Python'da sanal ortam oluşturmak, projelerinizi izole bir ortamda çalıştırmanızı sağlar. Bu, her proje için özel bağımlılıklar ve sürüm numaraları kullanmanızı kolaylaştırır. İşte adım adım bir rehber:
İlk Adım: Python Kurulumu
Öncelikle sisteminizde Python'un yüklü olduğundan emin olun.
Sanal Ortam Oluşturma
Komut istemcisine gidin (Terminal, Command Prompt, PowerShell vb.) ve projeniz için bir dizin oluşturun. Dizin içinde aşağıdaki komutları çalıştırarak sanal ortamınızı oluştur
Python programlama dilinde None değeri, hiçbir şeyin olmadığını temsil eder. Başka dillerde null, nil veya benzer bir şey olarak adlandırılabilir.
None kullanmanın birkaç nedeni vardır. İşte bazı örnekler:
Varsayılan Parametre Değeri Olarak: Bir fonksiyonda, parametre değerinin verilmediği durumlar için bir varsayılan değer olarak None kullanılabilir.
def my_function(param=None):
if param is None:
param = "default value"
Bir Değişkenin Değerinin Henüz Bilinmediğini Be
Python'da, bir nesnenin kopyasını oluşturmanın iki yolu vardır: shallow (yüzeyel) kopyalama ve deep (derin) kopyalama.
Shallow Copying: Shallow kopyalama, bir nesnenin bir kopyasını oluşturur, ancak bu kopya, orijinal nesne ile aynı iç içe geçmiş nesnelere (nested objects) referans verir. Yani, bir liste veya sözlük gibi bir nesnenin shallow kopyasını oluşturduğunuzda, kopya ve orijinal nesne, aynı iç içe geçmiş nesnelere referans verir. Bu, bir iç içe geçmiş nesnenin kopyada değiştirilmesi
Abstract Base Classes (ABCs), nesne yönelimli programlamada bir tasarım modelidir. ABC'ler, belirli bir arayüzü tanımlarlar, ancak bu arayüzün nasıl uygulanacağını belirtmezler. Bu, alt sınıfların bu arayüzü uygulamasını ve belirli metotları ayrıntılı bir şekilde tanımlamasını gerektirir.
Python'da, abc modülü abstract base class oluşturmayı sağlar. Bu modül, bir sınıfı abstract olarak işaretlemek için bir ABC meta sınıfı ve bir metodu abstract olarak işaretlemek için bir abstractmethod dek
Kalıtım (Inheritance), nesne tabanlı programlamada bir sınıfın başka bir sınıftan özelliklerini (metotlar ve değişkenler) miras almasını sağlayan bir mekanizmadır. Bu, kodun yeniden kullanılabilirliğini artırır ve kodun düzenli ve temiz olmasını sağlar.
Kalıtım, bir "alt sınıf" veya "türetilmiş sınıf" oluşturarak gerçekleştirilir. Alt sınıf, "üst sınıf" veya "temel sınıf" olarak adlandırılan başka bir sınıftan özellikler alır. Alt sınıf, üst sınıfın tüm özelliklerine sahip olur ve genellikl
"Implied Methods" terimi, genellikle bir sınıfın belirli bir işlevi yerine getirmek için otomatik olarak çağrılan metotları ifade eder. Bu metotlar genellikle bir sınıfın belirli bir işlevi yerine getirmesi gerektiğinde, yani belirli bir durumda "çağrıldığında" otomatik olarak çağrılır.
Python'da, bu tür metotlar genellikle "magic methods" veya "dunder methods" (double underscore methods) olarak adlandırılır ve çift alt çizgi ile başlar ve biter. Bu metotlar, bir sınıfın örneklerinin belirl
Non-Operator Overloads, Python'da özel metotlar veya "magic" metotlar olarak bilinen bir dizi metottur. Bu metotlar, belirli bir sınıfın örneklerinin belirli Python dil özelliklerine nasıl tepki vereceğini tanımlar. Bu metotlar, operatör overloading metotlarına benzer şekilde çalışır, ancak belirli operatörlerle değil, belirli Python dil özellikleriyle ilişkilidirler.
Örneğin, __len__ metodu bir sınıfın örneklerinin len() fonksiyonuna nasıl tepki vereceğini tanımlar:
class MyCollection:
Operator Overloading, nesne yönelimli programlamada kullanılan bir tekniktir. Bu teknik, önceden tanımlanmış operatörlerin davranışlarını değiştirmemizi sağlar. Yani, operatörlerin bir sınıfın örnekleri üzerinde nasıl çalıştığını özelleştirebiliriz.
