下载能力远远超过我看答案的能力．其次，我要去下载谁的答案？
插个小段子 # 禁止今日头条和悟空问答爬虫抓取知乎网站内容 Crawl-delay: 10
https://www.zhihu.com/robots.txt
看来还是有不受欢迎的来客！下载别人的东东还是要有基本礼仪:不要下载太快,10秒下载一个条答案.
回到正题，可以预料很快我就不知道要去下载谁的收藏答案，其次若知道要下载谁的，很快就有Ｎ多海量答案等着我去看．
还有一个小疑惑：既然知乎是一个”注册知乎，发现更大的世界”的世界．感觉是一个没有地图索引的世界．人们随机的在这个世界跳来跳去．那个搜索功能还能做得更好．
阶段３
假说：牛Ｂ的人，收藏的答案也比较有质量
如果这个假说比较合理，那么首先去下载牛Ｂ的人是个不错的选择．
关注的人多就是牛Ｂ的人，也是个合理的直观想法．
然而我想说，其实不少名人有很多粉，但是他们真的不关联好答案，应该是比较忙．
虽然如此，以关注人多少来做为标准是一个可行的方案．
方案思路如下：
１.从一组关注人为起点．
２．采用广度优先算法，把每个关注人的关注作为下一次搜索的起点．
３.重复几次1-2步骤．
按照６度分离理论，理论上每个人之间最短距离不超过６个．事实上也的确遍历几层(不太记得，好像是８层)就能收集100K＋的人．
前10的大牛名单：
follow:就是关注人数，张佳玮百万级的关注．
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id:张佳玮用户标识
href:/people/zhang-jia-wei
answer:3078paper:741follow:1448815
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id:李开复用户标识 1
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id:丁香医生用户标识
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id:张小北用户标识
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id:李淼
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id:朱炫
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id:采铜用户标识
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