Python

Python'da değişkenler, bellekte saklanır. Değişkenlerin saklandığı bellek bölgeleri iki ana kategoriye ayrılır: 1. Yığın (Stack): Yerel değişkenleri ve işlev çağrısı bilgilerini depolamak için kullanılır. 2. Yığın (Heap): Nesnelerin ve veri yapılarının depolandığı dinamik bellek bölgesidir.

Python'da tanımladığı veriye ait temel fonksiyonların yer aldığı programları geliştirebilme, Python programlama dilinde fonksiyonlar kullanarak veri işleme ve manipülasyon işlemlerini gerçekleştirmeyi ifade eder. Bu tür programlar şunları içerebilir: Veri Analizi: Pandas, NumPy ve Matplotlib gibi kütüphaneler kullanılarak veri manipülasyonu, filtreleme ve görselleştirme işlemleri. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka: Scikit-learn, TensorFlow ve Keras gibi kütüphanelerle makine öğrenimi modelleri oluşturma ve yapay zeka uygulamaları geliştirme. Web Geliştirme: Django ve Flask gibi framework'ler kullanılarak web siteleri ve sosyal medya uygulamalarının backend kısımlarını oluşturma. Otomasyon: Dosya işlemleri, veri toplama, e-posta gönderme ve sistem görevleri gibi otomasyon işlemlerini gerçekleştirme. Python'da fonksiyonlar, belirli bir görevi yerine getiren kod bloklarıdır ve kodun modüler ve yeniden kullanılabilir hale gelmesini sağlar.

Anaconda, Python ve R programlama dillerinin bilimsel hesaplama, veri bilimi ve makine öğrenimi için geliştirilmiş açık kaynaklı bir dağıtım platformudur. Anaconda'nın temel özellikleri: - Paket Yönetimi: Conda paket yöneticisi ile bağımlılıkları ve paketleri kolayca yönetme imkanı sunar. - Geniş Kütüphane Desteği: NumPy, pandas, scikit-learn, TensorFlow gibi popüler veri bilimi kütüphanelerini içerir. - Sanal Ortamlar: Farklı projeler için izole sanal ortamlar oluşturma ve yönetme yeteneği. - Platform Bağımsızlık: Windows, macOS ve Linux gibi farklı işletim sistemlerinde çalışabilir. Kullanım alanları: Anaconda, veri analizi, görselleştirme, büyük veri işleme ve yapay zeka projelerinde yaygın olarak kullanılır.

Matriz T terimi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. SYNCSA paketinde: `matrix.t()` fonksiyonu, SYNCSA paketinde topluluk düzeyinde özellik ortalamalarını içeren bir matris elde etmek için kullanılır. 2. Numpy kütüphanesinde: `numpy.matrix.T` özelliği, bir matrisin transpozesini (devrini) döndürür.

ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi ve AUC (Area Under the Curve) şu şekilde hesaplanır: 1. ROC Eğrisi: Bu eğri, gerçek pozitif oran (TPR) ile yanlış pozitif oran (FPR) arasındaki ilişkiyi farklı sınıflandırma eşiklerinde gösterir. 2. AUC: AUC, ROC eğrisinin altındaki alanı temsil eder ve 0 ile 1 arasında bir değer alır. Hesaplama adımları: 1. Model eğitildikten sonra, pozitif sınıf için olasılık puanları oluşturulur. 2. Bu puanlar kullanılarak ROC eğrisi ve AUC değeri hesaplanır. Örneğin, Python'da scikit-learn kütüphanesi ile AUC'yi hesaplamak için: ```python from sklearn.metrics import roc_auc_score # y_true: Gerçek etiketler, y_scores: Tahmin edilen olasılıklar auc = roc_auc_score(y_true, y_scores) print(f"AUC: {auc}") ```.

Logaritmik fonksiyonun uydurulması, verilen veri kümesi ile y = a + b ln(x) denklemi arasındaki en iyi uyumu sağlayan a ve b parametrelerini bulmayı içerir. Python'da logaritmik fonksiyon uydurma adımları: 1. Gerekli kütüphaneleri içe aktarın: `numpy`, `scipy.optimize` ve `matplotlib`. 2. Logaritmik fonksiyonu tanımlayın: `def logarithmic_func(x, a, b): return a + b np.log(x)`. 3. Verileri hazırlayın: Bağımsız değişken (x) ve bağımlı değişken (y) için dizileri oluşturun. 4. Eğri uydurmayı gerçekleştirin: `popt, pcov = curve_fit(logarithmic_func, x, y)`. 5. Optimize edilmiş parametreleri çıkarın: `a_opt, b_opt = popt`. 6. Uygun eğriyi oluşturun: `x_fit = np.linspace(min(x), max(x), 100) # Generate x-values for the fitted curve; y_fit = logarithmic_func(x_fit, a_opt, b_opt) # Evaluate the fitted curve`. 7. Orijinal verileri ve uygun eğriyi çizin: `plt.scatter(x, y, label='Original Data'); plt.plot(x_fit, y_fit, 'r-', label='Fitted Curve'); plt.xlabel('h'); plt.ylabel('g'); plt.legend(); plt.show()`. Bu yöntem, sayısal hesaplamalar kullanarak eğri ile veriler arasındaki kontrastı en aza indirir.

