Python ile Neler Yapılabilir?
Belki bir kurs bitirdiniz veya sonunda size Python ile programlamanın temellerini öğreten bir kitabın sonuna geldiniz; değişkenler, listeler, demetler, sözlükler ve döngüler, koşullu ifadeler, nesne yönelimli programlama ve daha fazlasını öğrendiniz. Şimdi de sırada ne var diye düşünmeye başladınız. Belki de daha Python ile yeni tanıştınız ve aklınızda Python ile neler yapılabilir diye bir soru takıldı. O halde bu yazıda sorularınıza cevap bulmanız oldukça olası.
Python, çeşitli alanlarda birçok kullanım örneğine sahip çok yönlü bir programlama dilidir. Python ile bir şeyler inşa etmek için can atıyorsanız, bir sonraki adımınızın ne olması gerektiğini anlamanın zamanı gelmiş demektir.
Bu makalede, Python’u aşağıdakiler için nasıl kullanabileceğinizi göreceksiniz:
- Genel yazılım geliştirme,
- Veri bilimi ve matematik,
- İş akışını hızlandırma ve otomatikleştirme
- Gömülü sistemler ve robotlar oluşturma.
Ayrıca Python ile hemen bir şeyler oluşturmaya başlamak için kullanabileceğiniz pratik projeler, kaynaklar ve öğreticiler için fikirler bulacaksınız.
Gerçek Dünyada Python
Python, üst düzey ve genel amaçlı bir programlama dilidir. Bu tanımın ima ettiği gibi, Python’u web geliştirmeden veri bilimine, makine öğrenimi ve robotiğe kadar çeşitli amaçlar için kullanabilirsiniz. Python’un gerçek dünyadaki kullanım alanları sınırsızdır.
Muhtemelen insanların Python ile başarılı bir şekilde neler inşa ettiğini merak ediyorsunuzdur. Python kullanan şirketlere bir göz atarsanız, Google, YouTube, Facebook, Instagram, Spotify, Netflix ve daha fazla birinci sınıf şirket bulacaksınız.
Google, Python’u en başından beri kullandı. Bu sayede Python ana sunucu dilleri arasında kendine önemli bir yer edindi. Python’un temelini atan Guido van Rossum, Google’da birkaç yıl çalışarak dilin gelişimini denetledi.
İnstagram, basitliği nedeniyle Python’u sever. İnstagram, tamamen Python ile yazılmış dünyanın en büyük Django web projesini yürütmesiyle bilinir.
Spotify, veri analizi ve back-end hizmetleri için dili kullanır. Spotify ekibine göre Python’un kullanım kolaylığı, yıldırım hızında bir geliştirme imkanı sağlıyor. Spotify, kullanıcılarına önerilerde bulunmak için tonlarca analiz gerçekleştirir. Bu nedenle iyi çalışan üretken bir araca ihtiyacı vardır. Bu yüzden Python onlar için vazgeçilmezdir.
Ayrıca, robotik ve donanım kontrolünde birçok heyecan verici kullanım örneğiyle Python’un bilim ve uzay araştırmaları için hayati önem taşıdığını göreceksiniz.
Bu makalede, Python becerilerinizi çok çeşitli alanlarda nasıl kullanabileceğinizi öğreneceksiniz.
Harika Yazılımlar Geliştirin
Python’un ekosistemi, neredeyse her tür uygulamayı yazmanıza olanak tanıyan zengin bir modüller, araçlar ve kütüphaneler sağlar. Python’u web, masaüstü ve mobil platformlara uygulamalar oluşturmak için kullanabilirsiniz. Hatta Python’u video oyunları oluşturmak için bile kullanabilirsiniz.
Web Geliştirme
Python ile web uygulamaları geliştirmek, en çok rağbet gören becerilerden biridir. Bu alanda harika web uygulamaları, API’ler ve daha fazlasını geliştirmek için birkaç yararlı Python kütüphaneleri ve araçları bulacaksınız. İşte en popüler Python web kütüphanelerinden bazıları:
| Kütüphane | Tanım |
|---|---|
| Django | Django, temiz ve pragmatik bir tasarımla hızlı web uygulaması geliştirmeyi teşvik eden üst düzey bir kütüphanedir. Tekerleği yeniden icat etmek zorunda kalmadan uygulamalarınızı yazmaya odaklanmanızı sağlar. |
| FastAPI | FastAPI, web API’leri oluşturmak için hızlı ve performanslı bir web kütüphanesidir. Modern Python tipi ipucu özellikleri üzerine inşa edilmiştir ve eşzamansız programlamayı mümkün kılar. |
| Flask | Flask, WSGI web uygulamaları oluşturmak için hafif bir kütüphanedir. Hızlı bir şekilde başlamanıza ve gerekirse karmaşık uygulamalara ölçeklendirmenize olanak tanır. |
| Tornado | Tornado bir web kütüphanesi ve asenkron ağ kütüphanesidir. Engellemeyen ağ I/ O’su kullanır. Böylece on binlerce açık bağlantıya ölçeklenebilen uygulamalar yazabilirsiniz. |
Web geliştirme becerilerinizi hemen uygulamak için bazı pratik proje fikirleri istiyorsanız, Django ile bir portföy web uygulaması oluşturabilirsiniz. Dışarıda çok fazla iş ve kariyer fırsatı varken, bugünlerde kişisel bir portföye sahip olmak harika bir fikir. O yüzden öğrenmeye ve denemeye devam edin.
