Python ile neler yapabileceğinizin ayrıntılarına girmeden önce, bazı temel bilgileri aradan çıkaralım. Bir programlama dili öğrenmeyi umuyorsanız, bu temel bilgiler Python’un neden mükemmel bir seçim olabileceğini anlamanıza yardımcı olabilir.
Python Nedir?
Python nesne yönelimli (verilere dayalı), yüksek seviyeli (insanların anlaması daha kolay) bir programlama dilidir. İlk olarak 1992’de piyasaya sürüldü, yazması ve anlaması nispeten sezgisel olacak şekilde inşa edildi. Hal böyle olunca da hızlı gelişme isteyenler için ideal bir kodlama dilidir.
Python’u kimin kullandığını merak ediyorsanız, dünyadaki en büyük kuruluşların çoğunun onu bir şekilde uyguladığını göreceksiniz. NASA, Google, Netflix, Spotify ve daha pek çoğu, hizmetlerini güçlendirmek için bu dili kullanıyor.
Python Neden Bu Kadar Popüler?
Programlama dillerinin popülerliğini ölçen TIOBE endeksine göre Python, Java ve C’den sonra dünyanın en popüler üçüncü programlama dilidir.
Python’un her yerde bulunmasının birçok nedeni vardır:
- Kullanım Kolaylığı: Kodlama ve programlamada yeni olanlar için Python mükemmel bir ilk adım olabilir. Öğrenmesi nispeten kolaydır, bu da programlama bilginizi oluşturmaya başlamanın harika bir yoludur.
- Basit Sözdizimi: Sözdizimi daha çok İngilizce’ye benzediği için Python’un okunması ve anlaşılması nispeten kolaydır. Basit düzeni, her bir kod satırının ne yaptığını çözebileceğiniz anlamına gelir.
- Gelişen Topluluk: Açık kaynaklı bir dil olduğu için herkes Python’u kodlamak için kullanabilir. Dahası, ekosistemi destekleyen ve geliştiren, kendi katkılarını ve kitaplıklarını ekleyen bir topluluk var.
- Çok Yönlülük: Daha detaylı inceleyeceğimiz gibi, Python’un birçok kullanım alanı vardır. İster veri görselleştirme, yapay zeka veya web geliştirme ile ilgileniyor olun, dil için bir kullanım bulabilirsiniz.
Python Kullanım Alanları
- Python ile oyun kodlayabilirsiniz.
- Python ile mobil uygulama geliştirip yazabilirsiniz.
- Python ile veri analizi yapabilirsiniz.(excel, csv gibi dosyaları okuyabilirsiniz)
- Büyük verilerle hızlı işlemler yapabilirsiniz.
- Bazı yüksek matematiksel işlemleri kolaylıkla gerçekleştirebilirsiniz.
- Verileri görselleştirip, tablo ve grafiklerle yorumlayabilirsiniz.
- Hatta bir sudoku oyununun verilerini pythona okutup bu oyunu ona çözdürebilirsiniz.
- Çeşitli amaçlar için özelleşmiş python kütüphanelerini kullanarak (görüntü ses işleme, veri işleme ,yapay zeka ,makina öğrenmesi vb.alanlarda) bir çok işlevi kolaylıkla gerçekleştirebilirsiniz.
Pyhton Kütüphanesi Nedir?
Python kütüphaneleri dediğimiz şey farklı fonksiyonları gerçekleştirebilen, yazılım geliştirme amaçlı kullanılan kaynaklarıdır. Python fazla sayıda kütüphaneye sahip çok fonksiyonlu bir yazılım dilidir. Her biri oldukça yetenekli olan bu kütüphaneleri kullanmak istediğinizde gerekli kodla çağrılarak işlem yapabilirsiniz. Biren fazla kütüphaneyi aynı anda çağırıp kullanmak da mümkündür.
Kütüphanelerin kendi dokümantasyonları ile neler yapılabileceği kolaylıkla öğrenilebilir, örneklerle uygulanabilir. İlgili kütüphanelerin linklerini de başlığa ekliyorum.
1. NumPy
NumPy, Çok boyutlu dizilerle ve matrislerle çalışmamıza yardım eden ileri düzey matematiksel işlemler yapabileceğimiz bir kütüphanedir. İstatistiksel işlemlerin, veri ile ilgili matematik operasyonlarının daha etkili bir şekilde yapılması için Numpy kütüphanesi yazılmıştır. Günümüzde özellikle veri bilimi üzerine çalışanlar başta olmak üzere Numpy, Python programlayanlar tarafından çok sık kullanılan bir kütüphanedir.
