Python

Excel'de otomasyon için aşağıdaki programlar kullanılabilir: 1. VBA Makro Kaydedici: Excel'deki işlemleri kaydedip tekrar oynatarak otomasyon sağlar. 2. AutoMacro: VBA kodlamasını daha erişilebilir hale getiren bir eklentidir. 3. Power Query: Verileri ayıklamak, dönüştürmek ve yüklemek için kullanılan ücretsiz bir araçtır. 4. Python ve Eklentileri: PyXLL ve xlwings gibi araçlar, Python'u Excel ile entegre etmek için kullanılır. 5. Microsoft Copilot: Excel'de yapay zeka destekli formül yazma ve veri analizi yardımcısıdır.

Float, aşağıdaki durumlarda int'ye çevrilir: 1. Tip dönüşümü: Python'da float değerlerini int'ye çevirmek için `int()` fonksiyonu kullanılır. 2. Matematiksel işlemler: Bölme işlemi gibi matematiksel işlemlerde, sonuç her zaman float veri tipinde olduğundan, float değerleri int'ye çevrilir.

Pixeler yazılımı, Python kullanarak gelişmiş otomasyon botları oluşturmak için kullanılır. Başlıca işlevleri: - OCR tabanlı ekran okuma: Ekran üzerindeki yazıları doğru bir şekilde tanıma ve yorumlama. - Bézier eğrili fare hareketleri: UI elemanlarıyla doğal bir şekilde etkileşim kurma. - Pencere spesifik hedefleme: Belirli pencerelere odaklanarak doğru uygulama ile çalışma. - Dinamik otomasyon: Değişen UI'ya uyum sağlayarak dinamik botlar oluşturma.

"Python ile Sıkıcı İşleri Anında Bitir" kitabı 672 sayfadan oluşmaktadır.

Python'da `print` işleviyle ilgili sorunları çözmek için aşağıdaki adımları izlemek gerekir: 1. Parentez Kullanımı: Python 3'te `print` bir fonksiyon olduğundan, argümanların etrafında parentez kullanılması gereklidir` şeklinde yazılmalıdır. 2. Yeni Satır Karakteri: Çıktı akışını hemen temizlemek için `flush=True` parametresi kullanılabilir. Bu, özellikle etkileşimli ortamlarda ve log dosyalarını izlerken faydalıdır. 3. Eski Kodun Uyumlandırılması: Python 2'den Python 3'e geçişte sorun yaşanıyorsa, `print_function` modülünü içe aktararak eski kodu uyumlu hale getirmek mümkündür. Bunun için: `from __future__ import print_function` şeklinde bir satır eklemek yeterlidir. 4. 2to3 Paketi: Mevcut kodu otomatik olarak Python 3 uyumlu hale getirmek için `2to3` paketi kullanılabilir. Bu paket, `pip` komutuyla kurulabilir ve ardından tek bir dosya için `2to3 -w dosya_adı.py` komutuyla çalıştırılabilir.

Pandas veri analizi için kullanılan bazı temel fonksiyonlar şunlardır: 1. `describe()`: DataFrame'deki sayısal sütunlar için temel istatistikleri (mean, std, min, max, vb.) döner. 2. `sum()`: Sütunlardaki elemanların toplamını döner. 3. `mean()`: Sütunlardaki elemanların ortalamasını döner. 4. `median()`: Sütunlardaki elemanların medyanı döner. 5. `value_counts()`: Belirli bir sütundaki benzersiz değerlerin sayısını döner. 6. `drop_duplicates()`: Yinelenen satırları kaldırır. 7. `groupby()`: Verileri belirli kriterlere göre gruplayarak istatistiksel hesaplamalar yapar. 8. `merge()` ve `concat()`: Farklı veri kaynaklarını birleştirir. 9. `plot()`: Veri çerçevelerini ve serileri görselleştirmek için kullanılır.