Komut Satırı Arabirimi (CLI) Geliştirme
Python’un öne çıktığı bir diğer alan da komut satırı arabirimi (CLI) uygulama geliştirmedir. CLI uygulamaları her yerdedir ve komut satırınız için küçük ve büyük araçlar oluşturarak günlük işlerinizde tekrarlayan ve sıkıcı görevleri otomatikleştirmenize olanak tanır.
Python’da, hayatınızı daha keyifli hale getirebilecek ve komut satırı araçlarını hızla oluşturmanıza yardımcı olabilecek etkileyici bir dizi CLI kütüphanesi vardır:
| Kütüphane | Tanım |
|---|---|
| Argparse | Argparse kullanıcı dostu komut satırı arayüzleri yazmanıza izin veren standart bir kütüphane modülüdür. Almak istediğiniz argümanları komut satırında tanımlayabilir ve güzelce ayrıştırabilirsiniz. Kullanıcılarınız geçersiz giriş sağladığında otomatik olarak yardım ve kullanım mesajları oluşturur ve hatalar verir. |
| Click | Click, gerektiği kadar az kodla güzel komut satırı arayüzleri oluşturmak için bir Python paketidir. Son derece yapılandırılabilir ve kutudan çıkar çıkmaz mantıklı varsayılanlarla birlikte gelir. Hedefleri arasında, komut satırı araçları yazma sürecini hızlı ve eğlenceli hale getirmeyi içerir. |
| Typer | Typer, kullanıcıların kullanmayı seveceği ve geliştiricilerin oluşturmayı seveceği CLI uygulamaları oluşturmaya yönelik bir kitaplıktır. Tüm Shell’ler için otomatik yardım mesajları ve otomatik tamamlama sağlar. Kod tekrarını en aza indirir ve hata ayıklamayı kolaylaştırır. |
Ek olarak, bir CLI projesi oluşturmaya atılmak istiyorsanız, komut satırınız için bir dizin ağacı oluşturma aracı oluşturarak başlayabilirsiniz. Kullanıcı dostu ve sezgisel bir komut satırı arayüzü ile uygulamalar oluşturmak, herhangi bir Python geliştiricisi için değerli bir beceridir.
Arayüz Geliştirme
Masaüstü ortamları için geleneksel grafik kullanıcı arabirimi (arayüz) uygulamaları oluşturmak da Python’da çekici bir seçenektir. Bu tür bir uygulama oluşturmakla ilgileniyorsanız, Python size aralarından seçim yapabileceğiniz çok çeşitli arayüz kütüphanesi sunar:
| Kütüphane | Tanım |
|---|---|
| Kivy | Kivy, çoklu dokunmatik uygulamalar gibi yenilikçi kullanıcı arayüzleri ile uygulamaların hızlı bir şekilde geliştirilmesi için bir kütüphanedir. Linux, Windows, macOS, Android, iOS ve Raspberry Pi üzerinde çalışır. |
| PyQt | PyQt, Qt uygulama kütüphanesi için bir dizi Python aracısıdır. arayüz uygulamaları oluşturmak için sınıflar içerir. Ayrıca ağ oluşturma, iş parçacıkları, SQL veritabanları ve daha fazlası için sınıflar sağlar. Windows, Linux ve macOS platformlarını destekler. |
| PySimpleGUI | PySimpleGUI, tkinter, Qt, wxPython ve Remi arayüz kütüphanelerini daha basit bir arayüze dönüştürmeyi amaçlayan bir kütüphanedir. Pencereleri tanımlamak ve aksiyon işlemeyi basitleştirmek için Python’daki çekirdek veri türlerini kullanır. |
| Qt for Python (Pyside6) | Qt for Python, Qt modülü için resmi Python aracı (PySide6) kümesini sağlayan bir projedir. |
| tkinter | tkinter, Tk GUI araç setine yönelik standart bir Python arabirimidir. Üçüncü taraf bağımlılıklarıa ihtiyaç duymadan arayüz uygulamaları oluşturmanıza olanak tanır. Çoğu Unix platformunda ve Windows sistemlerinde mevcuttur. |
| wxPython | wxPython, wxWidgets C++ kitaplığı için bir Python bağlamasıdır. Tek bir kod tabanı ile Windows, macOS ve Linux için uygulamalar oluşturmanıza olanak tanır. Platformun yerel API’sini kullandığı için uygulamalara yerel bir görünüm ve his verir. |
Arayüz uygulamalarınızı oluşturmaya başlamanın en hızlı yolu tkinter kütüphanesidir. Bu kütüphanePython standart kitaplığında gelir.