Akdeniz Üniversitesi'nde Python kursu 7. yarıyıl olarak sunulmaktadır ve 4 kredi değerindedir. Bu bilgilere göre, kursun yaklaşık 2-3 ay sürdüğü söylenebilir.

Python'da bir exe dosyasını çalıştırmak için birkaç yöntem bulunmaktadır: 1. subprocess Modülü: Bu modül, yeni süreçler başlatmayı ve bu süreçlerin giriş/çıkış/hata bağlantı noktalarını bağlamayı sağlar. `example.exe` adlı bir exe dosyasını çalıştırmak için: ```python import subprocess subprocess.run(["example.exe"]) ```. 2. os Modülü: Bu modül, işletim sistemine bağımlı işlevleri kullanma imkanı sunar. `path/to/example.exe` yolunu kullanarak `example.exe` dosyasını çalıştırmak için: ```python import os os.system("path/to/example.exe") ```. 3. win32api Modülü: Bu modül, Windows API'sine erişim sağlar ve exe dosyalarını çalıştırmak için kullanılabilir. `path/to/exe` yolunu kullanarak: ```python import win32api win32api.ShellExecute(0, "open", "path/to/exe", None, ".", 0) ```. Ayrıca, PyInstaller gibi araçlar kullanarak Python kodlarını doğrudan çalıştırılabilir exe dosyalarına dönüştürmek de mümkündür.

Requests modülü, Python'da HTTP isteklerini göndermek ve yanıtları işlemek için kullanılır. Bu modülün bazı işlevleri: - Farklı HTTP yöntemlerini destekler: GET, POST, PUT, DELETE gibi. - URL parametrelerini, JSON verilerini ve form verilerini yönetir. - HTTP başlıklarını ve çerezleri işler. - Güvenli bağlantılar için SSL/TLS desteği sağlar. - Zaman aşımı, oturum ve tekrar deneme ayarlarını içerir. Requests modülü, web hizmetleri ve API'lerle etkileşim kurmak, web sayfalarını kazımak ve veri entegrasyonlarını gerçekleştirmek için yaygın olarak kullanılır.

Ağ programlamada JavaScript, Python, Java ve C++ gibi programlama dilleri yaygın olarak kullanılır. - JavaScript: Web tarayıcılarında interaktif içerik oluşturmak ve sunucu tarafında (Node.js) kullanmak için idealdir. - Python: Veri bilimi, yapay zeka ve web programlama gibi alanlarda geniş bir kullanım yelpazesine sahiptir. - Java: Kurumsal uygulamalar, Android mobil uygulamalar ve platformdan bağımsız uygulamalar geliştirmek için tercih edilir. - C++: Oyun motorları, işletim sistemleri ve gömülü sistemler gibi yüksek performans gerektiren alanlarda kullanılır.

Yazılan bir kodu exe dosyasına dönüştürmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. PyInstaller Aracı: Python ile yazılmış kodları exe'ye çevirmek için en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir. - Kurulum: `pip install pyinstaller` komutunu kullanarak PyInstaller'ı yükleyin. - Dönüştürme: Terminal veya komut satırında `pyinstaller --onefile scriptiniz.py` komutunu çalıştırarak Python betiğinizi tek bir exe dosyasına dönüştürün. 2. Auto-py-to-exe: PyInstaller'ın üzerine kurulu bir grafik arayüz sunar ve dönüştürme işlemini daha kullanıcı dostu hale getirir. 3. Nuitka: Python kodunu C koduna derleyerek performans artışı sağlar. Ayrıca, Visual Studio Code kullanarak da exe dosyası oluşturabilirsiniz.

Python ile cross platform uygulama yapmak için aşağıdaki çerçeveler ve araçlar kullanılabilir: 1. Kivy: Çok yönlü bir açık kaynaklı Python çerçevesi olup, Windows, macOS, Linux, iOS ve Android gibi çeşitli platformlarda çalışan uygulamalar geliştirmek için idealdir. 2. BeeWare: Native uygulamalar yazmak için bir koleksiyon of araçlar ve kütüphaneler sunar, Toga ise özellikle cross-platform uygulamalar için tasarlanmıştır. 3. PyQt: Qt kütüphanelerinin Python bindings'i olup, Windows, macOS ve Linux için uygulamalar oluşturmak için kullanılır. 4. Tkinter: Python ile birlikte gelen standart GUI kütüphanesi olup, basit ve küçük ölçekli uygulamalar için uygundur. Geliştirme süreci: 1. Çevreyi Kurma: Python ve seçilen çerçevenin kurulumunu yapın. 2. Kod Yazma: Uygulamanın temel mantığını ve kullanıcı arayüzünü Python kullanarak yazın. 3. Paketleme ve Dağıtım: PyInstaller gibi araçlar kullanarak uygulamayı standalone yürütülebilir dosyalara paketleyin ve farklı platformlara dağıtın. 4. Test Etme: Uygulamayı, hedef platformların emülatörleri veya gerçek cihazları üzerinde test edin.

