Python; Google, Netflix, Facebook gibi teknoloji devleri tarafından en yaygın kullanılan programlama dilidir. Bu nedenle, Python programlamaya başlamak çok önemlidir.
Peki Python tam olarak nedir?
Python Nedir?
Teknik olarak Python açık kaynaklı, nesne yönelimli, yüksek seviyeli, genel amaçlı bir programlama dilidir. Bu tanım kafa karıştırıcı geldiyse, her birinin ne anlama geldiğini anlamanız için aşağıda her bir özelliğe ayrı ayrı göz atalım:
Açık kaynak: Ücretsizdir ve yararlı özellikler eklemek veya hataları düzeltmek gibi daha fazla iyileştirme için kullanılabilir.
Nesne yönelimli: İşlevlere değil, tanımlanmış niteliklere ve yöntemlere sahip nesnelere dayanır
Yüksek seviyeli: Bilgisayar dostu olmaktan ziyade insan dostudur.
Genel amaçlı: Her türlü programı oluşturmak için kullanılabilir.
Python, veri bilimi, veri analizi, makine öğrenimi, veri mühendisliği, web geliştirme, yazılım geliştirme ve diğer alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Python’un Temel Özellikleri ve Avantajları
Python, geliştiriciler arasında popülerliğine ve yaygın olarak benimsenmesine katkıda bulunan çeşitli temel özelliklere ve avantajlara sahiptir. Python’u çeşitli projeler için tercih edilen bir dil haline getiren önemli özelliklerden bazıları aşağıdaki şekildedir:
1. Özlü ve Etkileyici Sözdizimi
Python’un sözdizimi, kodun okunabilirliğine ve kısalığına öncelik verecek şekilde tasarlanmıştır. Temiz ve düzenli sözdizimi ile Python kodunun anlaşılması ve bakımı kolaydır. Python, noktalama işaretlerinin kullanımını en aza indirerek ve kod blokları için girintiye güvenerek, geliştiricileri yalnızca verimli değil, aynı zamanda hem yeni başlayanlar hem de deneyimli programcılar için daha okunabilir olan temiz, iyi yapılandırılmış kod yazmaya teşvik eder.
2. Kapsamlı Standart Kütüphane ve Zengin Ekosistem
Python’un standart kütüphanesi, dosya I/O işlemleri, ağ oluşturma, düzenli ifadeler ve daha fazlası dahil olmak üzere çok çeşitli görevleri kapsayan çok sayıda modül ve işlev sağlar. Bu kapsamlı araç koleksiyonu, yaygın programlama zorluklarına hazır çözümler sunarak geliştirmeyi basitleştirir.
Ayrıca Python, üçüncü taraf paketlerinden oluşan canlı bir ekosisteme sahiptir. The Python Package Index (PyPI), web geliştirme, veri analizi, bilimsel hesaplama, makine öğrenimi ve daha fazlası gibi çeşitli alanlara hitap eden binlerce açık kaynaklı kütüphaneye ev sahipliği yapmaktadır. Sayısal hesaplama için NumPy, makine öğrenimi ve yapay zeka için TensorFlow veya web geliştirme için Django gibi bu paketler, geliştiricilerin önceden oluşturulmuş işlevsellikten yararlanmalarını ve karmaşık zorlukların üstesinden kolaylıkla gelmelerini sağlar.
3. Platformlar Arası Uyumluluk ve Taşınabilirlik
Python’un platformlar arası uyumluluğu bir başka avantajdır. Windows, macOS ve Linux dahil olmak üzere çeşitli işletim sistemlerinde çalışır ve geliştiricilerin bir kez kod yazmasına ve farklı ortamlarda sorunsuz bir şekilde dağıtmasına olanak tanır. Bu taşınabilirlik, Python’u platform bağımsızlığı veya farklı ekipler arasında işbirliği gerektiren projeler için mükemmel bir seçim haline getirir. Ayrıca dağıtımı basitleştirir ve birden fazla ortamı desteklemek için gereken çabayı azaltır.
4. Güçlü Topluluk Desteği ve Aktif Geliştirme
Python, büyümesine ve gelişmesine aktif olarak katkıda bulunan, gelişen bir kaynak, dokümantasyon ve açık kaynak projeleri ekosistemi yaratan canlı ve destekleyici bir geliştirici topluluğuna sahiptir. Çevrimiçi forumlar, posta listeleri ve sosyal medya platformları, geliştiricilerin yardım aramaları, içgörülerini paylaşmaları ve projeler üzerinde işbirliği yapmaları için yollar sağlar. Buna ek olarak, Python Software Foundation (PSF) dilin gelişimini denetlemekte ve düzenli güncellemeler ve iyileştirmelerle sürekli gelişimini sağlamaktadır.