Back-end hizmetleri oluşturmak, geliştirmenin önemli bir parçasıdır. Ancak front-end de ihtiyacınız olan bir alan. Kullanıcıların etkili bir şekilde etkileşime girebileceği uygulamalar oluşturmak çok önemlidir.
Gerçek dünya arayüz uygulamaları oluşturmaya başlamak istiyorsanız, PyQt kullanarak bir hesap makinesi oluşturabilirsiniz. Arayüz programlama yolculuğunuzda size yardımcı olacak başka pratik projeler de bulabilirsiniz.
Bu projeler, PyQt ve Python ile arayüz uygulamaları oluşturma sürecinde size rehberlik edecek. Ayrıca, tamamen işlevsel gerçek dünya uygulamaları oluşturmak için çok çeşitli becerileri öğrenmenize etmenize yardımcı olurlar.
Oyun Geliştirme
Bilgisayar oyunları oluşturmak, yalnızca Python’da değil, başka herhangi bir dilde programlamayı öğrenmenin harika bir yoludur. Oyun geliştirmek için değişkenler, döngüler, koşullu ifadeler, işlevler, nesne yönelimli programlama ve daha fazlasını kullanmanız gerekir. Oyun geliştirme, birden fazla beceriyi öğrenmek için mükemmel bir seçenektir.
Bilgisayar oyunları programlamada önemli bir rol oynamıştır. Pek çok insan programlamaya başlar çünkü oyunları sever ve en sevdikleri oyunları yeniden yapmak veya kendi oyunlarını oluşturmak ister. Bilgisayar oyunları geliştirmek, yeni oluşturduğunuz oyunu oynamanın harika deneyimini yaşayabileceğiniz eğlenceli ve ödüllendirici bir macera olabilir.
Python ekosisteminde oyunları hızlı bir şekilde oluşturmak için çeşitli kütüphaneler bulabilirsiniz. İşte onlardan bazı örnekler:
| Kütüphane | Tanım |
|---|---|
| Arcade | Arcade, 2D video oyunları oluşturmak için bir Python kütüphanesidir. Programlamayı öğrenenler için idealdir çünkü kendi oyunlarını oluşturmaya başlamak için karmaşık bir oyun frameworkler öğrenmeleri gerekmez. |
| PyGame | PyGame, video oyunları yazmak için tasarlanmış bir dizi Python modülüdür. SDL kütüphanesi üzerine işlevsellik ekler. Tam özellikli oyunlar ve multimedya programları oluşturmanıza olanak tanır. Kütüphane son derece modülerdir. Ayrıca çeşitli platformlarda ve işletim sistemlerinde çalışır. |
| Pyglet | Pyglet, Windows, macOS ve Linux’ta oyunlar ve görsel olarak zengin diğer uygulamalar oluşturmak için güçlü bir Python kütüphanesidir. Pencerelemeyi, kullanıcı arabirimi olay işlemeyi, OpenGL grafiklerini, görüntü yüklemeyi, video ve müzik oynatmayı destekler. |
Birkaç saat içinde atari oyunları, macera oyunları ve bulmaca oyunları oluşturmak için Python’u kullanabilirsiniz. Ayrıca, yeni edindiğiniz programlama becerilerinizle adam asmaca, tic-tac-toe, taş kağıt makas ve daha fazlası gibi klasik oyunları da kodlayabilirsiniz.
Python ile Veri Bilimi ve Matematik
Veri bilimi, ondan bilgi çıkarmak için verileri temizlemeyi, hazırlamayı ve analiz etmeyi içeren bir alandır. Veri bilimi, verilerden faydalı bilgiler çıkarmak için istatistik, matematik, programlama ve problem çözme becerilerini birleştirir.
Python, veri bilimi ve matematik alanlarında temel bir rol oynar. Python; okunabilirliği, üretkenliği, esnekliği ve taşınabilirliği nedeniyle bilim adamları arasında popüler hale geldi. Bilim etrafındaki Python ekosistemi son derece büyüdü. Matematik ve bilimdeki hemen hemen her ana alanda olgun Python çözümleri bulacaksınız.
