在进行学生成绩的等级统计时，通常需要运用编程语言进行自动化处理，而Python作为一门广泛使用的编程语言，其在数据处理和自动化任务中表现出色。本项目中，Python被用来实现一个系统，该系统能够根据不同等级对学生成绩进行分类统计。具体来说，学生等级通常分为A、B、C、D等几个区间，这些等级通常与分数相关联，比如A等通常代表优秀，分数区间可能为90-100分；B等代表良好，分数区间可能为80-89分，以此类推。
项目中使用Python语言的几个重要方面包括但不限于以下几个知识点：需要读取数据，这可能涉及到文件的读取操作，比如从Excel表格或者CSV文件中导入学生的成绩数据。在Python中，可以使用pandas库来处理这类数据，pandas提供了非常便捷的数据读取和处理功能。
数据读取进来之后，需要对数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和完整性。这可能包括去除无效数据、填补缺失值以及数据格式的转换等操作。在此基础上，根据成绩等级的划分标准，编写逻辑判断代码，将每个学生的成绩归入相应的等级区间。
接下来，进行等级的统计，这一步骤可以通过Python的字典数据结构来实现，以等级为键，以该等级学生的数量为值。通过循环遍历所有学生数据，根据其成绩判断等级，并在字典中进行计数。
将统计结果输出，可能通过打印到控制台、写入到文件或者生成图表等形式展示出来。在Python中，可以使用matplotlib库进行图形化展示，或者使用csv库将统计结果写入到新的CSV文件中。
至于项目中的文件名称列表，它们似乎是一些项目相关文档和资料，如.gitignore文件用于配置Git版本控制忽略特定文件或目录的规则，而诸如玩转PyCharm.md、PEP8风格指南.md等文件，则可能是项目中使用的开发工具介绍、编程规范说明以及项目更新日志等。这些文件通常用于指导项目开发和维护工作。
项目的具体实现细节没有提供，但基于描述中的内容和常见的开发实践，可以推断上述知识点与本Python项目紧密相关。在实际操作中，可能还会涉及到更多的细节处理，比如异常处理、单元测试、持续集成等软件开发常规流程。此外，使用Python实现的自动化统计能够大大提高工作效率，避免人工处理时可能出现的失误，保证数据处理的客观性和一致性。
