爬取知乎的方法有很多，这里我将介绍一种使用Python的requests库和BeautifulSoup库进行爬取的方法，我们需要安装这两个库，可以使用以下命令进行安装：

pip install requests
pip install beautifulsoup4

接下来，我们将分为以下几个步骤进行讲解：

1、分析知乎页面结构

2、编写爬虫代码

3、处理异常和优化

4、保存数据

1. 分析知乎页面结构

在编写爬虫之前，我们需要先分析目标页面的结构，以这个问题为例，我们可以访问这个链接：https://www.zhihu.com/question/XXXXX，其中XXXXX是你要爬取的问题ID，在浏览器中打开这个链接，右键点击“查看网页源代码”，找到包含问题信息的HTML标签。

经过分析，我们发现问题信息主要包含在一个名为"Zhihu_Question_Feed_Item"的div标签中，其内部包含了问题的标题、回答数量、点赞数等信息，我们可以通过提取这些信息来获取我们需要的数据。

2. 编写爬虫代码

接下来，我们将编写爬虫代码，首先导入所需的库，并定义一个函数get_html(url)用于获取网页的HTML内容，在这个函数中，我们使用requests库发送GET请求，获取网页的HTML内容。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_html(url):
    headers = {
        'UserAgent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}
    response = requests.get(url, headers=headers)
    response.encoding = 'utf8'
    return response.text

我们编写一个名为parse_html(html)的函数，用于解析HTML内容并提取问题信息，在这个函数中，我们使用BeautifulSoup库解析HTML内容，并提取出我们需要的信息。

def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
    question_item = soup.find('div', class_='Zhihu_Question_Feed_Item')
    title = question_item.find('h2', class_='ContentItemTitle').text.strip()
    answers_count = question_item.find('span', class_='NumberText').text.strip()[:3]
    likes_count = question_item.find('span', class_='VoteButtonvoteCount').text.strip()[:3]
    return title, answers_count, likes_count

我们编写主函数main()，用于调用上述两个函数，并输出结果，在这个函数中，我们首先调用get_html(url)函数获取网页的HTML内容，然后调用parse_html(html)函数解析HTML内容并提取问题信息，最后输出结果。

def main():
    url = 'https://www.zhihu.com/question/XXXXX'  # 将XXXXX替换为你要爬取的问题ID
    html = get_html(url)
    title, answers_count, likes_count = parse_html(html)
    print('问题标题：', title)
    print('回答数量：', answers_count)
    print('点赞数：', likes_count)
if __name__ == '__main__':
    main()

3. 处理异常和优化

在实际应用中，我们可能会遇到各种异常情况，例如网络连接失败、网页结构发生变化等，为了应对这些异常情况，我们可以使用tryexcept语句来捕获异常，并在出现异常时输出错误信息，为了提高爬虫的效率，我们可以使用多线程或异步编程技术，这里我们使用多线程进行优化。

我们需要导入threading库，并定义一个名为fetch_data(url)的函数，用于获取问题信息，在这个函数中，我们调用上述编写的get_html(url)和parse_html(html)函数，并输出结果，我们在主函数中使用多线程调用这个函数。

import threading
from queue import Queue
def fetch_data(url):
    html = get_html(url)
    title, answers_count, likes_count = parse_html(html)
    print('问题标题：', title)
    print('回答数量：', answers_count)
    print('点赞数：', likes_count)
    print('')
if __name__ == '__main__':
    urls = ['https://www.zhihu.com/question/XXXXX']  # 将XXXXX替换为你要爬取的问题ID列表
    threads = []
    for url in urls:
        t = threading.Thread(target=fetch_data, args=(url,))
        threads.append(t)
        t.start()
    for t in threads:
        t.join()

4. 保存数据

如果我们需要将爬取到的数据保存到文件中，可以使用Python的文件操作功能，在这里，我们将问题标题、回答数量和点赞数分别保存到三个文件中，我们需要定义一个名为save_to_file(filename, content)的函数，用于将内容保存到文件中，在这个函数中，我们使用Python的文件操作功能将内容写入文件，在主函数中调用这个函数。

def save_to_file(filename, content):
    with open(filename, 'a', encoding='utf8') as f:
        f.write(content + '
')

在主函数中调用这个函数，将问题标题、回答数量和点赞数分别保存到三个文件中，注意，由于多线程的原因，我们需要使用锁来保证文件操作的原子性，这里我们使用threading.Lock()创建一个锁对象。