Python, makine öğrenimi (ML), yapay zeka (AI), bilimsel bilgi işleme, veri analizi ve veri görselleştirme için araçlar içerir. Python ayrıca veri toplama, madencilik ve işleme için verimli araçlar sağlar.
Makine Öğrenmesi
Yapay zeka ile ilgilenen biri için makine öğrenimi ilk adım olabilir. Makine öğrenimi, deneyim yoluyla öğrenen algoritmaları inceler. Bu algoritmalar, tahminler ve kararlar vermek için eğitim verilerinin örneklerine dayalı modeller oluşturur.
Alan hızlı ve sürekli değiştiği için makine öğrenimi, başlamak için göz korkutucu bir alan olabilir. Python ile makine öğrenime başlamak için en popüler araçlardan bazılarının bir özeti:
| Kütüphane | Tanım |
|---|---|
| Keras | Keras, insanlar için tasarlanmış bir API’ye sahip endüstriyel güçlü bir derin öğrenme çerçevesidir. Yeni deneyler yürütmenize ve daha fazla fikri hızla denemenize olanak tanır. Bilişsel yükü azaltmak için en iyi uygulamaları takip eder. |
| NLTK | NLTK, insan dili verileriyle çalışacak Python programları oluşturmaya yönelik bir platformdur. Sınıflandırma, belirteçleştirme, kök çıkarma, etiketleme, ayrıştırma ve anlamsal akıl yürütme için kitaplıklar sağlar. |
| PyTorch | PyTorch, araştırma prototiplemesinden üretim ve dağıtıma giden yolu hızlandıran açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. |
| Scikit-learn | Scikit-learn, denetimli ve denetimsiz öğrenmeyi destekleyen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Herkesin erişebildiği ve çeşitli bağlamlarda yeniden kullanılabilen, tahmine dayalı veri analizi için etkili bir araçtır. |
| TensorFlow | TensorFlow, makine öğrenimi için uçtan uca bir açık kaynak platformudur. Makine öğrenmesi destekli uygulamalar oluşturmanıza ve dağıtmanıza yardımcı olacak kapsamlı, esnek bir araçtır. |
Bilimsel Hesaplama
Python’un önemli bir rol oynadığı bir diğer alan da bilimsel hesaplamadır. Bilim adamları, karmaşık sorunları anlamak ve çözmek için süper bilgisayarlar, bilgisayar kümeleri ve hatta masaüstü ve dizüstü bilgisayarlar aracılığıyla sağlanan gelişmiş bilgi işlem yeteneklerini kullanır.
Bugünlerde Python’da bilimsel hesaplama için kullanabileceğiniz kitaplıklardan ve araçlardan bazıları şunlardır:
| Kütüphane | Tanım |
|---|---|
| NumPy | NumPy, Python ile bilimsel hesaplama için temel bir pakettir. Kapsamlı matematiksel fonksiyonlar, rastgele sayı üreteçleri, lineer cebir fonksiyonları, Fourier dönüşümleri ve daha fazlasını sunar. Erişilebilir ve üretken olmasını sağlayan üst düzey bir sözdizimi sağlar. |
| SciPy | SciPy; matematik, bilim ve mühendislik için Python tabanlı bir açık kaynak yazılım koleksiyonudur. |
| SimPy | SimPy, süreç tabanlı bir ayrık olay simülasyon modülüdür. Havaalanları, müşteri hizmetleri, otoyollar ve daha fazlası gibi gerçek dünya sistemlerini simüle etmenize yardımcı olabilir. |
Bu bölümdeki kütüphaneler, Python’da veri bilimi alanındaki temel parçalardır. Bazıları makine öğrenimi, veri analizi ve daha fazlası için üst düzey kütüphanelerin temel bileşenleridir.
Veri Analizi ve Görselleştirme
Veri analizi, yararlı bilgileri keşfetmek, tahminlerde bulunmak, sonuçlara varmak, karar verme süreçlerini desteklemek ve daha fazlası için verilerin toplanması, incelenmesi, temizlenmesi, dönüştürülmesi ve modellenmesi sürecidir. Veri analizi, verilerin grafiksel gösterimi ile ilgilenen veri görselleştirme ile yakından ilgilidir.
