uido van Rossum tarafından geliştirilen, yorumlanan, üst düzey özellikler sunan ve genel amaçlı bir programlama dilinin özelliklerini bünyesinde barındıran bir programlama dilidir. Yapısı, nesne yönelimli, işlevsel ve prosedürel programlama gibi çoklu programlama paradigmalarını destekleyen çöp toplama ve dinamik yazmaya dayanmaktadır. Bu teknik yönler onu dinamik bir karakter haline getirir ve programcıların küçük ve büyük ölçekli gerçek projeler için onu kullanmalarına izin verir.
Anlamak
Yukarıdaki cevaba göre, tanımlarken iki anahtar kelime kullandığımızı görebiliriz. Öyleyse, önce bu ilk iki anahtar kelimenin anlamını anlayalım.
1. Üst Düzey Dil
Buna Yüksek seviyeli dil denir, çünkü Makine seviyesindeki dilden ( 0’lar ve 1’den oluşur) çok uzaktadır ve kodlaması zordur. Bu nedenle, kodlamak zorlaşır, ancak bu kolayca okunabilir, bu nedenle Makine düzeyinde dilden çok uzaktır. Böylece yüksek seviyeli bir dil haline gelir. Üst düzey dil sözdizimi, düşük düzeyli dile kıyasla daha okunabilirdir. Bunu yazarken istediğim bir şey daha var, bu derlenmiş bir dil değil, yorumlanmış bir dil, yani başka bir program tarafından çalıştırılması gerekiyor, bu durumda, C dilinden farklı olarak işlemci tarafından değil, bir yorumlayıcı tarafından çalıştırılması gerekiyor. doğrudan işlemci tarafından çalıştırılır.
2. Nesne Yönelimli Programlama Dili
Nesne yönelimli bir programlama dilidir, yani nesneler üzerinde çalışır. Peki nesne nedir? Örneğin Kaplan, rengi ve yaşı nitelikleri olan, avlanan ve davranışını çoğaltan bir nesnedir. Dolayısıyla, yukarıdaki örnekte gösterildiği gibi, bir nesnenin iki özelliği vardır: nitelikler ve davranış. Dolayısıyla, aşağıda açıklandığı gibi OOP’lerin bazı temel ilkeleri vardır:
- Kalıtım : Bu durumda, bir alt sınıf, üst sınıfın davranışını ve niteliklerini kullanabilir.
- Kapsülleme: Bir sınıfın özel ayrıntılarını diğer nesnelerden gizleme.
- Polimorfizm : Farklı girdiler için farklı formlarda ortak bir davranış/işlem kullanma.
Gördüğünüz gibi yukarıda class anahtar kelimesini kullandım, peki class ne anlama geliyor?
Sınıf, bir nesnenin planıdır. Bir nesnenin tüm ayrıntılarını içerir ve nesne bir sınıfın örneğidir. Bir sınıf tanımlandığında, nesnenin tanımı tanımlanır, yani bellek veya depolama tahsis edilmez.
Python çalışmayı nasıl bu kadar kolaylaştırıyor? / Neden buna ihtiyacımız var?
Çalışmayı bu kadar kolay hale getirmesinin nedeni, basit sözdizimi ve kodun okunabilirliğidir. C gibi diğer programlama dillerinden farklı olarak , çok okunabilir ve özlü sözdizimine sahiptir, bu da yeni başlayanların kavramlarda ustalaşmasını ve ileri bir seviyeye ulaşmasını kolaylaştırır. Örneğin, isminizi yazdırmak isteseniz bile , C# ile yaklaşık 7 satır kod yazmanız gerekir , ancak python ile bu sadece bir satırda yapılabilir, bu da büyük bir fark yaratır ve diğer dillere göre avantaj sağlar.
En İyi Python Şirketleri
Bunu gerçekten kullanan birkaç şirketten bahsedelim:
1. Google
Google uzun süredir python’un destekçisi . Google için komut dosyaları Perl veya bash ile yazılmış olsa bile, yazılması, dağıtılması ve bakımı kolay olduğu için Python’da yeniden yazılmıştır. Artık resmi olarak Google’ın sunucu tarafı dilidir, diğeri ise C++ ve Java’dır .
2. Facebook
Facebook ayrıca Python’u büyük ölçüde kullanıyor ve onu sosyal medya devinde C++ ve PHP’nin hemen arkasında üçüncü en popüler dil yapıyor. Facebook, Python 3 için yazılmış çok sayıda açık kaynaklı proje yayınladı.
3. Instagram
2016 yılında Instagram Mühendislik ekibi , Python ile yazılmış dünyanın en büyük Django Çerçevesini çalıştırdıklarını duyurdu . Instagram ekibi, python geliştirmelerini sürdürülebilir kılmak için zaman ve kaynak harcadı (yaklaşık 800 milyon aylık aktif kullanıcı).