Python ile gelir gider takibi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Veri Toplama: Python'un `pandas` kütüphanesi ile CSV, Excel veya SQL gibi kaynaklardan verileri yükleyin. 2. Veri Temizleme: Eksik ve hatalı verileri `pandas` ve `numpy` ile düzenleyin. 3. Veri Manipülasyonu: `pandas` kullanarak verileri filtreleyin, gruplayın ve özetleyin. 4. Görselleştirme: `matplotlib` ve `seaborn` kütüphaneleri ile verileri grafik ve çizelgeler halinde görselleştirin. 5. Finansal Öneriler: Gelir ve gider analizine dayalı akıllı tavsiyeler oluşturmak için `scikit-learn` gibi makine öğrenimi kütüphanelerini kullanın. Bu süreçte, `json` dosyalarıyla veri kaydetme ve düzenleme seçenekleri de mevcuttur.

Time kelimesi iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Python Programlama Dili: Python'da `time` modülü, zamanla ilgili işlemler için kullanılır. Bu modüldeki bazı fonksiyonlar: - time.time(): Zamanın başlangıcından itibaren geçen süreyi hesaplar. - time.sleep(): Kodun işleyişini belirli bir süre bekletir. 2. Genel Kullanım: Zamanlayıcı veya timer olarak da adlandırılan `time` cihazları, belirli bir süre sonunda bir işlemi başlatmak veya durdurmak için kullanılır.

Tkinter ile aşağıdaki gibi çeşitli işlemler yapılabilir: Grafik kullanıcı arayüzü (GUI) uygulamaları geliştirme. Model-görünüm mimarisini uygulama. Bilimsel verilerin görselleştirilmesi. Bağımsız çalıştırılabilir dosyalar oluşturma. Oyun geliştirme.

TXT dosyasının neden ".py" dosyası olmadığı konusunda iki olası neden vardır: 1. Dosya Uzantısı: Windows işletim sisteminde dosya uzantıları gizlenmiş olabilir. 2. Dosya Türü: Python dosyaları için doğru dosya türünün belirtilmemesi de bir neden olabilir.

Qt Designer kullanmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Widget Ekleme: Qt Designer'da boş bir forma gerekli widget'ları sürükleyip bırakarak ekleyin. 2. Düzenleme: Widget'ları seçtikten sonra, bunları yatay, dikey, ızgara veya form düzenine sokmak için araç çubuğundaki ilgili düğmeleri kullanın. 3. Önizleme ve Kaydetme: Düzenlemeyi tamamladıktan sonra, formu önizleyebilir ve kaydedebilirsiniz. 4. Python Koduna Dönüştürme: .ui dosyasını Python koduna dönüştürmek için `pyuic5` komut satırı aracını kullanın. Qt Designer, arayüz tasarımını kodlamadan hızlı ve kolay bir şekilde gerçekleştirmeyi sağlar.

Python için kullanılabilecek bazı algoritmalar şunlardır: 1. Ağaç Gezinme Algoritmaları: Bir ağaç grafiğindeki tüm düğümleri ziyaret etmek için kullanılır. 2. Sıralama Algoritmaları: Verileri belirli bir formatta düzenlemek için kullanılır. 3. Arama Algoritmaları: Veri yapılarındaki elemanları bulmak için kullanılır. 4. Graph Algoritmaları: Grafikleri kenarlarından dolaşarak derinlemesine (DFS) veya genişliğine (BFS) göre tarar. 5. Makine Öğrenme Algoritmaları: Scikit-learn gibi kütüphaneler aracılığıyla karar ağacı, k-en yakın komşu (KNN), naive bayes gibi algoritmalar uygulanabilir.

Python'da en zor alıştırma olarak değerlendirilebilecek birkaç örnek: 1. Web Scraping: Belirli bir web sitesinden veri çekmek için BeautifulSoup veya Scrapy gibi kütüphaneleri kullanmak. Bu, kütüphanelerin kullanımını ve veri çekme tekniklerini anlamayı gerektirir. 2. Image Processing: PIL veya OpenCV gibi bir kütüphane ile görsel işleme yaparak, resimlerde filtreleme veya nesne tanıma işlemlerini gerçekleştirmek. Bu tür projeler, karmaşık veri yapılarını anlamayı ve uygulama geliştirmeyi sağlar. 3. Algoritma Problemleri: İkili arama, en uzun ortak alt dize bulma veya farklı sıralama algoritmalarını uygulamak gibi problemler. Bu tür alıştırmalar, algoritmik düşünme yeteneğini geliştirir.

Gooey, Python'da komut satırı programlarını kullanıcı dostu GUI uygulamalarına dönüştürmek için kullanılan bir kütüphanedir. Başlıca kullanım alanları: - Komut satırı scriptlerini daha erişilebilir hale getirmek. - Teknik bilgisi olmayan son kullanıcılar için araçlar geliştirmek. - Ekipler içinde dahili uygulamalar oluşturmak. - Prototip komut satırı araçlarını GUI olarak test etmek. Gooey, çapraz platform desteği sunar ve Tkinter tabanlıdır.