Python’da ayrıca veri analizi ve veri görselleştirme için olgun ve köklü kütüphaneler bulacaksınız. Bunlardan bazıları:
| Kütüphane | Tanım |
|---|---|
| Bokeh | Bokeh, web tarayıcıları için etkileşimli bir veri görselleştirme kitaplığıdır. Zarif ve çok yönlü grafikler oluşturmak için araçlar sağlar. Etkileşimli grafikler, panolar ve veri uygulamalarını hızla oluşturmanıza yardımcı olur. |
| Dash | Dash, web analiz uygulamalarını hızlı bir şekilde oluşturmaya yarayan için bir Python kütüphanesidir. Tarayıcıda görüntülenen özel kullanıcı arabirimleriyle veri görselleştirme uygulamaları oluşturmak için idealdir. |
| Matplotlib | Matplotlib, Python’da statik, hareketli ve etkileşimli veri görselleştirmeleri oluşturmak için bir kitaplıktır. |
| Pandas | Pandas, verileri analiz etmek ve işlemek için güçlü ve esnek bir açık kaynak aracıdır. İlişkisel veya etiketli verilerle çalışmak için hızlı, esnek ve anlamlı veri yapıları sağlar. |
| Seaborn | Seaborn, Matplotlib tabanlı bir Python veri görselleştirme kütüphanesidir. Verilerinizi keşfetmenize ve anlamanıza olanak tanıyan çekici ve bilgilendirici istatistiksel grafikler çizmek için üst düzey bir arayüz sağlar. Pandas’ın veri yapılarıyla yakından bütünleşir. |
Pratik bir proje oluşturarak veri analizi becerilerinizi geliştirmek istiyorsanız Pandas ile bir not defteri oluşturabilirsiniz.
Web Kazıma (Web Scraping)
Veri bilimi yapmak için en önemli bilgi kaynaklarından biri Web’dir. Otomatik bir araçla (tarayıcı ile) Web’den ham veri toplama ve ayrıştırma işlemi web kazıma olarak bilinir.
Python, Web’den veri almak için harika kütüphanelere sahiptir. Bunlardan bazıları:
| Kütüphane | Tanım |
|---|---|
| BeautifulSoup | Beautiful Soup, HTML ve XML dosyalarından ayrıştırma ağaçlarına veri çekmek için bir Python kütüphanesidir. kütüphane, ayrıştırma ağaçlarında gezinmek, aramak, değiştirmek ve bilgi çıkarmak için yöntemler sağlar. |
| Requests | Requests Python için zarif ve güçlü bir HTTP kitaplığıdır. İnsanlar için tasarlanmış sezgisel ve özlü bir API sağlar. |
| Scrapy | Scrapy; hızlı, üst düzey bir web tarama ve web kazıma kütüphanesidir. Web sitelerini taramanıza ve sayfalarından yapılandırılmış verileri çıkarmanıza olanak tanır. |
urllib.requests | urllib.requests URL’leri açmanıza yardımcı olacak işlevleri ve sınıfları tanımlayan standart bir kütüphane modülüdür. Ayrıca temel kimlik doğrulama, yönlendirme, tanımlama bilgileri ve daha fazlasıyla çalışmanıza olanak tanır. |
Web kazımanın temellerini öğrendikten sonra, pratik bir projeye dalabilir ve Python ve BeautifulSoup ile kendi web kazıyıcınızı oluşturabilirsiniz.
Not: Web kazıma için Python becerilerinizi kullanmadan önce, otomatik araçlarla kazımanın kullanım koşullarını ihlal etmediğinden emin olmak için hedef web sitenizin kullanım politikasını kontrol etmelisiniz.
İş Akışınızı Hızlandırma ve Otomatikleştirme
Bilgisayarlar, tekrarlayan ve sıkıcı görevleri gerçekleştirmede son derece iyidir. Aynı şeyi uzun süre hata yapmadan yapabilirler. Bu, günlük işlerinizi daha keyifli ve üretken hale getirmenize yardımcı olabilecek değerli bir özelliktir.
Python ile iş akışınızdaki birçok görevi otomatikleştirebilirsiniz. DevOps operasyonlarınızı otomatikleştirebilir ve yönetebilir, etkili bir Python geliştirme ortamı oluşturabilir, geliştirme döngünüzdeki paketleme ve dağıtım sürecini yönetebilir, yazılımınızı test edebilir, veritabanı sistemlerinizi yönetebilir ve daha fazlasını yapabilirsiniz.
DevOps
DevOps, yazılım geliştirme ve genel BT operasyonlarından oluşur. DevOps, uygulamalarınızın ve yazılım ürünlerinizin tüm döngüsünü yönetmenize olanak tanır. Geliştirme, test etme, paketleme ve dağıtım ve diğer ilgili işlemleri içerir.
Python, insanların DevOps için kullandığı başlıca teknolojilerden biridir. Esnekliği ve erişilebilirliği, Python’u bu iş için mükemmel bir seçim haline getirerek geliştirme ekiplerinin iş akışlarını iyileştirmesini ve daha verimli ve üretken olmasını sağlar.
