掌握核心语法
学习变量、数据类型（如列表、字典）、控制流（if-else、循环）、函数定义及模块导入等基础概念。
实践项目巩固
完成简单项目，如计算器、文件读写或基础数据分析，加深对知识的理解。
数据结构与时间管理
使用列表存储考研科目及对应复习时间（如subjects = ["数学", "英语"]）。
用字典规划每日复习时段（如daily_schedule = {"政治": "9:00-11:00"}）。
阶段划分与进度跟踪
将复习分为基础、强化、冲刺三个阶段，使用字典记录每个科目的完成进度（如progress = {"政治": 30}）。
通过循环遍历科目列表，结合条件语句判断时间是否充足。
真题文件管理
编写Python脚本批量重命名真题文件（如2023年考研数学真题改为2023年考研数学真题.pdf），并提取题目难度分析。
知识点库构建
使用字典存储知识点（如knowledge_base = {"数据结构": "定义及应用..."}），支持快速检索。
结合用户输入实现动态查询功能。
模拟考试系统
利用Python模拟考试环境，根据当前阶段推送学习任务（如基础阶段侧重知识点复习，强化阶段增加刷题）。
数据分析辅助
通过pandas等库对复习数据进行分析，生成可视化报告，帮助调整学习策略。
关注Python社区动态，学习最新特性（如面向对象编程、正则表达式）。
参与开源项目或编程竞赛，提升实践能力。
注意事项 ：
学习过程中需定期回顾基础知识，避免遗忘。- 实践项目要注重代码规范性和效率优化。- 可结合使用Python学习框架（如Flask）开发个性化复习工具。
温馨提示：
