Python

Fonksiyon tanımlama ve düzenleme Python'da şu adımlarla yapılır: 1. Fonksiyon Tanımlama: Fonksiyon tanımlamak için `def` komutu kullanılır. ```python def fonksiyon_adi(): # Fonksiyonun gerçekleştireceği işlemler ``` 2. Fonksiyon Çağırma: Tanımlanan fonksiyon, çağrılmadıkça çalışmaz. ```python fonksiyon_adi() ``` 3. Parametre Gönderme: Fonksiyonlara dışarıdan bilgi gönderip, bu bilgileri fonksiyon içinde kullanmak için parametreler tanımlanır. ```python def fonksiyon_adi(parametre1, parametre2): # Parametreleri kullanan işlemler ``` 4. Geri Dönüş Değeri: Fonksiyon, `return` komutu ile bir değer döndürebilir. ```python def fonksiyon_adi(parametre): # İşlemler return deger # Fonksiyonun döndüreceği değer ```

File I/O (Dosya Giriş/Çıkış) işlemleri, bir bilgisayarın dosyalarına veri okuma ve yazma sürecini ifade eder. Python'da File I/O işlemleri şu adımlarla gerçekleştirilir: 1. Dosyayı Açma: `open()` fonksiyonu ile dosya açılır ve dosya modu belirtilir (örneğin, 'r' okuma, 'w' yazma, 'a' ekleme). 2. İşlem Yapma: Dosyadan veri okuma (`read()`, `readline()`, `readlines()`) veya dosyaya veri yazma (`write()`, `writelines()`) gibi işlemler yapılır. 3. Dosyayı Kapatma: `close()` metodu ile dosya kapatılır, bu işlem unutulursa arka planda dosya açık kalabilir. Alternatif olarak, `with` ifadesi kullanılarak dosya işlemleri otomatik olarak yönetilebilir; bu, dosyanın kapatılmasını sağlar ve hata durumunda bile düzgün çalışır.

BeautifulSoup ile şunlar yapılabilir: 1. HTML ve XML Belgelerini Parse Etme: BeautifulSoup, HTML ve XML belgelerini parse ederek, içindeki verileri erişilebilir hale getirir. 2. DOM Gezintisi: Belgenin yapısını (DOM) kullanarak, belirli HTML etiketlerine, sınıflara ve ID'lere göre elemanlara erişim sağlar. 3. Veri Çıkarma ve Modifikasyon: Hedeflenen verileri belgeden çıkarıp, gerekli değişiklikleri yapabilir. 4. Düzenli İfadeler Kullanma: Regüler ifadeler ile daha karmaşık veri seçme işlemleri gerçekleştirebilir. 5. Diğer Kütüphanelerle Koordinasyon: Requests gibi diğer kütüphanelerle birlikte çalışarak, web sayfalarından veri çekme işlemlerini kolaylaştırır.

NumPy'yi aktif etmek için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Kurulum: NumPy'yi Python projenize kurmak için `pip` paket yöneticisini kullanın. 2. İçe Aktarma: Kurulum tamamlandıktan sonra NumPy'yi Python kodunuzda içe aktarın. Bu adımlarla NumPy, Python projelerinizde kullanıma hazır hale gelecektir.

Python'da liste, birden fazla öğeyi bir arada tutan, sıralı ve değiştirilebilir bir koleksiyondur. Listeler köşeli parantezler `[]` içinde tanımlanır ve öğeler virgüllerle ayrılır. Örnek bir liste: `my_list = [1, 2, 3, 4, 5]`.

Pandas kütüphanesini kullanmak için NumPy kütüphanesi de gereklidir.

BeautifulSoup ile veri çekmek için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Kütüphanelerin Kurulumu: `requests` ve `BeautifulSoup` kütüphanelerini kurmak için terminal veya komut istemcisinde şu komutlar kullanılır: `pip install requests beautifulsoup4`. 2. Web Sayfasını Çekmek: `requests` kütüphanesi ile HTTP isteği yapılarak web sayfasının HTML içeriği alınır. Örnek kod: ```python import requests url = 'https://example.com' response = requests.get(url) print(response.text) ```. 3. HTML'i Parse Etmek: `BeautifulSoup` kütüphanesi ile HTML içeriği parse edilir. Örnek kod: ```python from bs4 import BeautifulSoup soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') ```. 4. Veri Çekmek: HTML etiketlerine ve sınıflarına bakılarak belirli veriler çekilir. Örnekler: - Belirli bir etiketi seçmek: `headings = soup.find_all('h1')`. - Belirli bir sınıf adına göre seçim yapmak: `items = soup.find_all('div', class_='item-class')`. 5. Verileri Düzenlemek ve Saklamak: Çekilen veriler CSV, JSON veya veritabanı gibi formatlarda saklanabilir.