Python ekosisteminde, bazı popüler DevOps araçlarının Python ile yazıldığını göreceksiniz. Ayrıca, bu araçların çoğunu kontrol etmek için Python’u kullanabileceğinizi de göreceksiniz. İşte bunlardan birkaçı:
| Kütüphane | Tanım |
|---|---|
| Ansible | Ansible; yazılım sağlama, yapılandırma yönetimi ve uygulama dağıtımı için bir kütüphanedir. Alt yapıyı kod olarak sağlar. |
| Docker Compose | Docker Compose, çok kapsayıcılı Docker uygulamalarını tanımlamak ve çalıştırmak için bir araçtır. Uygulamanızın hizmetlerini bir YAML dosyasıyla yapılandırabilirsiniz. Ardından tek bir komutla tüm servisleri yapılandırma dosyanızdan oluşturabilir ve başlatabilirsiniz. Üretim, evreleme, geliştirme, test etme ve daha fazlası üzerinde çalışır. |
Bu kaynaklarla, Python ile çalışan herhangi bir DevOps mühendisinin bilmesi gereken çeşitli beceriler geliştirecek ve araçları ve teknolojileri kullanmayı öğreneceksiniz.
Geliştirme Ortamı
Siz ve takım arkadaşlarınız için üretken ve etkili bir ortam oluşturmak, yazılım geliştirmenin temel bir parçasıdır. Bu amaçla Python; modüllerinizi, kütüphanelerinizi ve Python sürümünüzü proje başına sanal ortamlarda izole etmenize olanak tanıyan harika bir kaç kütüphaneye sahiptir.
İşte en popüler araçlardan bazıları:
| Alet | Tanım |
|---|---|
| Conda | Conda, açık kaynak kodlu bir paket ve çevre yönetim sistemidir. Paketleri ve bağımlılıklarını hızlı bir şekilde kurmanıza, çalıştırmanıza ve güncellemenize olanak tanır. Paketleri bulmanıza ve yüklemenize yardımcı olur. |
| Pip | Pip Python için bir paket yönetim aracıdır. PyPI ve diğer dizinlerden paketler kurmanıza izin verir. |
| Pipenv | Pipenv, tüm paketleme araçlarının en iyilerini Python dünyasına getirmeyi amaçlayan bir araçtır. Projeleriniz için sanal ortamlar oluşturmanıza ve yönetmenize olanak tanır. Birleşik bir arabirim aracılığıyla virtualenv ile birlikte kullanmanın bir yolunu sağlar. |
| Pipx | Pipx, Python ile yazılmış son kullanıcı uygulamalarını yalıtılmış ortamlarda kurmanıza ve çalıştırmanıza yardımcı olan bir araçtır. Her uygulama ve ilgili paketleri için yalıtılmış bir ortam oluşturur. Uygulamaları komut satırınızda veya Shell’de kullanılabilir hale getirir. |
| Pyenv | Pyenv, birden çok Python sürümünü kurmak ve yönetmek için oluşturulmuş bir araçtır. Python sürümleri arasında hızlı geçiş yapmanızı sağlar. Ayrıca proje başına Python sürümlerini tanımlamanıza olanak tanır. |
Geliştirme maceranız için etkili bir Python ortamının nasıl oluşturulacağını öğrenmek, üretkenliğinizi bir sonraki düzeye taşıyacaktır, bu nedenle bu beceriyi geliştirmek için zaman ayırmanız önemlidir.
Yazılım Paketleme ve Dağıtımı
Yazılım geliştirme döngünüzün bir diğer kritik kısmı, ürünlerinizi son kullanıcılarınıza veya müşterilerinize paketlemek ve dağıtmaktır. Python’da uygulamaları ve kütüphaneleri dağıtmanın hızlı ve popüler bir yolu, onları PyPI’de yayınlamaktır.
Bu amaçla kullanabileceğiniz araçlardan bazıları şunlardır:
Veritabanı Sistemleri
Bir geliştirici olarak kariyerinizde oluşturacağınız uygulamaların çoğu, bir şekilde verilerle etkileşime girecektir. Bu etkileşim genellikle veritabanınıza veya veritabanlarınıza erişimi tanımlamanıza, oluşturmanıza, sürdürmenize ve kontrol etmenize olanak tanıyan bir veritabanı yönetim sistemi (DBMS) aracılığıyla gerçekleşir.
Veritabanlarınızı Python ile bağlamak ve işlemek için hem standart kütüphaneleri hem de üçüncü taraf kütüphaneleri içeren çeşitli seçenekleriniz vardır. Python’da SQL ve NoSQL veritabanları için çeşitli seçenekleriniz var.