NumPy'de boyutların değiştirilmesi için üç ana yöntem vardır: `shape()`, `reshape()` ve `resize()` fonksiyonları. 1. `shape()` fonksiyonu, dizinin mevcut boyutunu döndürür ve bu boyut değiştirilemez. 2. `reshape()` fonksiyonu, dizinin şeklini yeni boyutlarla değiştirir. Örnek kullanım: ```python import numpy as np array_2d = np.array([[1, 2], [3, 4]]) transposed_array = array_2d.reshape(4, 1) # 2x2 matrisin boyutlarını 4x1 olarak değiştirir ``` 3. `resize()` fonksiyonu, dizinin boyutunu yeni bir şekle göre yeniden boyutlandırır. Örnek kullanım: ```python import numpy as np gfg = np.arange(1, 10) gfg.resize((4, 4)) # boyutlar 4x4 olarak değiştirilir ve kalan kısım 0'larla doldurulur ```

Python'un "durağan bir dil" olarak değerlendirilmesinin birkaç nedeni vardır: 1. Dinamik Tip Kontrolü: Python, değişkenlerin türlerinin çalışma zamanında belirlendiği dinamik bir tip kontrolüne sahiptir. 2. Yavaş Hız: Python'un yorumlanmış bir dil olması ve kodları satır satır analiz etmesi, programların diğer dillere göre daha yavaş çalışmasına neden olur. 3. Bellek Verimliliği: Python, büyük miktarda bellek kullanır ve bu da bellek optimizasyonu gerektiren durumlarda dezavantaj olabilir. 4. Sistem Düzeyinde Programlama: Python, sistem düzeyinde programlama için uygun değildir; aygıt sürücüleri veya işletim sistemi çekirdeği gibi alanlarda kullanımı sınırlıdır.

Python'da kelime tahmin oyunu yapmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Gerekli Kütüphaneleri İçe Aktarma: `random` kütüphanesi, rastgele kelime seçimi için gereklidir. ```python import random ``` 2. Kelime Listesini Tanımlama: Oyunda kullanılacak kelimeleri bir listede saklamak gerekir. ```python kelimeler = ['python', 'yazılım', 'geliştirici'] ``` 3. Rastgele Kelime Seçme: `random.choice()` fonksiyonu ile listeden rastgele bir kelime seçilir. ```python kelime = random.choice(kelimeler) ``` 4. Oyun Döngüsünü Oluşturma: Kullanıcının kelimeyi tahmin etmesi için bir döngü kurulur. ```python while True: # Oyun mantığı ve kullanıcı tahminleri burada işlenir break ``` 5. Tahminleri Alma ve Kontrol Etme: Kullanıcıdan harfleri tahmin etmesi istenir ve bu tahminler doğru kelimeyle karşılaştırılır. ```python tahmin = input('Bir harf tahmin edin: ')[0] if tahmin in kelime: # Doğru tahmin için uygun geri bildirim else: # Yanlış tahmin için ceza (adam tamamlanır) ``` 6. Oyunun Sonunu Kontrol Etme: Kullanıcı tüm harfleri doğru tahmin ettiğinde veya gereken yanlış tahmin sayısına ulaştığında oyun sona erer. ```python if ''.join(gizli_kelime) == kelime: print('Tebrikler! Kelimeyi doğru tahmin ettiniz.') break if len(yanlis_tahminler) == max_deneme: print('Üzgünüm, kaybettiniz. Doğru kelime:', kelime) break ``` Bu adımları takip ederek, Python ile basit bir kelime tahmin oyunu geliştirilebilir.

Ososedki adlı program, çevrimiçi albümlerdeki tüm görüntüleri indirmek için tasarlanmış bir Python uygulamasıdır. Bu program, kullanıcıların tek bir komutla web sitelerinden görüntü indirmelerine olanak tanıyan basit ve kullanımı kolay bir komut satırı arayüzüne sahiptir.

Scratch, yapay zeka uygulamaları geliştirmek için Python programlama dili ile birlikte kullanılabilir.

Python'da lambda fonksiyonu, anonim (isimsiz) ve tek bir işlem yapan kısa bir fonksiyondur. Sözdizimi: `lambda parametre(ler): ifade` şeklindedir. Burada: - `lambda`: Fonksiyonun tanımını başlatan anahtar kelime. - `parametre(ler)`: Fonksiyonun alacağı sıfır veya daha fazla argüman. - `ifade`: Hesaplandığında fonksiyonun dönüş değerini oluşturacak tek bir Python ifadesi. Kullanım alanları: Lambda fonksiyonları, özellikle `map`, `filter`, `sorted` gibi yüksek seviyeli fonksiyonlarla birlikte, kısa dönüşümler veya filtrelemeler gerektiğinde kodun daha okunabilir ve kompakt olmasını sağlar.

