Python

Yazbel, Python programlama dili hakkında bilgi edinmek isteyenler için kapsamlı belgeler ve kaynaklar sağlayan bir platformdur. Yazbel'in yaptığı işler: Belgelendirme: Python 3 belgeleri oluşturur ve bu belgeleri toplulukla birlikte geliştirir. Forum: Kullanıcıların programlama ile ilgili sorular sorup cevaplar alabileceği bir forum hizmeti sunar. Katkı İmkanı: Herkesin belgelere katkıda bulunmasına olanak tanır; bu, kaynak kodunun GitHub'da tutulmasıyla mümkün olur.

Set kodu oluşturmak için farklı programlama dilleri kullanılabilir: Python'da Set (Küme) Oluşturma: Tüm öğeler, virgülle ayrılmış küme parantezleri `{}` içine yerleştirilerek veya `set()` fonksiyonu kullanılarak bir küme oluşturulur. JavaScript'te Set Oluşturma: Yeni bir Set nesnesi, `new Set()` yapıcısı ile oluşturulur. Örnek Python kodu: ```python kume1 = {1,2,3} kume2 = set(["Hayri","Ahmet","Hüseyin"]) ``` Örnek JavaScript kodu: ```javascript const setObj = new Set([21, 34, 35, 56, 23]); ``` Kümeler, birleşim, kesişim, fark ve simetrik fark gibi matematiksel küme işlemlerini gerçekleştirmek için de kullanılabilir.

Miniforge, Python ve bilimsel hesaplama ortamları için minimal ve tamamen açık bir kurulum aracı olarak hizmet eder. Başlıca işlevleri: conda ve mamba paket yöneticilerini içerir. conda-forge kanalını varsayılan olarak kullanır. akademik ve araştırma kurumlarında, Anaconda ve Miniconda'nın yeni ticari lisans koşullarına alternatif olarak tercih edilir. Miniforge, özellikle hızlı ve yalıtılmış deneyler ile öğrenci atölyeleri için uygundur.

API ile veri çekme süresi, çeşitli faktörlere bağlı olarak değişebilir: API'nin yanıt verme hızı. İstenen veri miktarı ve karmaşıklığı. API'nin kullanım limitleri. Genel olarak, API ile veri çekme süresi, birkaç milisaniyeden birkaç dakikaya kadar değişebilir.

Python Requests Kütüphanesi, HTTP istekleri yapma sürecini basitleştiren bir modüldür. Kütüphanenin çalışma şekli: Kurulum: Python paket yöneticisi pip kullanılarak yüklenir. Temel kullanım: GET isteği: `response = requests.get(url)` şeklinde bir kod ile temel bir GET isteği oluşturulabilir. POST isteği: `response = requests.post(url, data=data)` koduyla bir POST isteği gönderilebilir. Ek özellikler: Parametre ekleme: `params` argümanı ile isteklere sorgu parametreleri eklenebilir. Başlık ekleme: `headers` argümanı ile kimlik doğrulama veya içerik türü gibi özel başlıklar eklenebilir. Kimlik doğrulama: Çeşitli kimlik doğrulama yöntemleri desteklenir. Requests kütüphanesi, HTTP istekleriyle çalışan Python geliştiricileri için vazgeçilmez bir araçtır.

SQL'in öğrenmesi genellikle Python'dan daha kolaydır. SQL, bildirimsel bir dil olduğu için, kullanıcının sadece amaçlanan sonucu ifade etmesi yeterlidir; geri kalan işlemleri veritabanı halleder. Ancak, öğrenme kolaylığı kişisel hedeflere ve mevcut becerilere bağlıdır.

Python ve Kivy ile Cross Platform Uygulama Geliştirme kitabını PDF formatında indirmek için aşağıdaki siteler kullanılabilir: pdfkitap.gen.tr; ekitapbulindir.aynitap.com. Kitap, Level Kitap tarafından yayımlanmıştır ve ISBN numarası 9786058352728'dir. PDF formatında kitap indirirken, telif hakkı ihlallerine dikkat edilmesi önemlidir.