4. Quora
Büyük kitle kaynaklı soru ve cevap platformu, yazma kolaylığı ve okunabilirliği nedeniyle Python’u kullanır.
5. Netflix
Esas olarak, kullanıcılara şovlar ve filmler önermek ve önermek için veri analizi için kullanır. Bunu kullanmanın ana nedeni, son derece aktif bir geliştirme topluluğudur.
Yukarıdaki şirketler Python kullanan büyük şirketlerden bazılarıdır.
Python ile neler yapabilirsiniz? /Nerede kullanmalıyız?
Şimdi daha büyük soru, onunla ne yapabileceğimiz veya daha doğrusu nerede kullanabiliriz?
Bu sorunun cevabı hemen hemen her yerde kullanılabilir olmasıdır. İşte kullanabileceğiniz birkaç alan:
1. Web geliştirme için Python
Nesne Yönelimli Programlama Dili olduğu için diğer Nesne Yönelimli Diller gibi Web Geliştirme için kullanılabilir ve ayrıca sözdizimi kolaydır ve daha iyi okunabilirliğe sahiptir. Django ve Flask, en popüler iki Python Web Çerçevesidir.
2. Bilimsel gelişim için Python
SciPy kitaplığı, NumPy sayısal hesaplama kitaplığı ve ayrıca görselleştirme için 2B çizim kitaplığı olan Matplotlib’e sahip olduğu için bunu bilimsel geliştirme için kullanabiliriz. Bu olabilir MATLAB yüklemek bir hesaplama motoru olarak MATLAB ile etkileşim böylece Engine API’si. Aynı zamanda oldukça genişletilebilir bir dildir. Django gibi bir web çerçevesi olduğu anlamına gelen bir web ön ucu kullanabilir ve flask , Python’u bir web ön ucu ile bir API olarak kullanabilir.
3. Veri Bilimi ve Analizi
Metreyi Python lehine çeviren en önemli özelliklerden veya alanlardan biridir. Bir bilim seti kitaplığı kullanabildiği için makine öğrenme algoritmaları oluşturmak için kullanılabilir. Doğrusal Regresyon, Rastgele Orman gibi her tür modeli ve tensör akışı gibi daha birçok hatta kitaplığı oluşturarak derin öğrenme modelleri oluşturmayı kolaylaştırabiliriz. Bunun popülaritesi, Makine Öğrenimi ve AI’daki kullanımı nedeniyle kat kat arttı.
Çalışma
Bu yüzden burada python ile nasıl başlayacağımız hakkında konuşacağız. Biz olacaktır Jupyter Notebook kullanarak . İlk önce Jupyter’ın kendisini kuracağız. Bunun için önce Anaconda’yı kurmalıyız. Benim tavsiyem Python 3 ile Anaconda’nın en son sürümünü indirmek olacaktır. Anaconda’yı kurduktan sonra Jupyter Notebook’u oradan kolayca açabilirsiniz.
Aşağıdaki ekran görüntüsü bir Jupyter Notebook’un nasıl göründüğünü gösterir.
Yani gördüğünüz vurgulanan kutuya hücre denir. Çekirdeğin yürütmesini istediğimiz kodu veya talimatları buraya yazıyoruz.
Kodu yazdıktan sonra, belirli hücreyi çalıştırmak için araç çubuğundaki oynat düğmesine basabilirsiniz. O çok basit.
1. Örnek, iki sayı, a ve b toplamamız gerekirse, sözdizimi aşağıdaki gibidir:
a=10
b=20
c= a+b
print(c)
Aşağıdaki ekran görüntüsü Jupyter’da da aynısını gösteriyor:
2. Matematiksel ve sayısal hesaplamalar için, veri kümeleri üzerinde çalışmak için numpy ve pandas kitaplıkları gibi kitaplıkları içe aktarabiliriz . Bunun için sözdizimi:
import numpy as np
import pandas as pd
Aşağıda aynı için ekran görüntüsü:
3. Ardından, fonksiyonların nasıl oluşturulacağını görebiliriz. Tıpkı diğer diller gibi, yöntemler de oluşturabilir ve daha sonra programda çağırabiliriz. Aşağıdaki örnek, ilk 100 sayı için bir Fibonacci serisi fonksiyonunun nasıl oluşturulacağını göstermek içindir.
def fib(p) :
a, b =0,1
while a< p :
print(a, end=’ ’)
a , b= b, a+b
print()
Fonksiyonu fib(100) kullanarak çağırabiliriz.