5. Çeşitli Uygulamalar için Çok Yönlülük
Python’un çok yönlülüğü en güçlü yanlarından biridir. Çeşitli alan ve uygulamalara hitap eden çok çeşitli kütüphane ve çerçeveler sunar. Genel amaçlı bir programlama dili olduğu için, web uygulamaları oluşturmak ve veri analizi yapmaktan makine öğrenimi modelleri geliştirmeye ve otomasyon görevlerini kodlamaya kadar çok çeşitli kullanım durumlarında kullanılabilir.
Python Neden Bu Kadar Popüler?
Python’ı bu kadar güçlü ve yaygın olarak kullanılan bir programlama dili yapan başlıca avantajlar aşağıdaki şekildedir:
- Doğal bir İngilizce diline benzeyen sezgisel bir sözdizimine sahiptir, bu nedenle, özellikle programlama dünyasına yeni giren insanlar için öğrenmesi kolaydır.
- İnsan dostu sözdizimi sayesinde yazması, okuması ve hata ayıklaması kolaydır.
- Kapsamlı bir standart kütüphane, çok çeşitli iyi belgelenmiş ve kapsamlı ek kütüphaneler ve modüller sağlar.
- Hem bireyler hem de işletmeler için ücretsizdir.
- Büyük destekleyici topluluğu sayesinde Python sürekli olarak geliştirilmekte, iyileştirilmekte ve genişletilmektedir.
- Herhangi bir projeye entegre edilebilir ve ileri düzey problemleri çözmek için kullanılabilir.
- Genel amaçlı bir dil olduğundan, birçok alanda çeşitli uygulamaları vardır.
Python için Uygulamalar
Python genel amaçlı, yorumlayıcı bir programlama dilidir, yani geliştiriciler onu neredeyse her şey için kullanabilir. Bununla birlikte, geliştiriciler Python’u en sık aşağıdaki uygulamalar için kullanırlar:
1. Web Geliştirme
Web geliştirme için tercih edilen program olan Python, okunabilirlik ve güvenlik sunar. Django, Flask ve CherryPy gibi Python çerçeveleri, web geliştiricileri için kodu kolaylaştırabilir. Google gibi platformlar, gücü ve diğer programlama dilleriyle uyumluluğu nedeniyle Python kullanır.
2. Makine Öğrenimi
Makine öğrenimi, kararlı ve esnek kod gerektiren yapay zekanın (AI) temelini oluşturur. Python, mevcut kütüphane ve çerçevelere kolay erişimin yanı sıra bu nitelikleri de sunar. AI geliştiricileri, Alexa gibi AI asistanlarını yönlendiren doğal dil işleme için NLTK ve spaCy gibi kütüphaneleri kullanabilirler.
3. Veri Analizi
Veri bilimi matematik, istatistik ve bilgisayar bilimlerini birleştiren disiplinler arası bir alandır. Python’un erişilebilirliği ve basitliği, onu önceden kodlama bilgisi olmayan veri bilimciler için ideal bir programlama dili haline getirir. Python’un kod kütüphaneleri, veri bilimcilerin görevlerini sıfırdan programlama ihtiyacını ortadan kaldırarak zaman kazandırır.
4. Bilimsel Hesaplama
Python, SciPy ve SymPy gibi kütüphanelerle birlikte bilimsel hesaplamada yaygın olarak kullanılmaktadır. Araştırmacılar ve bilim insanları matematiksel denklemleri çözmek, fiziksel sistemleri simüle etmek ve deneysel verileri analiz etmek için Python’un sayısal hesaplama yeteneklerinden yararlanır. Python’un esnekliği ve genişletilebilirliği, bilim insanlarının özel algoritmalar oluşturmasına, simülasyonlar gerçekleştirmesine ve sonuçları görselleştirmesine olanak tanıyarak fizik, biyoloji ve mühendislik gibi alanlardaki gelişmeleri hızlandırır.
5. Komut Dosyası ve Otomasyon
Python’un basitliği ve kapsamlı standart kütüphanesi, onu komut dosyası oluşturma ve otomasyon görevleri için ideal bir seçim haline getirir. İster sistem yönetimi komut dosyaları yazmak, ister tekrarlayan süreçleri otomatikleştirmek veya veri manipülasyonu ve dosya yönetimi gerçekleştirmek olsun, Python üretkenliği artırmada mükemmeldir. Platformlar arası uyumluluğu, komut dosyalarının farklı işletim sistemlerinde kolayca yürütülebilmesini sağlayarak dağıtım ve işbirliğini basitleştirir.