Chess.com'da bilgisayar analizi yapmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Pozisyonun Ayarlanması. 2. Pozisyonun Yüklenmesi. 3. Analizin Çalıştırılması. 4. Analizin İncelenmesi ve Öğrenilmesi. Chess.com'da analiz yaparken, oyun sırasında yardım kullanan oyuncuların adil oyun kurallarını ihlal etmiş sayılacağını ve yasaklanacağını unutmamak gerekir.

FPDF kullanmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Kütüphaneyi içe aktarma. 2. FPDF nesnesi oluşturma. 3. Sayfa ekleme. 4. Yazı tipi ve boyut ayarlama. 5. Metin ekleme. 6. Belgeyi kaydetme. FPDF, Python veya PHP gibi dillerde kullanılan bir sınıf olup, bu dillerdeki paket yöneticilerinden veya GitHub'dan indirilebilir. FPDF'nin kullanımı hakkında daha fazla bilgi için resmi dokümanlara veya örnek kodlara başvurulabilir.

Python'da ses tanıma yapmak için aşağıdaki kütüphaneler kullanılabilir: SpeechRecognition. PyAudio. gTTS (Google Text To Speech). Ses tanıma için temel adımlar: 1. Kütüphanelerin yüklenmesi. 2. Recognizer nesnesi oluşturma. 3. Mikrofonun veya ses dosyasının tanımlanması. 4. Ses tanıma. Daha detaylı bilgi ve örnekler için medium.com ve tr.python-3.com gibi kaynaklar incelenebilir.

Python'da `sorted()` fonksiyonu şu şekilde kullanılır: 1. Sayıları sıralamak için: - `sorted()` fonksiyonu, bağımsız değişken olarak bir sayı listesi alır ve bu listeyi artan düzende sıralar. - Örnek kullanım: `sorted([6, 9, 3, 1])` çıktısı `[1, 3, 6, 9]` olur. 2. Dizeleri sıralamak için: - `sorted()`, varsayılan olarak dizeleri alfabetik sırayla sıralar. - Örnek kullanım: `sorted(['Harry', 'Suzy', 'Al', 'Mark'])` çıktısı `[Al, Harry, Mark, Suzy]` olur. 3. Özel sıralama için: - `key` parametresi kullanılarak daha karmaşık özel sıralamalar yapılabilir. - Örneğin, bir dize listesini uzunluklarına göre sıralamak için `key=len` belirtilir. Kullanım örnekleri: - Sayıları azalan düzende sıralamak: `sorted(numbers, reverse=True)`. - Sözlüğü anahtarlara göre sıralamak: `sorted(data)`. `sorted()` fonksiyonu, orijinal listeyi değiştirmez ve yeni bir sıralı liste döndürür.

CSV dosyasını veritabanına aktarmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: bcp Aracı ile Aktarım. Python ile Aktarım. phpMyAdmin ile Aktarım. SQL Server Management Studio ile Aktarım. Çevrimiçi Platformlar.

PyCharm'da print fonksiyonunu aktif etmek için, File (Dosya) menüsünden Print (Yazdır) seçeneğine tıklamak gerekmektedir. Ayrıca, PyCharm'da terminalde print sonuçlarının görüntülenmesi için, bir çalıştırma yapılandırması oluşturup çalıştırarak (Ctrl-R veya Ctrl-D) tüm çıktıların "Run/Debug (Çalıştır/Hata Ayıkla)" konsolunda görülmesi sağlanabilir.

Python'da en zor soru olarak değerlendirilebilecek bir soru bulunamadı. Ancak, Python mülakatlarında sıkça karşılaşılan bazı sorular şunlardır: Dogpile effect. Encapsulation. Abnormal termination. Yüzeysel kopya ile derin kopya arasındaki fark. Ayrıca, Python'da kod yazarken karşılaşılan bazı zorlu konular arasında hız sınırlamaları, iş parçacığı oluşturma sorunları ve mobil bir ortama özgü olmaması yer alır. Python'da en zor soru olarak değerlendirilebilecek bir soru hakkında kesin bir görüş yoktur.

