Python

Python'da tam sayı (int) ve ondalık sayı (float) arasındaki fark, ondalık kısmının olup olmamasıdır. - Tam sayılar, negatif veya pozitif olabilen, ondalık kısmı olmayan sayılardır. - Ondalık sayılar, ondalık kısmı olan sayılardır.

Python IDLE'ı kurmak için aşağıdaki adımları izlemek gerekmektedir: 1. Ubuntu İşletim Sistemi İçin: - Öncelikle sistemi güncellemek gereklidir: `sudo apt update && sudo apt upgrade`. - Ardından, `sudo apt search idle-python` komutunu kullanarak mevcut IDLE Python paketlerini arayın. - IDLE Python'un belirli bir sürümünü kurmak için, örneğin Python 3.11 için, `sudo apt install idle-python3.11` komutunu kullanın. 2. Windows İşletim Sistemi İçin: - Python'un resmi web sitesinden (python.org) indirmek gereklidir. - İndirilen .exe dosyasını çalıştırın ve kurulum sırasında "Add to Path" seçeneğini işaretleyin. - Kurulum tamamlandıktan sonra, komut satırında Python sürümünü kontrol etmek için `python --version` komutunu kullanın. IDLE Python'u başlatmak için, Ubuntu'da terminalde `idle` komutunu, Windows'ta ise Başlat menüsünden "IDLE (Python sürümü)" uygulamasını arayın.

Konya Teknik Üniversitesi'nde veri bilimi dersi, Veri Bilimi adı altında sunulmaktadır. Bu ders, öğrencilere veri biliminin temel kavramlarını ve tekniklerini öğretmeyi amaçlamaktadır. Ders kapsamında ele alınan konular arasında: veri analizi, modelleme, veri mühendisliği, veri görselleştirme yer almaktadır. Ayrıca, öğrenciler Python programlama dili ve ilgili kütüphaneler ile pratik uygulamalar yaparak, büyük veri setlerini analiz etme, temizleme, görselleştirme ve modeller oluşturma becerileri kazanacaklardır.

PyQt ve Qt arasındaki temel farklar şunlardır: 1. Lisanslama: PyQt, GPL ve ticari lisans altında sunulmaktadır. 2. Kullanım Kolaylığı: PyQt, Python'un okunabilirliği ve basitliği sayesinde hızlı ve verimli geliştirme imkanı sunar. 3. Entegrasyon: PyQt, Qt Designer gibi araçlarla görsel bileşenleri tasarlayıp bunları Python koduna entegre etmeyi kolaylaştırır. 4. Performans: Qt ile geliştirilen uygulamalar, yakın-metal kodlama seçenekleri ve optimizasyonlar sayesinde genellikle daha performanslı çalışır. 5. Topluluk Desteği: Qt, geniş bir kullanıcı topluluğuna ve resmi bir IDE olan Qt Creator'a sahiptir. PyQt ise daha sınırlı bir topluluğa sahip olabilir.

Bursa'da Python kursu süresi, farklı eğitim programlarına göre değişiklik göstermektedir: 1. Nova Premium: Bursa Python Programlama ve Veri Bilimi Kursu'nda eğitim 3 ay sürmektedir ve haftada 6 saat ders içermektedir. 2. Codelab Akademi: Python eğitimi 8 hafta (2 ay) sürmektedir. 3. Radikal Yazılım: Online canlı Python programlama kursu 75 saatten fazla sürmektedir.