Python random modülü ile 5 sayı seçmek için `sample()` fonksiyonu kullanılabilir. Örnek kullanım: ```python import random numbers = [1, 2, 3, 4, 5] random_selection = random.sample(numbers, 5) # 5 eleman seçilecek print(random_selection) # Çıktı: [3, 1, 5, 2, 4] ```

Girilen iki sayı arasındaki sayıların toplamını bulan algoritma şu şekilde olabilir: 1. Kullanıcıdan iki sayıyı alın. 2. İlk sayıyı sayaç olarak atayın ve bir artırın. 3. Sayaç her döndüğünde, sayacı toplam adlı bir değişkenle toplayın (toplam, aralıktaki sayıları toplayacak değişken). 4. Eğer sayaç, kullanıcıdan alınan ikinci sayıya eşitse, döngüden çıkıp toplam değerini yazdırın. Python dilinde bu algoritmanın bir örneği şu şekilde yazılabilir: ```python s1 = int(input("Başlangıcı giriniz : ")) s2 = int(input("Bitişi giriniz : ")) toplam = 0 i = s1 while i <= s2: toplam += i i += 1 print(toplam) ```

Python'da öğrenilebilecek bazı dersler şunlardır: 1. Python'a Giriş ve Temel Programlama: Python dilinin temelleri, değişkenler, veri türleri ve kontrol yapıları gibi konuları kapsar. 2. Temel Algoritmalar ve Veri Yapıları: Listeler, kümeler, sözlükler ve demetler gibi veri yapılarının kullanımı ve temel algoritmalar. 3. Nesne Tabanlı Programlama (OOP): Sınıflar, nesneler, encapsulation, inheritance ve polymorphism gibi kavramlar. 4. Versiyon Kontrol Sistemi (Git & Ekip Çalışması): Git komutları, GitHub kullanımı ve sürüm kontrolü. 5. SQL ve ORM ile Veritabanı Yönetimi: SQL komutları ve ORM kullanarak veritabanı işlemleri. 6. Python ile Makine Öğrenimi: Pandas, NumPy ve Scikit-Learn gibi kütüphanelerle makine öğrenimi modelleri oluşturma. 7. Python ile Web Geliştirme: Flask veya Django gibi web framework'leri kullanarak web uygulamaları geliştirme. 8. Veri Bilimi: Pandas, Matplotlib ve Seaborn ile veri analizi ve görselleştirme. 9. Yapay Zeka: TensorFlow ve Keras gibi kütüphanelerle yapay zeka projeleri geliştirme.

Python'un eski sürümlerini kurmak için iki ana yöntem bulunmaktadır: resmi Python web sitesi ve pyenv gibi bir paket yöneticisi kullanmak. Resmi Python web sitesi üzerinden kurulum adımları: 1. Python Download sayfasına gidin: https://www.python.org/downloads/release/. 2. Sürüm listesinden istediğiniz sürümü seçin. 3. İşletim sisteminize ve mimarinize uygun yükleyiciyi (örneğin, Windows için .exe, macOS için .pkg) indirin. 4. İndirilen yükleyiciyi çalıştırın ve kurulum sihirbazının talimatlarını izleyin. pyenv kullanarak kurulum adımları: 1. pyenv'i sistem paket yöneticiniz aracılığıyla veya GitHub'daki kurulum talimatlarını izleyerek kurun. 2. pyenv'i yükledikten sonra, `pyenv install 3.6.12` komutunu kullanarak istediğiniz eski Python sürümünü kurun. 3. Global veya yerel Python sürümünü ayarlamak için `pyenv global 3.6.12` komutunu kullanın. 4. Doğru sürümün kurulduğunu doğrulamak için `python --version` komutunu çalıştırın.

Grafik çizdirmek için `plot()` komutu kullanılır.

Sherlock GitHub'ı kullanmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Python Kurulumu: Sherlock, Python programlama dilinde yazılmıştır, bu nedenle öncelikle Python'un 3.6 veya daha yeni bir sürümünün yüklü olması gerekmektedir. 2. Repo Klonu: GitHub'dan Sherlock repo'sunu klonlamak için terminal veya komut satırında aşağıdaki komutu kullanın: ``` git clone https://github.com/sherlock-project/sherlock.git ``` 3. Çalışma Dizinine Geçiş: Repo klonlandıktan sonra, Sherlock dizinine geçip gerekli gereksinimleri kurun: ``` cd sherlock python3 -m pip install -r requirements.txt ``` 4. Kullanım: Sherlock'u kullanmak için komut satırında `python3 sherlock username` komutunu girin. Ek Özellikler: Sherlock, arama sürecini hızlandırmak için `--timeout` parametresi gibi ek seçenekler sunar.