PyQt5, Python 2.x ve 3.x sürümleriyle uyumludur.

Cog terimi, farklı bağlamlarda farklı işlevlere sahip olabilir: 1. Üretim ve Maliyet Yönetimi: "COG" (Cost of Goods), üretim maliyetlerini ifade eder ve bu maliyetleri optimize etmek, karlılığı artırmak ve sürdürülebilirliği sağlamak için kullanılır. 2. Makine Öğrenimi: "Cog", makine öğrenimi modellerinin paketlenmesi ve dağıtılması için kullanılan açık kaynaklı bir araçtır. 3. Dosya Oluşturma Aracı: "Cog", Python kodunu dosyalarda jeneratör olarak kullanarak metin üreten bir dosya oluşturma aracıdır.

Üs alma işlemi iki farklı yöntemle yapılabilir: 1. Operatörler Kullanarak: Python'da üs alma işlemi için `` operatörü kullanılır. 2. `pow()` Fonksiyonunu Kullanarak: `pow()` fonksiyonu da üs almak için kullanılabilir.

Temel Python eğitimi, yaklaşık 7 saat sürmektedir.

Stry iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Stry Uygulaması: Stry, kişisel antrenman ve sonuçlar için profesyonel rehberlik sunan bir mobil uygulamadır. 2. Stry Modülü: Python'da StringIO modülü olarak da bilinen Stry, bellekte veri oluşturmak veya okumak için kullanılan bir modüldür.

Python'da verileri gruplamak için birkaç yöntem bulunmaktadır: 1. `count()` Metodu: Bir listedeki belirli bir değerin kaç kez tekrarlandığını saymak için kullanılır. 2. `groupby()` Metodu: Pandas kütüphanesinde yer alır ve verileri belirli bir özelliğe veya değere göre gruplamak için kullanılır. 3. List Kompresyonları: Verileri daha karmaşık şekillerde gruplamak için kullanılabilir. Örnek bir `groupby()` kullanımı: ```python import pandas as pd data = {'İsim': ['Ahmet', 'Mehmet', 'Ali', 'Zeynep'], 'Sınıf': [10, 9, 10, 9], 'Not Ortalaması': [85, 90, 95, 88]} df = pd.DataFrame(data) gruplar = df.groupby(['Sınıf', 'Not Ortalaması']) for isim, grup in gruplar: print(f"Sınıf ve not ortalaması {isim}:") print(grup) ``` Bu kod, öğrencileri sınıflarına ve not ortalamalarına göre gruplandırır ve her grup için bir DataFrame döndürür.

Python'da liste veri tipi, sıralı ve değiştirilebilir bir veri koleksiyonudur. Listeler, köşeli parantezler ([]) içinde virgülle ayrılmış elemanlardan oluşur. Bazı liste işlemleri: - Eleman ekleme: `append()` fonksiyonu ile yapılır. - Eleman silme: `remove()` ve `pop()` fonksiyonları ile yapılır. - Elemanlara erişim: Soldan itibaren 0'dan başlayarak indeks numarası ile yapılır. - Liste parçalama: `[]` ve `[:]` ifadeleri kullanılarak belirli bir aralıktaki elemanlar seçilebilir.

Python'ın bazı eksileri şunlardır: 1. Sistem Düzeyinde Programlama: Python, yüksek düzeyde bir programlama dili olduğu için sistem düzeyinde programlama için uygun değildir. 2. Hız: Python, diğer derlenmiş diller (C, C++) kadar hızlı değildir ve ağır programlarda işlevsellik sağlamaz. 3. Bellek Yönetimi: Python, toplanan bellek yönetimine sahiptir, bu da bellek sızıntılarına yol açabilir. 4. Platformlar Arası Binary Dosyalar: Python, platformlar arası bağımsız binary dosyalar için çağrı yapan durumlarda ideal değildir. 5. Dinamik Yazma: Python'un dinamik veya "duck" yazım şekli, büyük kod tabanlarında sorun yaratabilir.