Kivy AnchorLayout kullanımı, widget'ları bir pencerenin kenarlarına veya merkezine hizalamak için kullanılır. AnchorLayout kullanımı için aşağıdaki adımlar takip edilmelidir: 1. AnchorLayout'un başlatılması: `anchor_x` ve `anchor_y` parametreleri ile başlatılır. 2. Widget eklenmesi: `add_widget()` fonksiyonu ile AnchorLayout'a widget'lar eklenir. 3. Boyut ve konum ayarları: Widgets'ların boyutlarını ve konumlarını `size_hint` ve `pos` parametreleri ile ayarlamak mümkündür. Örnek kod: ```python from kivy.app import App from kivy.uix.anchorlayout import AnchorLayout from kivy.uix.button import Button class MyAnchorApp(App): def build(self): layout = AnchorLayout(anchor_x='right', anchor_y='top') btn = Button(text='Anchor to Top Right', size_hint=(.2, .1)) layout.add_widget(btn) return layout MyAnchorApp().run() ``` Bu kod, `anchor_x`'i "right" ve `anchor_y`'yi "top" olarak ayarlayarak bir düğmeyi pencerenin sağ üst köşesine hizalar.

Python'da yorum satırları çalışmaz çünkü Python yorumlayıcısı, # işareti ile başlayan satırları dikkate almaz ve çalıştırmaz.

Python versiyonunu öğrenmek için aşağıdaki yöntemlerden birini kullanabilirsiniz: 1. Komut Satırı (Terminal): Windows ve Mac sistemlerinde komut satırını açın ve aşağıdaki komutları girin: - Python 2 için: `python --version` veya `python -V`. - Python 3 için: `python3 --version` veya `python3 -V`. 2. Python Etkileşimli Kabuk: Komut satırında Python'u başlatın (Windows için `python`, Mac için `python3`) ve ardından `import sys; print(sys.version)` komutunu kullanarak versiyonu öğrenin. 3. Paket Yöneticileri: Python'u bir paket yöneticisi (örneğin, Ubuntu için `apt`, CentOS için `yum`) ile yüklediyseniz, bu araçları kullanarak versiyonu kontrol edebilirsiniz. 4. Yol Kontrolü: `which python3` komutunu kullanarak Python yorumlayıcısının yolunu belirleyin ve bu yolu kullanarak versiyonu kontrol edin.

Python'da faktöriyel hesaplamanın üç ana yöntemi vardır: döngü kullanarak, rekürsif fonksiyon ve math modülü ile. 1. Döngü kullanarak faktöriyel hesaplama: ```python def faktoriyel_dongu(n): sonuc = 1 for i in range(1, n + 1): sonuc = i return sonuc print(faktoriyel_dongu(5)) # 120 ``` 2. Rekürsif fonksiyon ile faktöriyel hesaplama: ```python def faktoriyel_rekurtif(n): if n == 0: return 1 else: return n faktoriyel_rekurtif(n - 1) print(faktoriyel_rekurtif(5)) # 120 ``` 3. Math modülü kullanarak faktöriyel hesaplama: ```python import math sonuc = math.factorial(5) print(sonuc) # 120 ```

Evet, Python ile video düzenleme yapılabilir. Bunun için çeşitli kütüphaneler mevcuttur: 1. MoviePy: En popüler Python video düzenleme kütüphanelerinden biridir. 2. Scikit-Video: Video işleme ve düzenleme algoritmaları içerir, daha çok bilimsel video işleme görevleri için uygundur. 3. VidGear: Hızlı ve kolay video düzenlemeleri için kullanılan, hafif ve kullanımı basit bir kütüphanedir. 4. OpenCV: Bilgisayar görüşü görevleri için tasarlanmış olsa da, güçlü video düzenleme yetenekleri sunar. 5. FFmpeg-Python: FFmpeg tabanlı, video ve ses formatlarını destekleyen bir kütüphanedir. Bu kütüphaneler, video düzenleme sürecini hızlandırabilir ve kolaylaştırabilir.

