Python

LAMBDA işlevi, Excel ve Google Dokümanlar'da özel işlevler oluşturmak için kullanılır. Kullanım adımları: 1. Formülü test etme. 2. LAMBDA oluşturma. 3. LAMBDA'ya ad verme. Söz dizimi: `LAMBDA([parametre1, parametre2, ...], hesaplama)`. Parametre1, parametre2, ...: Hücre başvurusu, dize veya sayı gibi işleve iletilecek değerler. Hesaplama: İşlevin sonucu olarak yürütülecek formül. LAMBDA adları ve parametreleri, Excel'in adlar için sözdizim kurallarını takip eder, ancak parametre adında nokta (.) kullanılmaz.

En iyi random örneklerinden bazıları şunlardır: Türkiye'de: "asdfghjklkjhgfds". Tayland'da: "55555". İspanya'da: "jajaja". Brezilya'da: "rsrsrsrs". Güney Kore'de: "kkkkk". Japonya'da: "www". Endonezya'da: "wkwkwkwk". İsrail'de: "xa xa xa". Ayrıca, "ahahahaha", "LLOLOLOLO", "GKDFLJGLDFKJHLDFKGHLDFKLFDKGNM" gibi ifadeler de yaygın olarak kullanılan random örneklerindendir. Random ifadeleri, farklı ülkelerde ve kültürlerde değişiklik gösterebilir.

Python ile haber botu yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Kütüphane Kurulumu: Python Telegram Bot kütüphanesi yüklenir. 2. Bot Oluşturma: Telegram'da "Botfather" ile bot oluşturulur. 3. Kodlama: Main.py dosyası oluşturulur ve gerekli import'lar yapılır. 4. Botun Beynini Oluşturma: Main fonksiyonunda 'Updater' nesnesi oluşturulur ve bu nesneye API anahtarı verilir. 5. Komut Ekleme: Örneğin, kullanıcı "/start" yazdığında botun kendini tanıtması için `dp.add_handler(CommandHandler("start", start_command))` kodu eklenir. 6. Haber Çekme: Belirlenen bir haber sitesinden haberleri çekmek için BeautifulSoup kullanılabilir. Daha detaylı bilgi ve örnekler için aşağıdaki kaynaklar incelenebilir: YouTube: "Python ile Haber Sitesi Botu" videosu. Medium: "Python ile Telegram Botu Yapalım" makalesi.

Python'da tam sayı (integer) oluşturmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: Tamsayı atama: -1000, 34, 2, 0 gibi sayılar tam sayı olarak atanabilir. Ondalıklı sayıyı tam sayıya çevirme: Bir ondalıklı sayıyı (float) tam sayıya çevirmek için `int()` fonksiyonu kullanılır. Sayının sonuna .0 ekleme: Bir sayının sonuna .0 eklemek, Python'un sayıyı otomatik olarak float tipinden tam sayı tipine dönüştürmesini sağlar.

Python'da borsa analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Kütüphanelerin içe aktarılması. 2. Veri çekme. 3. Veri analizi ve görselleştirme. 4. Teknik analiz indikatörlerinin hesaplanması. 5. Sonuçların saklanması. Örnek bir kod örneği: ```python import yfinance as yf import pandas as pd # BIST 100 hisse sembolleri bist100_stocks = [ "ACSEL.IS", "AHSGY.IS", "AKCNS.IS", "AKSA.IS", "AKSEN.IS", "AKYHO.IS", "ALBRK.IS", "ALCTL.IS", "ALKA.IS", "ALKIM.IS" ] results = [] for stock in bist100_stocks: try: # Veriyi çek (Son 90 günlük veriler) data = yf.download(stock, period="3mo", interval="1d") if data.empty: print(f"{stock} için veri bulunamadı.") continue # İndikatörleri hesapla macd, signal = calculate_macd(data['Close']) rsi = calculate_rsi(data['Close']).iloc[-1] cci = calculate_cci(data['High'], data['Low'], data['Close']) stochastic_rsi = calculate_stochastic_rsi(data['Close']) fisher = calculate_fisher(data['High'], data['Low']) # Sonuçları ekle results.append({ "Hisse": stock, "MACD": round(macd, 2), "RSI": round(rsi, 2), "CCI":

Python ile yapılan bir uygulamanın nasıl dağıtılacağı, uygulamanın türüne ve dağıtım amacına göre değişiklik gösterebilir. İşte bazı dağıtım yöntemleri: Back4app Konteynerleri: Flask tabanlı bir uygulama, Back4app Containers kullanılarak dağıtılabilir. Python Paket Dizini (PyPI): CLI uygulamaları, "setuptools" kütüphanesi kullanılarak paketlenip PyPI'ye yüklenebilir. Sanal Ortamlar: Python uygulamalarının dağıtımı için sanal ortamlar kullanılması önerilir. Ayrıca, Python ile yapılan uygulamaların dağıtımında "distutils", "setuptools" ve "wheel" gibi araçlar da kullanılabilir. Daha detaylı bilgi ve farklı dağıtım yöntemleri için Python'un resmi dağıtım kılavuzuna başvurulabilir.