Flask ve Django arasındaki bazı temel farklar şunlardır: Kullanım amacı: Flask, küçük ve orta ölçekli uygulamaların geliştirilmesi için ideal, mikro bir framework'tür. Django, daha büyük ve karmaşık projeler için uygun, geniş kapsamlı bir framework'tür. Öğrenme kolaylığı: Flask, basit API'si ve kapsamlı dokümantasyonu sayesinde öğrenmesi daha kolaydır. Django, karmaşık ve katı mimarisi nedeniyle daha zor öğrenilir. Özellikler: Flask, çeşitli veri tabanı desteği ve kitaplık seçme özgürlüğü sunar. Django, veritabanı entegrasyonu, kimlik doğrulama ve ORM gibi hazır araçlar sağlar. Performans: Flask, hafif yapısı sayesinde daha hızlı yanıt verir. Django, büyük projelerde daha yavaş kalabilir, ancak ölçeklenebilirlik sunar. Topluluk desteği: Flask, daha küçük ve aktif bir geliştirici topluluğuna sahiptir. Django, geniş ve canlı bir geliştirici topluluğuna desteklenir.

Python'da zamanlayıcı (timer) kullanmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: timer modülü. bağlam yöneticisi (context manager). dekoratör (decorator). Timer sınıfı. timeit modülü. Python'da zamanlayıcı kullanımına dair bazı örnekler şu sitelerde bulunabilir: tr.python-3.com; youtube.com; technopat.net.

Python ile nem sensörü kullanmak için aşağıdaki adımlar izlenebilir: 1. Sensörün Bağlanması: Sensörün bağlantı pinleri, Raspberry Pi'nin GPIO pinlerine bağlanır. 2. Kütüphanenin Yüklenmesi: Sensör için gerekli Python kütüphanesi yüklenir. 3. Python Programının Yazılması: Sensörden veri okumak için bir Python programı yazılır. 4. Veri Okuma ve Görüntüleme: Sensör verileri işlenip görüntülenir. Nem sensörü olarak DHT11 kullanılıyorsa, aşağıdaki adımlar takip edilebilir: 1. Gerekli Kütüphanenin Yüklenmesi: `git clone https://github.com/adafruit/Adafruit_Python_DHT.git` komutuyla Adafruit_Python_DHT kütüphanesi yüklenir. 2. Python Kurulumunun Tamamlanması: `sudo apt-get install build-essential python-dev` komutlarıyla gerekli Python kütüphaneleri kurulur. 3. Veri Okuma Programı: `python AdafruitDHT.py 11 14` komutuyla DHT11 sensöründen veri okunur. Daha detaylı bilgi ve kod örnekleri için aşağıdaki kaynaklar incelenebilir: medium.com'da "Raspberry Pi DHT11 Sıcaklık ve Nem Sensörü ile Termometre" başlıklı yazı; maker.robotistan.com'da "Raspberry Pi ile DHT11 Sıcaklık ve Nem Sensörü Kullanımı" başlıklı yazı; elektrikport.com'da "Raspberry Pi ile DHT11 Sıcaklık ve Nem Sensörü" başlıklı yazı.

Flask'ın kullanılma sebeplerinden bazıları şunlardır: Basit ve esnek yapı. Hızlı uygulama geliştirme. Geniş topluluk desteği. WSGI desteği. Jinja2 şablon motoru. Veri tabanı desteği. Flask, büyük ölçekli projeler için uygun olmayabilir.

For döngüsü, programlama dillerinde bir kod bloğunu belirli bir sayıda ve üst üste çalıştırmak için kullanılan bir döngüdür. For döngüsünün temel kullanım amacı: Belirli bir sayıdan başlayarak belirlenmiş başka bir sayıya kadar ilerleme. Sıralı bilgileri bir yere yazma veya ekrana bastırma. For döngüsü genellikle üç bölümden oluşur: 1. İlk değer atama. 2. Koşul. 3. Artırma veya azaltma. For döngüsü, while döngüsü ile birlikte en çok kullanılan döngüdür.

Dataset oluşturmak için kullanılabilecek bazı programlar şunlardır: Microsoft Visual Studio: .NET uygulamaları için veri kümesi araçları içerir. TensorFlow: Bu teknoloji kullanılarak dataset oluşturulabilir. YOLOv3 Modeli: Bu model ile nesne tanıma için dataset hazırlanabilir. Google Images: 600'den fazla farklı sınıfın etiketlenmiş hazır fotoğraflarını sunan bir kaynaktır. Ayrıca, ADO.NET kullanarak kodda dinamik olarak veri kümeleri oluşturulabilir ve değiştirilebilir.