Python

Evet, Python'da muhasebe programı yapılabilir. Python, veri analizi, grafiksel kullanıcı arayüzü (GUI) oluşturma ve veritabanı yönetimi gibi işlevler için çeşitli kütüphanelere sahip bir programlama dilidir. Ayrıca, Python ile yazılmış sipariş ve gider takibi yapılabilen, verilerin SQLite ile veritabanında tutulduğu otomasyon programları da bulunmaktadır.

While True, belirli bir koşulun her zaman doğru olduğu varsayımına dayanarak, harici bir müdahale (genellikle CTRL + C kısayolu veya bir break ifadesi) ile durdurulana kadar süresiz olarak çalışan bir döngü oluşturur. Bu tür döngüler, aşağıdaki durumlarda kullanılabilir: Kullanıcı girişi kontrolü: Geçersiz girişlerin sayısını önceden bilmek mümkün olmadığında. Arama işlemleri: Hedef değeri bulmak için gereken yineleme sayısını önceden bilmemek durumunda. Oyun mantığı: Oyuncu kaybedene veya oyun bitene kadar ana mantığı çalıştırmak için. Ayrıca, mantıksal bir hata yapılırsa While True döngüsü, programın sonsuz bir döngüye girmesine neden olabilir.

Python'da e-posta doğrulamak için birkaç yöntem kullanılabilir: Düzenli ifadeler (regex). `email_validator` kütüphanesi. SMTP ve IMAP protokolleri. Örnek bir e-posta doğrulama betiği: ```python import smtplib import imaplib def verify_email(email_address): smtp_server = 'your_smtp_server' sender_email = 'your_email@example.com' sender_password = 'your_email_password' try: server = smtplib.SMTP(smtp_server, 587) server.starttls() server.login(sender_email, sender_password) server.sendmail(sender_email, email_address, "This is a test message.") except smtplib.SMTPRecipientsRefused: print(f"The email address '{email_address}' does not exist.") return False except smtplib.SMTPServerDisconnected: print("SMTP Server Disconnected.") return False except Exception as e: print(f"An error occurred: {e}") return False server.quit() mail = imaplib.IMAP4_SSL('imap.example.com') mail.login(sender_email, sender_password) mail.select('inbox') result, data = mail.search(None, 'ALL') latest_email_id = data[0].split()[-1]

TXT dosyasını Python'a çevirmek için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Çevrimiçi dönüştürücüler: Conholdate gibi platformlar, TXT dosyalarını çevrimiçi olarak PY formatına dönüştürmeye olanak tanır. Python programlama: Pandas kütüphanesi kullanılarak TXT dosyaları okunabilir ve işlenebilir. Daha detaylı bilgi ve örnekler için aşağıdaki kaynaklara başvurulabilir: Aysenur Karatay'ın Medium'daki "Python ile Dosya İşlemleri" yazısı; Python-3.com'da "Python'da Metin Dosyası Nasıl Oluşturulur" başlıklı makale; Yazbel'in "Temel Dosya İşlemleri" sayfası.

Python 9. sınıf programlama temelleri, 9. sınıf öğrencilerine Python programlama dilinin temellerinin öğretildiği bir ders içeriğini ifade eder. Bu ders kapsamında öğrencilere öğretilen bazı konular şunlardır: Algoritma: Belirli bir problemi çözmek veya belirli bir amaca ulaşmak için tasarlanan yol. Python'un özellikleri: Basit ve temiz söz dizimi, yorumlanan bir dil olması, farklı işletim sistemlerinde çalışabilmesi, açık kaynak kodlu olması, ücretsiz olması gibi özellikler. Kod yazma ve okuma: Python ile kod yazma, yazılan kodları okuma ve anlama. Veri tipleri: String, integer, float, bool gibi veri tiplerinin kullanımı. Kütüphane kullanımı: Python ile gelen standart kütüphanelerin kullanımı ve gerektiğinde özelleşmiş fonksiyonlar barındıran diğer kütüphanelerin eklenmesi. Örnek programlar: İki sayının ortalamasını hesaplama, dikdörtgenin alanını ve çevresini hesaplama gibi örnek programların yazılması.

Python ve C arasındaki bazı farklar: Performans: Python, yorumlanan bir dil olduğu için C'den daha yavaştır. Kullanım Kolaylığı: Python, basit ve anlaşılır sözdizimine sahip olup yeni başlayanlar için idealdir. Bellek Yönetimi: Python, belleği otomatik olarak yönetir, C'de ise bellek yönetimi geliştiricinin kontrolündedir. Kütüphane Desteği: Python, yapay zeka ve makine öğrenimi için zengin bir kütüphane ekosistemine sahiptir. Dosya Adı Uzantıları: C programlarının dosya adı uzantısı .cpp, Python programlarının ise .py'dir. Uygulama Alanları: Python, veri analizi, makine öğrenimi ve robotik gibi alanlarda kullanılırken, C daha çok gömülü sistemler ve yüksek performanslı bilgi işlem için tercih edilir.

