设计逻辑：
1、getTopicId.py抓取所有话题(34)个，topic共1524个（多次抓取结果来看这个值是不变的，该考证，每次加时间戳进行确认）
2、遍历topic_id下的所有question
3、遍历question下所有answer，根据设定阈值，获取大于该阈值的所有answer，并保存该answer对应的id
4、根据字数的多少来进行相应逻辑处理
基于规则的广度优先策略:
先由话题广场取到34
1、抓取知乎点赞数超过1000的问题及回答，并将其发送到邮箱或Evernote。
(evernote普通用户接口，每天只能接收46条信息，并且每月总流量为60M)，后改为向163邮箱发送
每封邮件中含20个问题(每个问题包含1~n个点赞数超过1000的回答)
2、知乎神回复，略显简单粗暴，字数在150字以内，点赞数超过500的回复
注:貌似分析设计的过之后，抓取逻辑：
所有含点赞数超过1000的answer的question中的点赞数大于500的answer
所有已抓取answer_id均保存在
文件构成：
1、sys文件夹:
（1）cat_id_mapping_34.txt，话题广场的34个话题及其对应的id，用于抓取topic_id
（2）all_topic_id.txt，34个话题所对应的所有topic_id(共1524)
（3）question_id_all.txt，1524个topic_id所对应的所有question_id
（4）question_id_500.txt，1524个topic_id中点赞数大于500的question_id
2、data文件夹:
（1）question_ids.txt文件
所有词频大于500、回复字数在100以内的数据保存在humor_Q_A_old_version1.txt文件中
所有词频大于500、回复字数在100-150的数据保存在humor_Q_A_old_version2.txt文件中
（2）answer_ids.txt文件，已抓取的answer_id
（3）whole_question_id.txt文件，34个话题广场中的25个（所有question的点赞数均大于1000）。