Kivy'de veri saklamak için çeşitli yöntemler bulunmaktadır: 1. JSON Dosyaları: Kivy, `kivy.storage.jsonstore` modülü aracılığıyla JSON dosyalarını kullanarak veri saklamayı sağlar. Örnek kullanım: ```python from kivy.storage.jsonstore import JsonStore store = JsonStore('filename.json') store.put('key', value=value) # Veri ekleme store.get('key') # Veri alma store.delete('key') # Veri silme ``` 2. SQLite Veritabanı: Kivy, `kivy.storage.sqlite` modülü ile SQLite veritabanını entegre eder. Örnek kullanım: ```python from kivy.storage.sqlite import SQLiteConnection conn = SQLiteConnection('dbname') cursor = conn.cursor() cursor.execute('SQL STATEMENT') cursor.close() conn.close() ``` 3. Diğer Depolama Seçenekleri: Kivy'de ayrıca `kivy.storage.dictstore` gibi diğer depolama sınıfları da mevcuttur.

Python crash course süresi, farklı kurslara göre değişiklik göstermektedir: 1. Technical Mastery blogunda belirtilen Python Crash Course, 6 ila 8 hafta sürmektedir (haftada 5 gün, günde 1 ila 1:30 saat). 2. Codedamn platformunda sunulan Python Crash Course, 4 saat sürmektedir. 3. YouTube üzerindeki "Python 101 Crash Course" ise 8 saat sürmektedir.

Google Colab (Colaboratory), Python kodunu yazmak ve çalıştırmak için kullanılan ücretsiz bir bulut tabanlı platformdur. İşe yarar yönleri: - GPU erişimi: Makine öğrenimi ve derin öğrenme gibi yoğun hesaplama gerektiren görevler için ücretsiz GPU sağlar. - Kolay kurulum: Kullanıcıların kendi bilgisayarlarını yapılandırmalarına gerek kalmadan kod yazmalarına olanak tanır. - İşbirliği: Birden fazla kullanıcı aynı Colab not defterini aynı anda düzenleyebilir. - Entegrasyon: Google Drive ile entegre çalışarak not defterlerini doğrudan bulut depolama alanında saklama, açma ve paylaşma imkanı sunar. - Kütüphane desteği: TensorFlow, PyTorch, Matplotlib gibi popüler Python kütüphaneleri önceden yüklenmiştir.

Python EXE hatalarının birkaç yaygın nedeni vardır: 1. Uyumsuz Python Sürümü: Python programı, yazıldığı sürümle uyumsuz olabilir; örneğin, Python 2 ile yazılmış bir uygulama Python 3 üzerinde çalışmayabilir. 2. Eksik veya Uyumsuz Bağımlılıklar: Python uygulamaları, çeşitli kütüphanelere bağımlıdır ve bu bağımlılıklardan birinin eksik olması veya uyumsuz bir versiyonla yüklenmesi durumunda hata verebilir. 3. Kod Hataları: Geliştiricinin kodda yaptığı hatalar veya gereken dosyaların uygun şekilde paketlenmemiş olması gibi sebepler, EXE dosyasının çalıştırılmasını engelleyebilir. 4. Sistem İzinleri ve Güvenlik Yazılımları: Virüs koruma yazılımları veya sistem izinleri, EXE dosyasını çalıştırırken sorunlara yol açabilir. Bu hataları çözmek için Python'un güncel sürümünü indirmek, eksik bağımlılıkları kontrol etmek ve kodda hata olup olmadığını gözden geçirmek önemlidir.

Jupyter Notebook'ta kaynak kodunu çalıştırmak için aşağıdaki yöntemler kullanılabilir: 1. Yerel Dosya Yükleme: Jupyter Notebook arayüzünde "Upload" butonuna tıklayıp, çalıştırmak istediğiniz Python scriptini veya Jupyter Notebook dosyasını seçip yükleyebilirsiniz. 2. GitHub Repo Klonlama: GitHub'daki bir Python projesini veya Jupyter Notebook'u klonlamak için Jupyter Notebook arayüzünde "New" butonuna tıklayıp "Terminal" seçeneğini seçin, ardından `git clone [repository URL]` komutunu girin. 3. %load Magic Komutu: İnternet üzerinde paylaşılan bir Python scriptini veya Jupyter Notebook dosyasını çalıştırmak için yeni bir Python notebook oluşturup ilk hücreye `%load [file URL]` komutunu girin ve Shift+Enter kısayoluyla çalıştırın. Ayrıca, Jupyter Notebook'ta bir kod hücresini çalıştırmak için Ctrl+Enter (komut moduna geçer) veya Shift+Enter (seçili hücreyi çalıştırır ve yeni bir hücre ekler) kısayollarını kullanabilirsiniz.