MANOVA (Multivariate Analysis of Variance) analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Veri Girişi: Her bağımlı değişken için ayrı bir sütun açılır ve bağımsız değişken genellikle bir grup değişkeni olarak tanımlanır. 2. Analiz Menüsü: SPSS'te "Analyze" menüsünden "General Linear Model" bölümüne girilir ve "Multivariate" seçeneği seçilir. 3. Değişkenlerin Belirlenmesi: Bağımsız değişkenler “Fixed Factor(s)” bölümüne, bağımlı değişkenler ise “Dependent Variable(s)” bölümüne yerleştirilir. 4. Modelin Çalıştırılması: Analiz çalıştırılır ve sonuç tabloları incelenir. MANOVA sonuçlarının yorumlanması için kullanılan bazı istatistikler: Wilks' Lambda: Bağımsız değişkenin bağımlı değişkenler üzerinde anlamlı bir etkisi olduğunu gösterir. P-Değeri: Elde edilen değere göre sonuçların anlamlı olup olmadığı belirlenir, genellikle p < 0.05 ise sonuçlar anlamlı kabul edilir. Eta-Kare (η²): Etki büyüklüğünü gösterir. MANOVA'nın ön şartları arasında bağımsız değişkenin kategorik, bağımlı değişkenlerin sürekli olması, normal dağılım ve varyansların homojenliği gibi koşullar bulunur. MANOVA analizi için YouTube ve tezyardimplatformu.com gibi kaynaklardan detaylı bilgi ve rehberler bulunabilir.

Fonksiyon bilmenin işe yaradığı bazı alanlar: Bilgisayar programları. Fizik. Ekonomi ve finans. Günlük hayat. Matematik. Ayrıca, fonksiyonlar karmaşık işlemleri bir araya toplayarak bu işlemleri tek adımda yapmayı sağlar.

Django'nun farklı sürümleri, farklı Python sürümleriyle uyumludur. Örneğin: Django 1.8: Python 2.7, 3.3, 3.4, 3.5. Django 1.9 ve 1.10: Python 2.7, 3.4, 3.5. Django 1.11: Python 2.7, 3.4, 3.5, 3.6. Django 2.0: Python 3.4, 3.5, 3.6. Django 2.1: Python 3.5, 3.6, 3.7. Django kurulumu için bilgisayarınızda Python ve pip paketlerinin kurulu olması gerekmektedir.

iPet, GPS takip cihazı olarak kullanılan bir mobil uygulamadır. iPet'in bazı özellikleri: Geçerli konum: Telefonda birkaç dokunuşla sevilen şeylerin nerede olduğunu öğrenme. Birden fazla cihaz görüntüleme: Aynı anda birden fazla cihazı takip edebilme. Coğrafi çit: Belirlenen alanın dışına çıkıldığında uyarı alma. Geçmiş verileri inceleme: 2 aya kadar geçmiş konum verilerini gözden geçirme. Yüksek doğruluk: GPS ve GLONASS teknolojilerini kullanma. iPet, Android 5.0 ve üzeri sürümlerle uyumludur.

"Pipırperi" kelimesi ile ilgili bilgi bulunamadı. Ancak, "pirpirim" veya "pirpirim otu" olarak bilinen bitkinin bazı faydaları şunlardır: Sindirim sistemine destek. Bağışıklık sistemini güçlendirme. Anti-inflamatuar özellikler. Kolesterol ve kan şekerini dengeleme. Vücut toksinlerini temizleme. Kalp sağlığını iyileştirme. Kilo kaybına yardımcı olma. Cilt sağlığını koruma. Pirpirim otu, Akdeniz bölgesinde yaygın olarak bulunan, yeşil yapraklı ve biraz ekşi bir tada sahip bir sebzedir. Herhangi bir sağlık sorunuyla ilgili olarak, uzman bir sağlık profesyoneline danışmak önemlidir.

Python'da çoklu istek göndermek için kullanılabilecek bazı yöntemler: concurrent.futures.ThreadPoolExecutor: Bu yöntem, belirli bir işlev kullanarak çoklu iş parçacığı ile istek göndermeyi sağlar. multiprocessing.dummy.Pool: Her istek için bir iş parçacığı oluşturarak çoklu istek yapılabilir. asyncio modülü: Asenkron programlama ile işlemler ve görevler arasındaki bekleme sürelerini azaltır. Örnek bir kod parçası: ```python import concurrent import requests def request_post(url, data): return requests.post(url, data=data) with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor: res = [executor.submit(request_post, url, data) for data in names] concurrent.futures.wait(res) ``` Bu kodda, `names` listesindeki her bir öğe için `requests.post` işlevi ayrı iş parçacıklarında çalıştırılmaktadır. Python'da çoklu istek gönderme hakkında daha fazla bilgi ve farklı yöntemler için ilgili kaynaklara başvurulabilir.

