考虑到将写的内容爬取下来，保存起来的避免误删，算是个备份的，而且方便查找，阅读起来也更方便，使用起来也好很多
1、保存回答到pdf、markdown，并保存相应的图片、codes以及website，排版基本按照网页，支持保存数学公式到markdown，回答会保存提问和自己的回答
2、保存article到pdf、markdown，并保存相应的图片、codes以及website，排版基本按照网页，支持保存数学公式到markdown
3、保存想法到text并保存相应的图片，最后对所有text进行汇总到一个档案
-----------20230729 使用beautifulsoup库来进行解析网页，使用起来更加稳定的而且排版更加贴近网页，之前是使用的selenium
-----------202306 上传
按照发布时间分目录存放，保存了图片以及文本文件
点击即可进入think目录查看的
2023-01-21 13:01
点击即可进入article目录查看的
每篇article都附带了修改时间和IP属地
保存到Markdown格式的数学公式、codes和图片
泰勒公式推导方式
c++_set运算符重载
保存到PDF格式的，标题下面是网址
点击即可进入answer目录查看的
每篇回答也附带了修改时间和IP属地
保存到Markdown格式的数学公式、codes和图片
矩阵A正定，证A的逆矩阵和伴随矩阵也正定
Visual_Studio_Code_怎么编写运行_C、C++_程序
保存到PDF格式的，标题下面是网址
win10 python
1、点击下面这个网页，安装miniconda也就是安装python，下载好以后安装即可，在安装时需要加入到系统环境变量，勾选下图第二个框即可。
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py310_23.3.1-0-Windows-x86_64.exe
2、接着需要修改python安装的路径，将msedgedriver\.condarc这个档案放到根目录C:\Users\username即可，另外再打开一个cmd或者PowerShell
运行conda clean -i输入Y即可，此时Python已经可以使用了
3、安装Python相关的调用库，另外再打开一个cmd或者PowerShell，运行
cd C:\Users\usrname\zhihu
pip install -r .\requirement.txt
运行以下内容，这一步是手动操作，需要人工输入账号和密码，然后点击登录就行，登录以后会自动保存好cookie，以后爬取时就不用重复登录了，保存的cookie在这个目录的cookie，产生的档案是cookie_zhihu.pkl
爬取一旦开始就自动运行了，爬取窗口一般不能最小化，可以做其他事情的
爬取知乎想法
默认的爬取每篇想法的睡眠时间是 6s*图片的数量 以上
python crawler.py --think --links_scratch爬取知乎回答
默认的爬取每篇回答的睡眠时间是16s以上，这边实际爬取耗时平均是每篇 30s每个图片需要6s, --MarkDown控制是否保存markdown格式的网页内容
若是PDF看起来版式太大，调小参数就可以printop.scale，不是特殊情况一般不用调整
python crawler.py --answer --MarkDown --links_scratch爬取知乎的article
默认的爬取每篇article的睡眠时间是16s以上，这边实际爬取130多篇，耗时平均是每篇 33.096s每个图片需要6s
python crawler.py --article --MarkDown --links_scratchpython crawler.py --think --article --answer --MarkDown --links_scratch--links_scratch：重命名*.txt，然后爬取所有的article链接+标题，或者所有的回答链接+标题。article\article.txt和answer\answers.txt都保存了链接和标题
--MarkDown：保存markdown格式的article或者回答的
--think：是否爬取想法的
--article：是否爬取article的
--answer：是否爬取回答的
所以，爬取所有的article或者回答的链接，需要加--links_scratch，会重命名article.txt或者answers.txt，然后生成answers.txt或者article.txt，并爬取txt的网址
python crawler.py --think --article --answer --MarkDown --links_scratch
python crawler.py --answer --MarkDown --links_scratch
python crawler.py --article --MarkDown --links_scratch
python crawler.py --think --MarkDown --links_scratch直接爬取当前article.txt或者answers.txt的网址，则需要删除--links_scratch
python crawler.py --think --article --answer --MarkDown
python crawler.py --answer --MarkDown
python crawler.py --article --MarkDown
python crawler.py --think --MarkDown第一次可以全部爬取，等所有article或者回答或者想法都已经爬取好以后，此时若是又写了一篇或者几篇，而且想爬取到本地，可以将article/article.txt这个档案重命名到article/article_2023_06_20.txt，或者重命名answer.txt，然后将写好的article或者回答的网址和标题按照之前档案的格式再create一个article.txt/answer.txt档案，运行爬取程序就可以了的，此时需要去掉选项--links_scratch避免爬取所有链接，想法会跳过已经爬取好的时间，所以可以按照上面的方式运行，此时只会爬取article.txt/answer.txt的网址
也就是
python crawler.py --think --article --answer --MarkDown
或者
python crawler.py --answer --MarkDown
或者
python crawler.py --article --MarkDown
或者
python crawler.py --think --MarkDown若是过了很长很长时间，发布了很多篇，此时一篇一篇加入不太方便，可以直接将article/article.txt这个档案重命名到article/article_2023_06_20.txt，或者重命名answer.txt，然后运行爬取程序即可，需要加入选项--links_scratch爬取所有链接，上面提到了已经爬取过的不会重复爬取，所以实际只会爬取最近写好的article或者回答，想法则会直接跳过已经爬取的内容。
think：该目录存放爬取到的想法内容
article：该目录存放article的website以及爬取到的内容
answer：该目录存放回答的website以及爬取到的内容
1、需要较好的网速，本机网速测验是下载100Mbps，上传60Mbps，低点也可以的，不是太慢太卡就行https://www.speedtest.cn/
2、爬取时设置了睡眠时间, 避免给知乎服务器带来太大压力，可以日间调试好，然后深夜运行爬取人少, 给其他小伙伴更好的用户体验, 避免知乎顺着网线过来找人，默认6s
3、若是一直停在登录页面，可能是之前保存的cookie失效了，需要再次登录保存cookie
https://www.aliyundrive.com/s/NikyVRJq8JV 阿里云分享的 提取 0h3l
爬取知乎发布的想法和文篇和回答
爬取CSDN发布的文篇
https://zoujiu.blog.csdn.net/article/details/131514422
https://zoujiu.blog.csdn.net/article/details/131521909