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相对引用、绝对引用和混合引用是指在公式中使用单元格或单元格区域的地址时,当将公式向旁边复制时,地址是如何变化的。而$就是用来控制是相对引用、绝对引用还是混合引用的。
具体情况举例说明:

A1B1C1D1
A2B2C2D2

1、相对引用,复制公式时地址跟着发生变化,如C1单元格有公式:=A1+B1
当将公式复制到C2单元格时变为:=A2+B2
当将公式复制到D1单元格时变为:=B1+C1
2、绝对引用,复制公式时地址不会跟着发生变化,如C1单元格有公式:=$A$1+$B$1
当将公式复制到C2单元格时仍为:=$A$1+$B$1
当将公式复制到D1单元格时仍为:=$A$1+$B$1
3、混合引用,复制
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【为什么学爬虫?】
1、爬虫入手容易,但是深入较难,如何写出高效率的爬虫,如何写出灵活性高可扩展的爬虫都是一项技术活。另外在爬虫过程中,经常容易遇到被反爬虫,比如字体反爬、IP识别、验证码等,如何层层攻克难点拿到想要的数据,这门课程,你都能学到!
2、如果是作为一个其他行业的开发者,比如app开发,web开发,学习爬虫能让你加强对技术的认知,能够开发出更加安全的软件和网站
【课程设计】

一个完整的爬虫程序,无论大小,总体来说可以分成三个步骤,分别是:
网络请求:模拟浏览器的行为从网上抓取数据。	数据解析:将请求下来的数据进行过滤,提取我们想要的数据。	数据存储:将提取到的数据存储到硬盘或者内存中。比如用mysql数据库或者redis等。
那么本课程也是按照这几个步骤循序渐进的进行讲解,带领学生完整的掌握每个步骤的技术。另外,因为爬虫的多样性,在爬取的过程中可能会发生被反爬、效率低下等。因此我们又增加了两个章节用来提高爬虫程序的灵活性,分别是:
爬虫进阶:包括IP代理,多线程爬虫,图形验证码识别、JS加密解密、动态网页爬虫、字体反爬识别等。	Scrapy和分布式爬虫:Scrapy框架、Scrapy-redis组件、分布式爬虫等。
通过爬虫进阶的知识点我们能应付大量的反爬网站,而Scrapy框架作为一个专业的爬虫框架,使用他可以快速提高我们编写爬虫程序的效率和速度。另外如果一台机器不能满足你的需求,我们可以用分布式爬虫让多台机器帮助你快速爬取数据。

从基础爬虫到商业化应用爬虫,本套课程满足您的所有需求!

【课程服务】
专属付费社群+定期答疑

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1. 单元格Bi 可以使用以下3中表示方法Range("B" & i )Cells( i , 2 ) Cells( i , "B") (当列号较大、不易计算时,如“H"、”AD",我们可以直接用双引号加列标作为第二参数)使用Range、Cells是比较常用的写法,方便,易记,规律性较好!对单元格访问,速度最快的的是 Cells(1,1) ,其次是 Range("A1"), 最慢是 [A1]...