Python ile market fiyatları çekmek için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Web Sayfasını Yükleme: `requests` modülü ile marketin web sayfası yüklenir. 2. Veri Çıkarma: `BeautifulSoup` kütüphanesi ile web sayfasındaki veriler ayrıştırılır ve fiyatlar bulunur. 3. Fiyatların Çekilmesi: Fiyatlar, belirlenen bir yapıya uygun olarak bir listeye veya sözlüğe eklenir. Örnek bir kod parçası: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "market.com" r = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(r.content, "html.parser") fiyatlar = soup.find_all("fiyat_etiketi") for fiyat in fiyatlar: fiyat_dict = { "urun_adi": fiyat.find("urun_adi").text, "fiyat": fiyat.find("fiyat").text } sales.append(fiyat_dict) ``` Bu tür bir yapı, satılan ürünlerin ve fiyatlarının kaydedilmesini sağlar. Daha fazla bilgi ve örnek kodlar için YouTube'da "Python ile Trendyol Fiyatlarını Çekmek" ve "Python ile Süpermarket Satış Analizi" gibi videolar izlenebilir.

Diff farkı, R programlama dilinde `diff()` fonksiyonu ile hesaplanır. Örnek kullanım: Tüm sütunlardaki satırlar arasındaki farkı bulmak için: ``` diff(as.matrix(df)) ``` Belirli bir sütundaki satırlar arasındaki farkı bulmak için: ``` diff(df$column_name) ``` Ayrıca, iki veri çerçevesi arasındaki farkı hesaplamak için `tail(df, -1) - head(df, -1)` yöntemi de kullanılabilir. Yüzde farkı hesaplamak için ise, iki sayının farkı, bu iki sayının ortalamasının mutlak değerine bölünür ve sonuç 100 ile çarpılır.

Visual Studio Code'da (VS Code) sanal ortamı aktif etmek için aşağıdaki adımları izleyin: 1. Windows için: - `conda activate myenv` komutunu yazın, burada `myenv` sanal ortamın adıdır. 2. macOS ve Linux için: - `source activate myenv` komutunu yazın. Sanal ortam aktif olduğunda, terminal istemi sanal ortamın adını gösterecektir.

Polars lazy, veri sorgularının hemen yürütülmek yerine, tüm adımlar tanımlandıktan sonra yürütülmesini sağlayan bir API'dir. Bu, özellikle büyük veri setleriyle çalışırken önemli avantajlar sunar: Performans artışı: Sorgunun son dakikada çalıştırılması, bellek ve CPU kullanımını azaltarak daha büyük veri setlerinin bellekte tutulmasına ve işlemlerin daha hızlı yapılmasına olanak tanır. Optimizasyon: Sorgu planlayıcısı, tüm adımlar tanımlandığında çeşitli optimizasyonlar yapabilir. Lazy API, genellikle ara sonuçlara ihtiyaç duyulmadığı veya sorgu yapısının henüz tam olarak belirlenmediği durumlarda tercih edilir.

Bir Python kütüphanesini kaldırmak için pip kullanılabilir. Bunun için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Terminal veya komut istemini açın. 2. `pip uninstall kütüphane_adı` komutunu yazın. 3. Örneğin, `pip uninstall requests` yazarak istek kütüphanesini kaldırabilirsiniz. Bu işlem, belirtilen kütüphaneyi sisteminizden kaldıracaktır.

SageMath ile yapılabileceklerden bazıları şunlardır: Sembolik matematik. Sayısal matematik. Grafik. Cebir. Sayı teorisi. Kombinatorik ve grafik teorisi. Doğrusal cebir. İstatistik. SageMath, Python tabanlı bir bilgisayar cebir sistemi olup, matematikle ilgili birçok alanda hesaplama ve görselleştirme imkanı sunar.

NASEM Dairy-8 yazılımını kullanmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Yazılımı indirme ve kurma. İndirme işlemi tamamlandıktan sonra sistem, dosyayı Downloads klasörüne kaydeder. Klasöre gidildikten sonra zip dosyası üzerinde sağ tıklanarak "Windows Explorer ile Aç" seçeneği seçilir. Açılan dosyadan DotNetFX461, setup.exe ve Setup-NRC-Dairy-8.msi dosyaları çıkarılır. Setup.exe dosyası çift tıklanarak yazılım yüklenir. 2. Yazılımı çalıştırma. Masaüstünde sol alt köşedeki "Başlat" butonuna tıklanır. NASEM klasörüne ait simgeye gidilir. "Run NASEM-Dairy-8" simgesine çift tıklanır. 3. Rapor oluşturma. "Rapor" ekranına gidilir. "Switch Report Viewer" butonuna çift tıklanır. Açılan "Select an option" diyalog kutusunda "Free TextMaker from FreeOffice" seçeneği seçilir ve "OK" butonuna tıklanır. Bu seçenek seçildiğinde yazılım, Word belgelerini görüntülemek için TextMaker, Excel çalışma kitaplarını görüntülemek için ise PlanMaker'ı kullanır. Yeni Rapor Görüntüleyicisi'nin etkili olması için NRC Dairy-8 programından çıkılıp yeniden başlatılması gerekir. NASEM-dairy-8 yazılımı yalnızca Windows işletim sisteminde çalışır. Daha fazla bilgi için NASEM web sitesindeki indirme talimatlarına başvurulabilir.

