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完整输出一个可运行的 Python 项目示例，用于记录每日学习知识点数量、统计每周学习总知识点、输出学习进度评分。

1. 实际应用场景描述

在学习新技能（如编程、外语、数据分析）时，很多人会每天接触不同的知识点，但往往缺乏系统的记录和量化评估。

例如：

- 学习后很快忘记学了什么，难以回顾。

- 不清楚一周的学习总量，无法衡量进步。

- 缺乏评分机制，难以激励持续学习。

本程序基于大数据与智能管理课程中的数据采集、统计分析与评分模型，帮助用户记录每日学习知识点数量、自动统计每周学习总量、计算学习进度评分，从而更好地管理学习进程。

2. 痛点分析

- 记录零散：学习笔记分散在纸质、电子文档、脑图中，难以统计总量。

- 缺乏量化：无法直观看到一周学了多少知识点。

- 无评分机制：难以判断学习效率是否达标。

- 回顾困难：无法快速定位学习高峰期与低谷期。

3. 核心逻辑讲解

1. 数据采集：用户输入每日学习知识点数量（可扩展为从学习平台 API 导入）。

2. 数据存储：用 CSV 文件存储日期和知识点数量。

3. 周统计：按自然周（周一至周日）分组，计算每周总知识点数。

4. 评分模型：

- 设定目标值（如每周 50 个知识点）。

- 实际完成量 / 目标值 × 100 = 学习进度评分（上限 100）。

5. 输出结果：显示每周总知识点、评分，并给出学习建议。

4. 代码模块化

项目结构

learning_tracker/

├── main.py

├── learning_data.py

├── analyzer.py

├── scorer.py

└── README.md

"learning_data.py"

# 学习数据模块

import csv

from datetime import datetime

DATA_FILE = "learning_log.csv"

def init_data_file():

"""初始化 CSV 文件"""

try:

with open(DATA_FILE, 'x', newline='') as f:

writer = csv.writer(f)

writer.writerow(["date", "knowledge_points"])

except FileExistsError:

pass

def add_record(date_str, points):

"""添加一条学习记录"""

with open(DATA_FILE, 'a', newline='') as f:

writer = csv.writer(f)

writer.writerow([date_str, points])

def load_records():

"""加载所有学习记录"""

records = []

try:

with open(DATA_FILE, 'r') as f:

reader = csv.DictReader(f)

for row in reader:

records.append({

"date": datetime.strptime(row["date"], "%Y-%m-%d"),

"points": int(row["knowledge_points"])

})

except FileNotFoundError:

pass

return records

"analyzer.py"

# 学习分析模块

from collections import defaultdict

from datetime import datetime, timedelta

def get_week_start(date):

"""获取给定日期所在周的周一"""

return date - timedelta(days=date.weekday())

def analyze_weekly_total(records):

"""

按周统计学习知识点总数

:param records: list of dicts with 'date' and 'points'

:return: dict, key为周开始日期字符串，value为该周总知识点数

"""

weekly_data = defaultdict(int)

for rec in records:

week_start = get_week_start(rec["date"]).strftime("%Y-%m-%d")

weekly_data[week_start] += rec["points"]

return weekly_data

"scorer.py"

# 学习评分模块

def calculate_score(total_points, target=50):

"""

计算学习进度评分

:param total_points: 本周总知识点数

:param target: 目标知识点数

:return: int, 评分(0-100)

"""

score = (total_points / target) * 100

return min(100, max(0, int(score)))

def generate_advice(score):

"""

根据评分生成建议

"""

if score >= 90:

return "优秀！保持当前学习节奏。"

elif score >= 70:

return "良好，可适当增加挑战性内容。"

elif score >= 50:

return "及格，建议每天保持稳定学习时间。"

else:

return "需加强学习，建议制定每日学习计划并严格执行。"

"main.py"

# 主程序入口

from learning_data import init_data_file, add_record, load_records

from analyzer import analyze_weekly_total

from scorer import calculate_score, generate_advice

def main():

init_data_file()

# 示例数据录入（实际应用中可改为用户输入或API导入）

sample_data = [

("2026-01-12", 8),

("2026-01-13", 6),

("2026-01-14", 10),

("2026-01-15", 7),

("2026-01-16", 9),

("2026-01-17", 5),

("2026-01-18", 12)

]

for date_str, points in sample_data:

add_record(date_str, points)

records = load_records()

weekly_totals = analyze_weekly_total(records)

print("=== 每周学习总知识点 ===")

for week, total in weekly_totals.items():

score = calculate_score(total, target=50)

advice = generate_advice(score)

print(f"周开始于 {week}, 总知识点: {total}, 评分: {score}/100")

print(f"建议: {advice}\n")

if __name__ == "__main__":

main()

5. README.md

# Learning Progress Tracker

一个基于 Python 的个人学习进度跟踪工具，可统计每周学习知识点总数并计算学习进度评分。

## 功能

- 记录每日学习知识点数量

- 按周统计学习总量

- 计算学习进度评分（0-100）

- 根据评分生成学习建议

## 使用方法

1. 克隆或下载本项目

2. 确保已安装 Python 3.x

3. 运行：

bash

python main.py

## 项目结构

- `main.py`：主程序入口

- `learning_data.py`：数据读写

- `analyzer.py`：学习分析

- `scorer.py`：评分与建议

## 扩展方向

- 接入学习平台 API 自动导入数据

- 增加分类统计（理论、实践、复习等）

- 使用 Matplotlib 绘制学习趋势图

6. 使用说明

1. 运行

"main.py" 会自动创建

"learning_log.csv" 并写入示例数据。

2. 可修改

"sample_data" 为真实学习记录。

3. 程序会输出每周总知识点、评分及建议。

4. 后续可扩展为交互式输入或图形界面。

7. 核心知识点卡片

知识点 说明

CSV 文件操作 用

"csv" 模块实现数据持久化

日期处理 使用

"datetime" 和

"timedelta" 计算周起始日

分组统计 用

"defaultdict" 按周分组汇总知识点

评分模型 实际完成量 / 目标值 × 100

模块化设计 数据、分析、评分分离，便于维护

大数据思维 从日常学习数据中量化进度，指导优化

8. 总结

本项目将大数据与智能管理课程中的数据采集、统计分析、评分模型方法应用于个人学习管理，解决了记录零散、缺乏量化、无评分机制的痛点。

通过模块化设计和清晰的评分逻辑，用户可以快速了解每周学习成果并获得针对性建议。未来可结合机器学习预测学习趋势，并接入真实学习平台数据，打造完整的智能学习助手。

如果你愿意，可以加上 Matplotlib 可视化每周学习趋势折线图，让进度变化更直观。

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