4. Daha sonra, herhangi bir programlama dili için çok önemli olduğu için, if ve if-else gibi koşullu akışların nasıl oluşturulacağını göreceğiz. Koşullu akış oluşturmak için örnek kod aşağıdadır ve input ifadesini kullanarak bir kullanıcıdan girdi alacağız:
age = int(input(“Enter your name: ”))
if age <12:
print(“You are a kid”)
elif age in range(13, 20):
print(“ You are a teenager”)
else:
print(“You are a adult)
5. Şimdi, bir örnekle bunun içinde bir for döngüsünün nasıl oluşturulacağını göreceğiz. For döngüsü temel olarak yineleme sayısını bildiğimizde kullanılır. Aşağıdaki kod, for döngüsü kullanarak ilk on sayının eklenmesini gerçekleştirmek içindir. Burada iterasyon sayısı 10’dur.
sum =0
for i in range(10):
print(i)
sum=sum +i
print(sum)
Yukarıdaki kodda, her yinelemeden sonra tüm sayıların toplamını saklamak için bir toplam kullanılır ve aralık (10), 10’u içermez, 0’dan 9’a kadar başlayacağı anlamına gelir. Cevap 45’e gelmelidir.
6. Ayrıca bir süre döngümüz var . Aşağıdaki örnekte, 10’dan küçük olduğu sürece I yazdıracağız, yani burada görürsek, yineleme sayısını tam olarak bilmiyoruz. Yani while döngüsüne giriş kontrollü döngü de diyoruz.
i = 1
while i<10:
print(i)
i= i+1
İstenen yetenekler
İyi bir geliştirici için gereken beceriler, diğer geliştiricilerle aynıdır. Kişinin python’da bir nesne ile oynayabilmesi için OOP’ler (Nesne Yönelimli Programlama) kavramları hakkında iyi bir bilgiye sahip olması gerekir ve o zaman Python’un tüm potansiyelini ancak o kullanabilir. Teknoloji yığınınıza bağlı olarak, Django ve Flask gibi çerçeveler hakkında iyi bilgiye sahip olmalıdır. Kişi ayrıca HTML, CSS ve JavaScript gibi ön uç teknolojiler hakkında temel bir anlayışa sahip olmalıdır. Python’da olaya dayalı programlamaya aşinalık olmalıdır. Veritabanı bilgisi, uygun sorguların yazılmasına yardımcı olduğundan, veritabanı hakkında temel bir anlayış gereklidir.
Onu diğer dillerin önünde tutan benzersiz özellik, analitik, veri bilimi ve yapay zekada kullanılmasıdır. Python kullanan alanlarda iyi olmak için, özellikle istatistikte iyi bir matematik bilgisine sahip olmak gerekir a; iyi alan bilgisi, aynı zamanda, onu doğru türdeki verilere uydurmak için doğru modeli seçmeye de yardımcı olur.
Avantajlar
Çok sayıda avantajı vardır. Birkaç tanesi aşağıda belirtilmiştir:
- Kapsamlı Destek Kitaplıkları: Sayısal hesaplamalardan derin öğrenmeye, Makine Öğrenimi ve Görselleştirmelere kadar uzanan geniş kitaplıklar sağlar. Programlama görevinin çoğu zaten kütüphanelerde yapılır, Kullanıcıların sadece kütüphaneleri içe aktarması ve gereksinimlere göre parametreleri iletmesi gerekir ve bu gerçekten zamanı azaltır ve sözdiziminin uzunluğunu da azaltır.
- Entegrasyon Özelliği: Diğer sunucu uç teknolojilerinin yanı sıra front-end ile güçlü entegrasyon yeteneklerine sahiptir. Jython aracılığıyla doğrudan C ve C++ veya Java’yı arayabilir.
- Verimlilik: Güçlü entegrasyon özellikleri, birim test çerçevesi sayesinde uygulamaların verimliliğini artırır. Ölçeklenebilir çok protokollü uygulamalar oluşturmak için iyi bir seçenektir.
Kapsam
Şimdi ve gelecek için kapsamı çok büyük. Hemen hemen her şirket, işlerinde bir şekilde veya başka bir şekilde kullanıyor. Web Geliştirme, Veri Bilimi, Veri Analizi, AI, Makine Öğrenimi alanlarında bir kapsamı vardır. Python’un Veri Bilimi/Analizindeki kapsamı, diğer programlama dillerine kıyasla çok daha fazladır.
Python teknolojilerini öğrenmek için doğru hedef kitle kimdir?
Bunun için doğru Hedef Kitle, öğrenmeye hevesli ve temel OOPS bilgisine sahip olan herkestir. Özellikle bilgisayar bilimi dışındaki akışlardan yeni gelenler , örneğin C++’ı anlamak için çok kolay bulacaklardır.
Bu teknoloji kariyer gelişiminde size nasıl yardımcı olacak?
Bu dili öğrenmek, operatörünüzde size ekstra bir avantaj sağlar. Çok yönlü bir dildir ve bilimsel ve sayısal hesaplamalarda, veri analizinde ve makine öğreniminde tercih edilen kullanımı, ona diğerlerine göre bir avantaj sağlar.
Çözüm
Sonuç olarak, bu 1990 yılında oluşturulmuş olsa da, bugün çok fazla kullanımda olduğunu ve özellikle veri analizi/veri bilimi ve makine öğreniminde kullanımının daha da artacağını söyleyebilirim.