Python'da, operatör overloading, özel metotlar (special methods) veya magic metotlar olarak da bilinen metotları tanımlayarak gerçekleştirilir. Bu metotlar, çift alt çizgi (__) ile başlar ve biter. Örneğin, __add__, __sub__, __mul__, __truediv__
Python'da, özel değişkenler genellikle çift alt çizgi (__) ile başlar ve biter. Bu değişkenler, Python dilinin kendisi tarafından tanımlanmıştır ve belirli özel anlamlara sahiptirler. İşte bazı örnekler:
__name__: Bu özel değişken, Python tarafından otomatik olarak ayarlanır. Bir script doğrudan çalıştırıldığında, __name__ değişkeninin değeri "__main__" olur. Ancak, bir script başka bir scriptten bir modül olarak içe aktarıldığında, __name__ değişkeninin değeri, içe aktarılan dosyanın adı o
Python'da, bir sınıf (class), belirli özelliklere (attributes) ve metotlara (methods) sahip bir nesne türünü tanımlar. Sınıflar, nesne yönelimli programlamada (OOP) bir temel yapı taşıdır ve benzer nesnelerin bir grup olarak tanımlanmasını ve yönetilmesini sağlar.
Bir sınıf tanımı, class anahtar kelimesi ile başlar ve ardından sınıfın adı gelir. Sınıfın adı genellikle büyük harfle başlar. Sınıfın gövdesi, bir girinti bloğunda tanımlanır ve sınıfın özelliklerini ve metotlarını içerir.
Ö
Python'da, "docstring" (documentation string) terimi, bir fonksiyon, sınıf, modül veya metot hakkında bilgi veren bir metin bloğunu ifade eder. Docstring'ler, kodun anlaşılmasını ve kullanılmasını kolaylaştırmak için kullanılır.
Docstring'ler, genellikle bir fonksiyonun, sınıfın veya metodun ilk satırında, üç çift tırnak (""") içinde tanımlanır. Docstring'ler, Python'un help() fonksiyonu veya otomatik belgeleme araçları (örneğin, Sphinx) tarafından okunabilir.
Bir docstring genellikle
Encapsulation, nesne yönelimli programlamada (OOP) bir sınıfın iç detaylarının, dış dünyadan gizlenmesi prensibidir. Bu, bir sınıfın durumunu ve davranışını kontrol etmek için kullanılır ve bu sınıfın nasıl uygulandığına dair detayları gizler. Bu, kodun daha güvenli, kullanımı daha kolay ve hatalara karşı daha dayanıklı olmasını sağlar.
Python'da, encapsulation genellikle özel (private) ve korunan (protected) özellikler ve metotlar kullanılarak gerçekleştirilir. Python'da tamamen özel özell
Bilgisayarlarda kullanılan rastgele sayı üreticileri genellikle gerçekten rastgele değillerdir. Bunun yerine, deterministik (yani, belirli bir girdi verildiğinde her zaman aynı çıktıyı üreten) algoritmalar kullanırlar ve ürettikleri sayılar "rastgele" gibi görünür. Bu tür rastgele sayı üreticilerine "pseudo-rastgele sayı üreteci" (PRNG) denir.
Python'da random modülü, çeşitli türlerde pseudo-rastgele sayılar üretmek için bir dizi işlev sağlar. Bu işlevlerin çoğu, Mersenne Twister algoritmas
Python, birçok görevi kolaylaştıran ve genellikle tekerleği yeniden icat etmekten kaçınmanızı sağlayan bir dizi önceden oluşturulmuş veya "mevcut" modülle birlikte gelir. Bu modüller, Python'un standart kitaplığı olarak adlandırılan bir koleksiyonda toplanır ve Python kurulumunuzla birlikte gelir.
Mevcut modüller, farklı veri türlerini işlemek, dosyalarla çalışmak, internet üzerinde iletişim kurmak, işletim sistemiyle etkileşim kurmak ve daha birçok işlem için işlevler ve sınıflar sağlar. İ
Python'da bir modül oluşturmak oldukça basittir. Herhangi bir Python (.py) dosyası bir modül olarak düşünülebilir. Modülünüzdeki kod, fonksiyonlar, sınıflar ve değişkenler diğer Python scriptlerinden import edilebilir.
Örneğin, my_module.py adında bir Python dosyası oluşturalım:
# my_module.py
def hello_world():
print("Hello, world!")
MY_CONSTANT = 42
Artık başka bir Python dosyasında bu modülü import edip içindeki fonksiyonu ve değişkeni kullanabiliriz:
# another_script.py
Python'da, modüller, Python tanımlamaları ve ifadeleri içeren bir dosyadır. Bir modülün içindeki fonksiyonları ve değişkenleri başka bir Python scriptinde kullanmak için bu modülü import ederiz.
Python'da bir modülü import etmenin birkaç yolu vardır.
Bir modülün tamamını import edebiliriz:
import math
print(math.sqrt(16)) # Output: 4.0
Bu örnekte, math modülünün tamamını import ettik ve sqrt fonksiyonunu kullanabildik.
