这个大图片是在点击之后用 JS 控制加载的。
你可以看看 js/js.js 这个文件，253 行：
function changeImg(){jQuery("#bitImg").attr('src','p/p'+pictID+'/'+indexNum+'.'+jpgPng)
}
其实大图的规律很好找， 下面缩略图列表的 src 可以用 #variContent >li >img 取到，可以在源码中的 107 行找到：
view-source:http://pictogram2.com/?p=2315
缩略图列表地址长这样：
/p/p0997/tn/1.jpg
/p/p0997/tn/2.jpg
/p/p0997/tn/3.jpg
...
如果要获取大图，只要去掉“tn”这一段就可以：
/p/p0997/1.jpg
/p/p0997/2.jpg
/p/p0997/3.jpg
...
然后拼接域名在前面，GET 下来就是大图，比如第一个大图链接：
第一个大图地址
不过，你如果仅仅只是想要抓那个站的全部素材，穷举“p0997”这一段的序号（比如改成“p0098”，这个应该是图集的 ID），并且遍历最后一段的图片序号，扩展名可能是 jpg 也可能是 png，从 1 开始（“1.jpg”，“2.jpg”...）直到返回 404 停止。
思路大概是这么个思路，不过话说回来，你这么爬人家素材真的道德吗？
爬虫技术是一种自动化程序。
爬虫就是一种可以从网页上抓取数据信息并保存的自动化程序，它的原理就是模拟浏览器发送网络请求，接受请求响应，然后按照一定的规则自动抓取互联网数据。
搜索引擎通过这些爬虫从一个网站爬到另一个网站，跟踪网页中的链接，访问更多的网页，这个过程称为爬行，这些新的网址会被存入数据库等待搜索。简而言之，爬虫就是通过不间断地访问互联网，然后从中获取你指定的信息并返回给你。而我们的互联网上，随时都有无数的爬虫在爬取数据，并返回给使用者。
爬虫技术的功能
1、获取网页
获取网页可以简单理解为向网页的服务器发送网络请求，然后服务器返回给我们网页的源代码，其中通信的底层原理较为复杂，而Python给我们封装好了urllib库和requests库等，这些库可以让我们非常简单的发送各种形式的请求。
2、提取信息
获取到的网页源码内包含了很多信息，想要进提取到我们需要的信息，则需要对源码还要做进一步筛选。可以选用python中的re库即通过正则匹配的形式去提取信息，也可以采用BeautifulSoup库（bs4）等解析源代码，除了有自动编码的优势之外，bs4库还可以结构化输出源代码信息，更易于理解与使用。
3、保存数据
提取到我们需要的有用信息后，需要在Python中把它们保存下来。可以使用通过内置函数open保存为文本数据，也可以用第三方库保存为其它形式的数据，例如可以通过pandas库保存为常见的xlsx数据，如果有图片等非结构化数据还可以通过pymongo库保存至非结构化数据库中。
关键在于查找时间的正则表达式，也就是程序中reg变量的字符串，你可以去了解一下
import res = """<a class="time" target="_blank" href="">昨天 00:26</a>
<a class="time" target="_blank" href="">今天 00:26</a>"""
def getTime(html):
reg = r'<a class="time".*>(.*)</a>'
timere = re.compile(reg)
timelist = re.findall(timere,html)
for t in timelist:
print t
getTime(s)