Evet, Python veri bilimi için yeterlidir. Python, veri bilimi alanında basitliği, çok yönlülüğü ve kapsamlı kütüphane ekosistemi sayesinde yaygın olarak tercih edilen bir programlama dilidir. Python ile veri bilimi kapsamında aşağıdaki işlemler yapılabilir: - Veri manipülasyonu ve analizi: NumPy ve Pandas gibi kütüphaneler, büyük veri kümelerinin verimli bir şekilde işlenmesini sağlar. - Makine öğrenimi: Scikit-learn, TensorFlow ve Keras gibi kütüphaneler, çeşitli makine öğrenimi görevleri için gerekli araçları sunar. - Görselleştirme: Matplotlib, Seaborn ve Plotly gibi kütüphaneler ile veriler etkili bir şekilde görselleştirilebilir. - Büyük veri ile entegrasyon: PySpark ve Dask gibi kütüphaneler, Apache Spark kullanarak dağıtık hesaplamayı mümkün kılar. Ayrıca, Python'un geniş ve aktif bir kullanıcı topluluğu, sürekli geliştirme çabaları ve çapraz platform uyumluluğu da önemli avantajlarıdır.

@classmethod, Python'da bir yöntemi sınıf yöntemine dönüştüren bir dekoratördür. @classmethod'un bazı özellikleri: İlk parametre olarak sınıfı (cls) alır. Sınıfın yanı sıra, alt sınıflar üzerinden de çağrılabilir. Sınıf değişkenlerine erişebilir ve bunları değiştirebilir. Hem sınıf (Class.classmethod()) hem de nesne (Class().classmethod()) üzerinden çağrılabilir. Kullanım örnekleri: Factory (fabrika) yöntemleri. Miras yapısında doğru nesne oluşturma.

Python'da veri tipleri genel olarak şu şekilde sınıflandırılabilir: 1. Sayısal Veri Tipleri: - int (Tam Sayı): Ondalık kısım içermeyen tam sayılar. - float (Ondalıklı Sayı): Ondalık kısım içeren sayılar. - complex (Karmaşık Sayı): Gerçek ve sanal kısmı olan karmaşık ifadeler. 2. Metin Veri Tipi: str (String), bir veya birden fazla karakterden oluşan metinler. 3. Koleksiyon Veri Tipleri: - list: Sıralı ve değiştirilebilir veri koleksiyonları. - tuple: Sıralı ancak değiştirilemez koleksiyonlar. - set: Sırasız ve tekrarlayan elemanları barındırmayan koleksiyonlar. - dict (Sözlük): Anahtar-değer çiftlerini saklar. 4. Mantıksal Veri Tipi: bool, sadece True (Doğru) veya False (Yanlış) değerlerini alır. 5. Diğer Veri Tipleri: NoneType, herhangi bir değer olmayan veya boş bir değeri temsil eder.

Otomatik tıklama için Python'da aşağıdaki modüller kullanılabilir: 1. PyAutoGui: Bu modül, fare hareketlerini ve klavye kontrollerini otomatikleştirmek için kullanılır. 2. pynput: Bu modül, klavye ve fare girişlerini okumak ve üretmek için kullanılır. 3. pywin32 (winauto32api): Bu modül, Windows COM nesneleri ve otomasyonuyla ilgilenir ve `mouse_event()` fonksiyonu ile fare tıklamalarını kontrol edebilir.

Pandas'ta `iloc` kullanarak ilk 8 satırı almak için aşağıdaki kodu kullanabilirsiniz: ```python df.iloc[:8] ``` Bu kod, `df` adlı DataFrame'in ilk 8 satırını döndürür.