Modülün belirli bir kısmını import edebiliriz:
from
Python'daki lambda ifadesi, adı olmayan veya anonim bir fonksiyon oluşturmak için kullanılır. lambda ifadeleri genellikle küçük, tek satırlık fonksiyonlardır ve çoğunlukla diğer fonksiyonların argümanları olarak kullanılırlar, örneğin map(), filter() ve reduce() gibi yüksek seviye fonksiyonlarda.
lambda ifadelerinin genel sözdizimi şöyledir:
lambda arguments: expression
Burada, arguments kısmı istediğiniz sayıda argümanı alabilir ve expression kısmı bu argümanları kullanarak bir ifade
"First-class objects" veya "first-class citizens" terimi, bir programlama dilinde herhangi bir öğenin (sayı, string, array, fonksiyon vb.) birinci sınıf bir nesne olduğunu ifade eder. Bu, bu öğenin bir değişkene atanabilir, bir fonksiyon tarafından döndürülebilir, bir fonksiyon argümanı olarak gönderilebilir ve hatta bir veri yapısı içinde saklanabilir anlamına gelir.
Python gibi dillerde fonksiyonlar birinci sınıf nesnelerdir. Bu, fonksiyonların herhangi bir değişkene atanabileceği, bir fo
Python'da iç içe (nested) fonksiyonlar kullanabilmek, Python'ın sunduğu güçlü özelliklerden biridir. Bir fonksiyonu başka bir fonksiyonun içinde tanımlayabiliriz.
İç içe fonksiyonlar, genellikle şu durumlar için kullanılır:
Bir fonksiyonun içinde bir döngü veya karmaşık bir ifade tekrar tekrar kullanılıyorsa, bu döngüyü veya ifadeyi iç fonksiyon olarak tanımlamak kodun okunabilirliğini artırabilir.
İç fonksiyonlar, dış fonksiyondan gelen argümanlara erişebilirler. Bu, bazı durumla
Python'daki "scope" ve "namespace" kavramları, değişkenlerin, fonksiyonların ve diğer objelerin isimlerinin nasıl düzenlendiği ve nasıl erişilebildiği ile ilgilidir.
Namespace: Python'da bir namespace, isimlerin (yani değişkenlerin, fonksiyonların, sınıfların vb.) saklandığı bir alandır. Namespace'ler, kodun farklı bölümlerinde aynı isimleri farklı şekillerde kullanabilmenizi sağlar. Örneğin, bir fonksiyon içinde x adında bir değişken oluşturabilirsiniz ve aynı zamanda başka bir fonksiyonda
Python'da "packing" ve "unpacking" terimleri, sıralı veri türleri (sequences) ile çalışırken kullanılır. Bu özellikler sayesinde, Python, karmaşık veri türlerini atama işlemlerinde ve fonksiyon çağrılarında daha etkili ve esnek bir şekilde işlemeyi kolaylaştırır.
Packing: Bir sıralı veri türüne birden çok değeri bir kerede atama işlemine packing denir. Bir liste veya demet (tuple) oluştururken yaptığımız şey aslında packing'dir. Örneğin:
my_tuple = 1, 2, 3 # tuple packing
my_list = [1,
Tasarım kalıpları (Design Patterns), belirli bir sorunu çözmek için tekrar tekrar kullanılan, genel tasarım çözümleridir. Bunlar belirli bir kodu belirli bir yerde belirli bir zamanda yazma talimatları olmaktan çok, genel sorunları çözmek için kullanılan genel ilkeler veya şablonlardır. Tasarım kalıpları, çoğunlukla nesne yönelimli programlamada kullanılır, ancak diğer programlama paradigmaları için de mevcuttur.
Tasarım kalıpları, genellikle üç ana kategoriye ayrılır:
1. Yaratıcı Kalı
ADT, bir veri yapısının iç yapısını ve işlemlerini kapsayan bir soyutlama biçimidir. Soyut veri türleri, yani ADT'ler, bir veri modelinin davranışını tanımlar. Bu davranış, ADT'deki verilere uygulanabilecek belirli işlemlerle ifade edilir.
Örneğin, bir ADT olarak "liste"yi düşünelim. Bir liste, belirli bir türdeki elemanları saklar ve bu liste üzerinde belirli işlemler yapabiliriz - eleman eklemek, çıkarmak, belirli bir indexteki elemanı okumak vb. Fakat liste, verilerin tam olarak nasıl sa
Python'da, "generator" olarak adlandırılan bir tür özel fonksiyon vardır. Generatörler, normal fonksiyonların aksine, sonuçları bir seferde üretmek yerine, her seferinde bir tane olmak üzere sonuçları üretirler. Bu sayede, genellikle daha az bellek tüketirler ve özellikle büyük veri kümeleri ile çalışırken çok kullanışlıdırlar.
Bir generatör tanımlamak için, normal bir fonksiyonda return ifadesi yerine yield ifadesi kullanılır. yield anahtar kelimesi, generatörün durumunu ve yerel değişkenl
Python'da, kod yazmayı daha basit ve okunabilir hale getiren bir dizi dil kolaylığı bulunmaktadır. İşte bazıları:
Liste Anlamlılığı (List Comprehensions): Liste anlamlılığı, bir listeyi oluşturmak için kullanılan bir dil özelliğidir. Bu özellik, bir for döngüsünün içinde bir ifade kullanarak yeni bir liste oluşturmanın bir yoludur. Örneğin: [x**2 for x in range(10)] ifadesi, kareler listesini oluşturur.
Dictionary Anlamlılığı (Dictionary Comprehensions): Liste anlamlılığına benzer şeki