Nesne-ilişkisel eşleme araçları (ORM’ler), Python’daki veritabanlarıyla çalışmak için muhtemelen kullanacağınız bir diğer önemli araç türüdür. Bu araçlar, veritabanlarınızı oluşturmak ve işlemek için nesne yönelimli programlamayı kullanmanıza olanak tanır.
Veritabanlarını bağlamak ve çalıştırmak için kullanabileceğiniz bazı Python kitaplıkları şunlardır:
| Kütüphane | Veri tabanı | Tanım |
|---|---|---|
| MongoMotor | MongoDB | MongoEngine, Python’da nesne yönelimli programlama kullanarak MongoDB ile çalışmak için bir belge-nesne eşleyicisidir. |
| MySQL Connector | MySQL | MySQL Connector, MySQL sunucularıyla iletişim kurmak için bağımsız bir Python sürücüsüdür. |
| Psycopg | PostgreSQL | Psycopg, Python programlama dili için bir PostgreSQL veritabanı bağdaştırıcısıdır. |
| PyMongo | MongoDB | PyMongo, MongoDB veritabanlarıyla çalışmak için araçlar içeren bir Python dağıtımıdır. Bu tür bir veritabanı sistemi için yerel bir Python sürücüsü sağlar. |
| SQLAlchemy | SQL | SQLAlchemy, SQL veritabanları için bir Python SQL araç takımı ve nesne-ilişki eşleyicisidir. |
| Sqlite3 | SQLite | Sqlite3 ayrı bir sunucu işlemi gerektirmeyen disk tabanlı bir veritabanıdır. Standart olmayan bir SQL varyantı kullanarak veritabanlarına erişmenizi sağlar. Ücretsiz olarak kullanılabilir ve Python standart kütüphaneleri arasındadır. |
Veritabanları oluşturmak ve bunlarla çalışmak, Python uygulamalarınızdaki verileri yönetmenin güçlü bir yoludur. Veritabanları, programlarınıza önemli işlevsellik ve çok yönlülük katarak kullanıcılarınıza ve müşterilerinize heyecan verici özellikler sağlamanıza olanak tanır. Veritabanlarını yönetmek, geliştirici eğitiminizde temel bir beceridir.
Yazılım Testi
Python’a veya programlamaya başladığınızda, muhtemelen beklediğiniz gibi çalıştıklarından emin olmak için manuel olarak çalıştırabileceğiniz ve test edebileceğiniz küçük programlar ve komut dosyaları oluşturarak başlarsınız. Ancak, programlarınız büyüyüp daha karmaşık hale geldiğinde, bunları elle test etmek neredeyse imkansızdır. Bu, otomatik testlerin sahneye çıktığı zamandır.
Ne yazık ki, geliştiriciler hatalar yapar. Hiçbir kod mükemmel değildir. Bu nedenle, hataları belirlemenize ve bunları üretime sokmaktan kaçınmanıza yardımcı olacak bir test sürecine ihtiyacınız olacak. Test etmek ayrıca kodunuzun tasarımını yönlendirebilir. Performans, güvenlik, kullanılabilirlik, yasal uyumluluk ve daha fazlası gibi işlevsel olmayan özellikleri kontrol etmenize yardımcı olabilir. Bu nedenle test, yazılım geliştirmenin önemli bir bileşenidir.
Python, konu test etmeye geldiğinde en iyi araçlardan bazılarına sahiptir. Tutarlı testler yazmak ve bunları otomatik olarak çalıştırmak için bu araçları kullanabilirsiniz. İşte bu araçlardan küçük bir örnek:
Bir geliştirici olarak, doğru çalışan güvenilir kod üretmeniz gerekir. Bu, kodunuzu her değiştirdiğinizde veya yeni özellikler eklediğinizde test etmeniz gerektiği anlamına gelir. Otomatik testler, bu durumları yönetmenize olanak sağlar.
Gömülü Sistemler ve Robotlar
Web veya masaüstü için kendi uygulamalarınızı yazmak harikadır ancak donanım sistemlerinin ve robotların nasıl çalıştığını kontrol eden kodlar yazmak daha da havalı olabilir! Nesnelerin İnterneti, ev otomasyonu, otonom araçlar ve robotik gibi alanlar bilim ve teknolojideki gelişmelerle birlikte giderek daha popüler hale geldi.