Python APK dosyalarını açmak için Android cihazlar kullanılabilir. APK dosyaları, Android cihazlarda Google Play Store veya üçüncü taraf uygulama mağazaları aracılığıyla açılabilir ve yüklenebilir. Ayrıca, Google Colab gibi çevrimiçi platformlar da Python kodlarını çalıştırmak için kullanılabilir ve bu platformlar APK dosyalarını açmak için gerekli araçları sağlar. APK dosyalarını açmak için özel bir program gerekmemektedir; Android cihazlar veya Google Colab gibi platformlar yeterlidir.

Python'da dinamik veri yapısı, bir değişkenin veri tipinin önceden açıkça belirtilmesi gerekmeyen, program çalışırken otomatik olarak belirlenen yapılardır. Python, dinamik tipli bir dil olduğu için, bir değişkene program sırasında farklı veri tipleri atanabilir. Bazı dinamik veri yapıları: Liste (list). Sözlük (dict).

Python venv (sanal ortam) kalıcı olarak kaldırmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Sanal ortamı devre dışı bırakın. - Terminal veya komut istemcisinde, sanal ortamın bulunduğu dizine gidin ve `source /bin/activate` komutunu çalıştırın (burada `with` kısmını sanal ortamınızın adıyla değiştirin). - Ardından `deactivate` komutunu çalıştırarak sanal ortamı devre dışı bırakın. 2. Sanal ortamı kaldırın. - `rm -rf` komutunu kullanarak sanal ortamı ve içindeki tüm dosyaları silin (burada `with` kısmını sanal ortamınızın adıyla değiştirin). - Windows kullanıyorsanız, `rmdir /s` komutunu kullanabilirsiniz. Alternatif olarak, bir dosya gezgini kullanarak sanal ortamın bulunduğu dizine gidip ilgili klasörü silebilirsiniz. Önemli Notlar: Yanlış bir dizini silmemek için dikkatli olun. Sanal ortam kaldırılmadan önce önemli verilerin yedeklenmesi önerilir.

Set kodları, farklı alanlarda ve programlama dillerinde çeşitli amaçlarla kullanılır: SQL'de: Veritabanındaki kayıtları güncellemek için SQL'in `UPDATE` komutunda kullanılır. Python'da: `Set` veri yapısı, elemanların sıralanamadığı ve indekslenemediği, ancak elemanların eklenip çıkarılabildiği koleksiyonlar için kullanılır. STL ve CLR'de: `set` sınıfı, belirli bir anahtarla eşleşen öğeleri bulmak, eklemek veya silmek için kullanılır.

Python'da 0-100 arası sayı kabul etmek için aşağıdaki kod örneği kullanılabilir: ```python while True: sayi = input("Yazılı Notu Girin: ") try: val = int(sayi) if val < 0 or val > 100: print("Lütfen 0-100 arası bir puan girin.") continue break except ValueError: print("Sayı girmediniz. Lütfen sayı girişi yapın") print("Girilen Sayı: ", val) ``` Bu kod, kullanıcıdan sayı girişi yapılmasını bekler. Giriş 0-100 arası değilse, kullanıcıya uyarı mesajı verilir ve tekrar giriş yapması istenir. Ayrıca, `continue` komutu kullanılarak sadece 0 ve 100 arası değerlerin kabul edilmesi sağlanabilir.

Dizi kontrolü için kullanılan bazı fonksiyonlar şunlardır: `in_array()`: Bir değerin bir dizide olup olmadığını kontrol eder. `key_exists()`: Bir anahtarın bir dizide var olup olmadığını kontrol eder. `ArrayIsDynamic()`: Bir dizinin dinamik olup olmadığını kontrol eder. `ArrayRange()`: Bir dizinin belirtilen boyutundaki eleman sayısını döndürür. `ArraySort()`: Bir diziyi sıralar. `ArrayBsearch()`: İkili arama yapar. `count()`: Bir dizinin eleman sayısını verir. Kullanılacak fonksiyon, programlama diline ve istenen işleme göre değişiklik gösterebilir.

Kivy'de ScrollView kullanımı için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Modüllerin ithalatı. 2. Minimum sürüm ayarı (isteğe bağlı). 3. ScrollView sınıfının oluşturulması. 4. .kv dosyasının oluşturulması. 5. Uygulamanın çalıştırılması. ScrollView kullanımıyla ilgili bazı özellikler: Çocuk ekleme. Eksen sınırlaması. Kaydırma türü. Daha fazla bilgi ve örnek kodlar için Kivy'nin resmi dokümanlarına ve çeşitli tutorial videolarına başvurulabilir.

Python'da bir değişkenin veri tipini kontrol etmek için `type()` fonksiyonu kullanılır. Ayrıca, bir değişkenin veri tipini belirlemek için `.bit_length()` metodu da kullanılabilir. Python'da değişkenlerin veri tipini belirtmeye gerek yoktur; Python yorumlayıcısı, değişkenin aldığı değere bakarak veri tipini belirler.