pycharm、anaconda的下载与安装
移步各个主页下载，一键式安装。
- pycharm： http://www.jetbrains.com/pycharm/
- anaconda： https://www.anaconda.com/download/
下载软件： pycharm-community-2017.3.3.exe
安装位置：J:\00-pyson\00-pycharm\install
下载：Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64.exe
安装位置：J:\Anaconda3\install
anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。[1] 因为包含了大量的科学包，Anaconda 的下载文件比较大（约 515 MB），如果只需要某些包，或者需要节省带宽或存储空间，也可以使用Miniconda这个较小的发行版（仅包含conda和 Python）。
Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟环境。
个人尝试了很多类似的发行版，最终选择了Anaconda，因为其强大而方便的包管理与环境管理的功能。该文主要介绍下Anaconda，对Anaconda的理解，并简要总结下相关的操作。
Anaconda概述
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版，支持 Linux, Mac, Windows系统，提供了包管理与环境管理的功能，可以很方便地解决多版本python并存、切换以及各种第三方包安装问题。Anaconda利用工具/命令conda来进行package和environment的管理，并且已经包含了Python和相关的配套工具。
这里先解释下conda、anaconda这些概念的差别。conda可以理解为一个工具，也是一个可执行命令，其核心功能是包管理与环境管理。包管理与pip的使用类似，环境管理则允许用户方便地安装不同版本的python并可以快速切换。Anaconda则是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的python、众多packages、科学计算工具等等，所以也称为Python的一种发行版。其实还有Miniconda，顾名思义，它只包含最基本的内容——python与conda，以及相关的必须依赖项，对于空间要求严格的用户，Miniconda是一种选择。
进入下文之前，说明一下conda的设计理念——conda将几乎所有的工具、第三方包都当做package对待，甚至包括python和conda自身！因此，conda打破了包管理与环境管理的约束，能非常方便地安装各种版本python、各种package并方便地切换。
win7中，anaconda默认安装在J:\Anaconda3\install，为了能够方便随时随地使用conda，需要在环境变量中添加J:\Anaconda3\install\Scripts。添加后重启cmd，输入conda -V能够正确返回版本，则说明配置成功。
anaconda创建python环境
可以参考其他anaconda教程，也可以在anaconda提供的交互式环境中手动创建，创建的环境存储在C:\ProgramData\Anaconda3\envs下。
Conda是一个开源的包、环境管理器，可以用于在同一个机器上安装不同版本的软件包及其依赖，并能够在不同的环境之间切换Anaconda包括Conda、Python以及一大堆安装好的工具包，比如：numpy、pandas等Miniconda包括Conda、Python
一般我们下载使用的就是Anaconda，包括了基本的一些工具包，
conda就是用于管理包和环境的命令行工具
注意：我们安装Anaconda后点击下面的加入到系统环境变量，不需要额外安装python的环境
可以直接使用命令
在pycharm中点击File–>settings–>project–>Project interpreter–>add local
添加anaconda2文件夹中python.exe即可
选择自己安装的外部的
这里出现一堆才正确
新建一个项目
#!/user/bin/python3
# -*- coding: UTF-8 -*-
from urllib import request
from bs4 import BeautifulSoup
import re
import time
#r = request.get('http://www.mzitu.com/all/') #像目标url地址发送get请求，返回一个response对象
#print(r.text) #r.text是http response的网页HTML
url = "https://www.zhihu.com/question/22918070"
html = request.urlopen(url).read().decode('utf-8')
print ("Hello, Python!") # 第二个注释
soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# print(soup.prettify())
# 用Beautiful Soup结合正则表达式来提取包含所有图片链接（img标签中，class=**，以.jpg结尾的链接）的语句
links = soup.find_all('img', "origin_image zh-lightbox-thumb", src=re.compile(r'.jpg$'))
print(links)
# 设置保存图片的路径，否则会保存到程序当前路径
path = r'J:\00-pyson\img' # 路径前的r是保持字符串原始值的意思，就是说不对其中的符号进行转义
for link in links:
print(link.attrs['src'])
# 保存链接并命名，time.time()返回当前时间戳防止命名冲突
request.urlretrieve(link.attrs['src'], path + '\%s.jpg' % time.time()) # 使用request.urlretrieve直接将所有远程链接数据下载到本地
问题1：
windows下面不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。
解决：设置环境变量，J:\python\Scripts\;J:\python\;
但是仍然报错。最后不知道怎么就好了。
问题2：
ImportError: No module named bs4
解决：
解决方法：
运行时提示ImportError: No module named bs4错误，意思是未找到名为Beautifulsoup4的模块。
写一下Python如何安装模块：
1.下载BS4模块：
http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/download/4.3/beautifulsoup4-4.3.2.tar.gz
2.解压到Python安装目录下的根目录中：
3.运行cmd，进入解压缩后的目录（如果Python默认安装在C盘下，打开cmd之后可以使用cd …语句先返回根目录，再进入Python27\beautifulsoup4-4.3.2）
J:\python\beautifulsoup4-4.3.2>python setup.py install
running install
running build
running build_py
creating build
creating build\lib
creating build\lib\bs4
copying bs4\dammit.py -> build\lib\bs4
copying bs4\diagnose.py -> build\lib\bs4
copying bs4\element.py -> build\lib\bs4
copying bs4\testing.py -> build\lib\bs4
copying bs4\__init__.py -> build\lib\bs4
creating build\lib\bs4\builder
copying bs4\builder\_html5lib.py -> build\lib\bs4\builder
copying bs4\builder\_htmlparser.py -> build\lib\bs4\builder
copying bs4\builder\_lxml.py -> build\lib\bs4\builder但是还是不行、最后还是修改使用anaconda
J:\00-pyson\img目录下生成一堆图片