2. Requests
Python, standart modüllerinin yanında harici yüzlerce kullanışlı modül ile birlikte çok güçlü bir dil. Bu gücü veren harika modüller var bunlardan biri de Requests modülü. Bu modül ile web üzerindeki isteklerinizi yöneteceksiniz. Mesela bu modül ile API entpointlerine PUT, DELETE, POST gibi istekler atabilirsiniz.
BeautifulSoup, HTML veya XML dosyalarını işlemek için oluşturulmuş güçlü ve hızlı bir kütüphanedir. Adını Alice harikalar diyarında içerisindeki bir kaplumbağanın söylediği hikayeden alır. Bu modül ile bir kaynak içerisindeki HTML kodlarını ayrıştırıp sadece istediğimiz alanları kesen programlar, daha popüler adıyla BOT yazabilirsiniz.
4. Pygame
Pygame, Python’ ın oyun programlama denince akla ilk gelen kütüphanelerindendir. Pygame ile grafiksel şekiller çizmek, animasyon hazırlamak, ses dosyası oynatmak mümkündür ve yazılan oyunlarda klavye, fare, oyun kolu ile etkileşim kurulabilir.
5. matplotlib
Matplotlib, grafik çizim paketi Python’la bilimsel programlamanın en önemli araçlarından birisidir. Temel olarak bir veri görselleştirme kütüphanesidir. Çok kuvvetli bir paket olan Matplotlib ile verileri etkileşimli olarak görselleştirebilir, yayınlamaya uygun yüksek kalitede çıktılar hazırlayabiliriz. Hem iki boyutlu hem de üç boyutlu grafikler üretilebilir.
6. Django
Django, Python Programlama diliyle yazılmış MTV mimari deseni kullanılan, yüksek seviyeli web kütüphanesidir. Bu kütüphane ile az kod yazarak daha iyi web siteleri geliştirilebilirsiniz. Django kütüphanesi ile geliştirilmiş birçok web sitesi vardır. Bunlardan bazıları: youtube, pinterest, dropbox, instagram ‘dır.
7. PyQt5
PyQt5, Kullanıcılarına grafiksel arayüz (GUI) deneyimi sunmak için geliştirilmiş Python kütüphanesidir. Python kullanarak sadece komut satırları hazırlayarak programlar yazmamız mümkündür. Kullanıcıya arayüz sunmak için bunu tasarlamamızı gerçekleştirecek ek bir kütüphaneye ihtiyaç vardır. PyQt bu ihtiyaca cevap vermek için oluşturulmuş bir kütüphane olarak karşımıza çıkmaktadır.
Speech Recognition modülü, konuşmayı yazıya çevirmek için kullanılır. Farklı yöntemlerle ister ses dosyasını yazıya dönüştürebilir istersenizde mikrofonunuzu dinleterek sesinizi yazıya dönüştürebilirsiniz.
9. Scrapy
Eğer konu web kazıma ise bu konuda en iyi modüller arasında Scrapy baş gösterir. Eğer bir web site üzerinden veri çekmeniz gerekiyorsa bunu Scrapy ile çok kolay bir şekilde yapabilirsiniz. Bu konuda en gelişmiş kütüphaneler arasında yer alır.
10. OpenCV
OpenCV(Open Source Computer Vision Library), esas olarak gerçek zamanlı bilgisayar görmeyi hedefleyen programlama fonksiyonlarının görüntü işleme kütüphanesidir.
11. Seaborn
İstatiksel hesaplamalara farklı bir bakış açısı kazandırmak için kullanılan oldukça efektif ve bir o kadar popüler olan bir veri görselleştirme kütüphanesidir.
12. Tensorflow
Bir dizi görev arasında veri akışı ve türevlenebilir programlama için kullanılan bir kütüphanedir. Ağırlıklı olarak sembolik matematik işlemleri ve sinir ağları gibi makine öğrenimi uygulamaları için kullanılır. Google’da hem araştırma hem de üretim için önemli bir yeri vardır.
13. Plotly
Javascript, R gibi dillerle uyumlu çalışan veri görselleştirme ve dashboard oluşturmaya yarayan fonksiyonları barındıran bir python kütüphanesidir.
14. SciKit-Learn
Veri madenciliği ve veri analizinde gerekli küme analizi, regresyon, veri işleme gibi işlemleri gerçekleştirebilen çok yönlü bir kütüphanedir. Makine öğrenmesi ve Python deyince akla gelen ilk kütüphanedir Scikit-learn.
Sizin kullandığınız ve önerebileceğiniz bir Python kütüphanesi var mı?
Teşekkürler. 🙂