Hugging Face kütüphaneleri şunlardır: 1. Transformers: En popüler derin öğrenme mimarilerinden bazılarını (BERT, RoBERTa, GPT-2, XLNet vb.) içeren kütüphane. 2. Datasets: NLP ve bilgisayar görüşü görevleri için yüzlerce yüksek kaliteli veri seti sunan kütüphane. 3. Gradio: Makine öğrenimi modellerini kullanarak etkileşimli arayüzler oluşturmak için kullanılabilen Python kütüphanesi. 4. Optimize: Makine öğrenimi modellerinin optimizasyonunu ve dağıtımını kolaylaştırmak için tasarlanmış kütüphane. 5. AutoNLP: NLP görevleri için otomatik makine öğrenmesi modeli eğitimi sağlayan platform. 6. Education: AI ve NLP konularında eğitim kaynakları, kurslar ve belgeler sunan platform.

"Intsa" kelimesi, iki farklı bağlamda kullanılabilir: 1. Python'da int: Python'da `int` veri tipi, tam sayıları temsil eder ve matematiksel işlemler için temel bir yapı taşıdır. 2. İntranet: İş dünyasında, "intranet" bir organizasyonun içindeki kullanıcıların bilgi paylaşımı, iletişim ve iş süreçlerini yönetmek için kullanılan özel bir ağ sistemi anlamına gelir.

Python'da rastgele sayılar oluşturmak için `random` modülünü kullanabilirsiniz. Bazı rastgele sayı oluşturma fonksiyonları: 1. `random()`: 0 ile 1 arasında rastgele bir kayan noktalı sayı üretir. ```python import random random.random() # Çıktı: 0.8064301704207291 ``` 2. `uniform(min, max)`: `min` ile `max` arasında rastgele bir kayan noktalı sayı üretir. ```python random.uniform(0.5, 1.5) # Çıktı: 0.9624863371746406 ``` 3. `randint(min, max)`: `min` ile `max` arasında rastgele bir tam sayı üretir. ```python random.randint(45, 500) # Çıktı: 45 ile 500 arasında rastgele bir sayı ``` 4. `choice(liste)`: `liste` adlı diziden rastgele bir öğe seçer. ```python liste = ['ali', 'veli', 'ahmet'] random.choice(liste) # Çıktı: 'ali' veya 'veli' veya 'ahmet' ```

format_map() ve format() yöntemleri arasındaki temel fark, parametre kullanım biçimindedir. - format_map() yöntemi, bir string şablonundaki yer tutucuları bir sözlükteki değerlerle değiştirmek için bir sözlük kullanır. - format() yöntemi ise ya konumsal argümanları ya da dize biçimlendirme ifadelerini kullanarak string'leri biçimlendirir. Ayrıca, format_map() yöntemi sadece sözlükleri kabul ederken, format() yöntemi birden fazla parametreyi ya konumsal argümanlar ya da adlandırılmış anahtar kelime argümanları olarak kabul eder.

Python'da `format_map()` yöntemi, bir string içindeki yer tutucuları, sağlanan bir sözlükteki değerlerle değiştirmek için kullanılır. Bu yöntem, string biçimlendirmeyi daha esnek ve temiz bir şekilde yapmak için özellikle dinamik bir değer kümesi olduğunda faydalıdır. Kullanım örneği: ```python data = {'name': 'John', 'age': 25} template = "Hello, my name is {name} and I am {age} years old." formatted_string = template.format_map(data) print(formatted_string) # Çıktı: "Hello, my name is John and I am 25 years old." ```

Python Crash Course kitabının ikinci elini almak mümkündür. Kitap, No Starch Press yayınevi tarafından basılmıştır ve çeşitli online platformlarda bulunabilir.

Modül ve paket arasındaki temel farklar şunlardır: - Modül, Python kodlarını içeren ve fonksiyonlar, sınıflar ve değişkenler gibi tanımlamaları barındıran bir dosyadır. - Paket, birden fazla modülü bir araya getiren dizinlerdir. Özetle: - Modüller, kodun tekrar kullanılabilirliğini ve okunabilirliğini artırır. - Paketler, büyük projelerde farklı modüllerin birlikte çalışmasını ve daha hiyerarşik bir yapı oluşturulmasını sağlar.