Python'da sharp (keskin) işareti nasıl yapılır sorgusuna yanıt bulunamadı. Ancak, Python'da yorum satırlarının başına "#" işareti eklenir.

Google Python sertifikasının işe yarar yönleri şunlardır: İş başvurularında avantaj sağlar. Özgeçmişi güçlendirir. Uluslararası geçerlilik sunar. Eğitimin devamını teşvik eder. Google Python sertifikasının işe yararlığı, kişinin kariyer hedeflerine ve sektördeki güncel duruma bağlı olarak değişebilir.

BTCTurk API'sini kullanmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. API anahtarı oluşturma: BtcTurk | Kripto web sitesinde "Hesap" menüsünden "API Erişimi" sayfasına girilerek "API KEY OLUŞTUR" butonuna basılır. 2. Doküman ve kod örnekleri: API dokümanlarına ve kod örneklerine docs.btcturk.com adresinden ulaşılabilir. 3. Python Wrapper kullanımı: Python kullanarak API ile etkileşim kurmak için geliştirilen bir wrapper, GitHub üzerinden indirilip kullanılabilir. 4. Kullanım örnekleri: Piyasa verilerini sorgulama: `open_orders = btcturk.get_open_orders()` komutu ile mevcut açık emirler görüntülenebilir. Market emri verme: `order_result = btcturk.market_buy("BTCTRY", amount=1000.0)` komutu ile market emri verilebilir. Emri iptal etme: `cancel_result = btcturk.cancel_order(order_id)` komutu ile emir iptal edilebilir. Kullanıcıların, API anahtarlarını ve gizli anahtarlarını güvenli bir şekilde saklamaları ve kullanmaları önemlidir.

Evet, Python ile görsel programlama yapılabilir. Python ile görsel programlama için kullanılabilecek bazı araçlar: PyQt5. FLET DEV. Tkinter. PySimpleGUI. Ayrıca, OpenCV kütüphanesi kullanılarak görüntüler üzerinde temel işlemler ve kenar tespiti gibi ileri seviye işlemler de gerçekleştirilebilir.

Python'da API oluşturmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Kütüphane Kurulumu: API oluşturmak için Flask, flask_restful ve pandas gibi kütüphaneler kurulur: `pip install Flask`; `pip install flask_restful`; `pip install pandas`. 2. Kod Yazımı: Gerekli kütüphaneler import edilir ve API oluşturulur: ```python from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/api', methods=['GET']) def get_data(): data = {'message': 'Merhaba, bu bir API!'} return jsonify(data) ``` 3. Uygulamanın Çalıştırılması: Kod, `python app.py` komutuyla çalıştırılır ve varsayılan olarak http://127.0.0.1:5000/ adresinde çalışır. 4. API'nin Test Edilmesi: Tarayıcı veya bir API test aracı kullanılarak http://127.0.0.1:5000/api adresine bir GET isteği gönderilerek API test edilebilir. Gerçek bir üretim ortamında güvenlik ve performans gibi faktörlerin göz önünde bulundurulması ve daha karmaşık endpoint’ler eklenmesi önerilir. Python'da API oluşturmak için kullanılabilecek diğer kütüphaneler arasında Requests, Requests-OAuthlib, urllib ve aiohttp bulunur.

Python'da math kütüphanesini kullanmak için öncelikle `import math` ifadesiyle kütüphaneyi projeye dahil etmek gerekir. Bazı temel kullanım örnekleri: Karekök alma: `math.sqrt(x)`. Üs alma: `math.pow(x, y)`. Tamsayıya yuvarlama: Yukarı yuvarlama: `math.ceil(x)`. Aşağı yuvarlama: `math.floor(x)`. Mutlak değer bulma: `math.fabs(x)`. Trigonometrik işlemler: Sinüs: `math.sin(x)`. Kosinüs: `math.cos(x)`. Tanjant: `math.tan(x)`. Logaritma ve üstel işlemler: Doğal logaritma: `math.log(x)`. 10 tabanında logaritma: `math.log10(x)`. E üzeri x: `math.exp(x)`. Math kütüphanesi, özellikle bilimsel ve mühendislik alanında karmaşık hesaplamaları sadeleştiren işlevlerle doludur.

Ubuntu'da Python, genellikle /usr/bin dizinine kurulur. Python'un nereye kurulduğunu kesin olarak öğrenmek için terminalde `python` veya `python3` komutunu çalıştırabilirsiniz. Python'u Ubuntu'ya kurmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Paket listesini güncelleyin: `sudo apt update`. 2. Python'u kurun: `sudo apt install python3`. 3. Pip'i kurun: `sudo apt install python3-pip`. 4. Geliştirme araçlarını kurun: `sudo apt install python3-dev python3-setuptools`. 5. Sanal ortam oluşturma aracını kurun: `sudo apt install python3-venv`.