Python yavaş yavaş sensörler, elektrik motorları, devreler, mikrodenetleyiciler ve robotlar dünyasına atladı. Bu yönde ilerleyen birkaç Python projesi bulabilirsiniz. Bunlardan bazıları:
| Kütüphane | Tanım |
|---|---|
| BBC micro:bit | BBC micro:bit, yazılım ve donanımın birlikte nasıl çalıştığını size tanıtan cep boyutunda bir bilgisayardır. Python ile programlanabilir. |
| CircuitPython | CircuitPython, düşük maliyetli mikrodenetleyici kartlarında denemeyi ve kodlamayı öğrenmeyi basitleştirmek için tasarlanmış bir programlama dilidir. |
| MicroPython | MicroPython, Python’un yalın ve verimli bir uygulamasıdır. Python standart kütüphanesinin küçük bir alt kümesini içerir. Mikrodenetleyicilerde ve kısıtlı ortamlarda çalışacak şekilde optimize edilmiştir. |
| PythonRobotics | PythonRobotics, görselleştirmelerle çeşitli robotik algoritmalarının bir derlemesidir. Otonom navigasyona odaklanmıştır. Amacı, sağladığı her robotik algoritmanın arkasındaki temel fikirleri anlamanızı sağlamaktır. |
| Raspberry Pi | Raspberry Pi, genel amaçlı, Linux tabanlı bir bilgisayardır. Aynı anda birçok farklı programı çalıştırabilen bir GUI arayüzü ile eksiksiz bir işletim sistemine sahiptir. Python, Raspberry Pi’de yerleşik olarak gelir. |
| Rospy | Rospy, ROS (Robot İşletim Sistemi) için bir istemci kütüphanesidir. API’si, Python programcılarının karmaşık ve güvenilir robot davranışları oluşturmak için ROS ile hızlı bir şekilde arayüz oluşturmasını sağlar. |
Python ile donanımla ilgili bir proje oluşturmaya başlamak istiyorsanız, Raspberry Pi üzerinde Python ile fiziksel projelerin nasıl oluşturulacağına bakabilirsiniz.
Python ile Muhtemelen Yapmamanız Gerekenler
Python çok yönlü bir dildir ve onunla yapabileceğiniz çok şey vardır. Ancak, her şeyi yapamazsınız. Python’un hiç de uygun olmadığı şeyler var.
Yorumlayıcı bir dil olarak Python, aygıt sürücüleri gibi düşük düzeyli aygıtlarla etkileşimde sorun yaşar. Python ile bir işletim sistemi yazmak isteseydiniz bir sorun olurdu. Düşük seviyeli uygulamalar için C veya C++’ a bağlı kalmanız daha iyi olur.
Ancak, bu bile uzun sürmeyebilir. Python’un esnekliğinin bir kanıtı olarak, Python’un kullanılabilirliğini düşük seviyeli etkileşimlere kadar genişleten projeler üzerinde çalışan insanlar var. MicroPython ve CircuitPython, bu projelerden sadece birkaçı.
Python ile Başka Ne Yapabilirim?
Bu eğitimdeki fikirlerin listesi ayrıntılı değildir. Python ile üzerinde çalışabileceğiniz sayısız başka alan var. Python’un çok uygun olduğu pratik projeler arıyorsanız, ilham bulmak için siteyi takipte kalmaya devam edebilirsiniz!
Sonuç
Python ile neler yapabileceğinize dair temel bir anlayışa sahip olmak, Python becerilerinizi geliştirmeye devam etmenin bir anahtarıdır. Python’u uygulama geliştirmeden robotiğe kadar çok farklı alanlarda kullanabilirsiniz!
Bu makalede Python’u aşağıdakiler için kullanabileceğinizi gördünüz:
- Genel yazılım geliştirme,
- Veri bilimi ve matematik,
- İş akışı hızlandırma ve otomasyon,
- Gömülü sistemler ve robotik,
Ayrıca Python becerilerinizi bir sonraki seviyeye taşımak için oluşturabileceğiniz birkaç pratik proje için fikirler de gördünüz.
Sonraki adımlar
Nereden başlamayı seçerseniz seçin, programlama becerilerinizi geliştirmek için sayısız yol bulacaksınız. Bir şey seçin ve başlayın! Burada olmayan pratik bir proje fikriniz mi var? Aşağıya bir yorum bırakın! Bir programcı arkadaşınız için mükemmel bir proje fikri olabilir.
Sıkışırsanız ve doğru yönde bir dürtüye ihtiyacınız varsa, o zaman tekrar yola çıkmanıza yardımcı olmak için sitedeki yeni makaleleri sık sık kontrol edebilirsiniz.
Sıkışmışlıktan kurtulmanın bir başka harika yolu da konuşmaktır. Kodlama tek başına yapılan bir etkinlik olmak zorunda değildir. Bilgili Python geliştiricilerinden hızlı bir şekilde soru sormanın ve yanıt almanın bir yoluna ihtiyacınız varsa, bilinen Python topluluklarına katılmayı unutmayın. Ne kadar deneyiminiz olursa olsun, bu iyi bir fikirdir. Her zaman başkalarına yardım edebilir ve başkalarından da yardım alabilirsiniz.