6. Oyun Geliştirme
Python’un çok yönlülüğü, 2D oyunlar ve etkileşimli uygulamalar oluşturmak için bir çerçeve sağlayan Pygame gibi kütüphanelerle oyun geliştirmeye kadar uzanır. Python’un sezgisel söz dizimi ve kullanım kolaylığı, onu yaratıcı vizyonlarını hayata geçirmek isteyen hobiciler ve bağımsız oyun geliştiricileri için cazip bir seçim haline getirir.
Neden Python Öğrenmelisiniz?
Python öğrenmeniz için sizi daha fazla ikna edebilecek bazı nedenler aşağıdaki şekildedir:
- Birçok alanda yeni bir kariyere başlamak için size sayısız fırsat sunabilir.
- Mevcut işiniz için kullanışlı bir tamamlayıcı araç haline gelebilir. Örneğin, Python kullanarak birçok dosyayı aynı anda yeniden adlandırmak, dosyaları başka bir formata dönüştürmek veya iş raporları oluşturmak ve güncellemek gibi birçok monoton görevi otomatikleştirebilirsiniz.
- Doğrudan Python bilmeyi gerektirmeyen iş pozisyonlarına başvururken bile sizi kalabalıktan ayırabilir.
- Python ile ilgili meslekler şu anda çok iyi ücretlendirilir ve oldukça talep görür, bu eğilim gelecekte daha da artacaktır.
Python Öğrenmek Ne Kadar Sürer?
Her şey önceki kodlama deneyiminize, hedeflerinize, motivasyonunuza ve çalışmalarınıza ne kadar zaman ayırmaya hazır olduğunuza bağlıdır.
Tamamen yeni başlayan biri olsanız bile, herhangi bir amaç için Python’un temellerini 15 saat gibi kısa bir sürede öğrenebilirsiniz.
Veri bilimi için Python’un temellerini öğrenmek veya istatistikte nasıl kullanılacağını öğrenmek istiyorsanız ya da Python’u zaten biliyorsanız ancak kodu verimli bir şekilde yazma konusunda uzmanlaşmak istiyorsanız, bu sadece yaklaşık 4 saatinizi alacaktır.
Python’da bir veri analisti olmak için çalışmalarınızda daha yapılandırılmış ve çok yönlü bir yaklaşıma ihtiyacınız varsa, bu 32 saate kadar sürebilir.
Özetle bu dille ne yapacağınızı seçmek ve öğrenmeye başlamak size kalmıştır.
Python Ne İçin Kullanılır?
Aşağıdaki listede Python’u gerçek dünyada tam olarak nerede kullanabileceğinizi bulabilirsiniz:
1. Veri Analizi için Python
Bu dil özellikle değerlidir, çünkü kapsamlı standart kütüphanesinin yanı sıra, özellikle analitik amaçlar için tasarlanmış etkileyici bir ek modül koleksiyonu sunar.
Veri analizi yapmak için kullanılan en ünlü Python kütüphaneleri pandas ve NumPy’dir. Bu araçlar, verilerinizi temizlemek ve düzenlemek, istatistikleri keşfetmek veya verilerinizdeki gizli eğilimleri görselleştirmek gibi verilerinizle neredeyse her şeyi yapmanıza olanak tanır.
Bu iki kütüphanenin yanı sıra, veri görselleştirme, web kazıma veya hipotez testi gibi verilerle ilgili çeşitli görevler için çok sayıda başka kütüphane de kullanabilirsiniz.
2. Veri Görselleştirme için Python
Veri görselleştirme, ister ham ister temizlenmiş ve dönüştürülmüş olsun, bilgileri daha ilgi çekici ve anlayışlı bir biçimde temsil etmemize yardımcı olan veri analizinin bağımsız bir parçasıdır.
Bu noktada Python tekrar devreye girer ve verileri görselleştirmek için geniş bir araç yelpazesi sunar. Bunlardan en popüler olanları matplotlib ve buna dayalı olarak seaborn’dur. Bunları kullanarak, basit olanlardan (çizgi grafikler, çubuk grafikler, histogramlar) daha gelişmiş olanlara (animasyonlu grafikler, akış çizgileri, küme haritaları, neşe grafikleri, vb) kadar her türlü görselleştirmeyi oluşturabiliriz.
3. Makine Öğrenimi için Python
Makine öğrenimi (ML), veri bilimi görevlerinin çoğunun merkezinde yer alır. Makinelerin bilinmeyen veriler üzerinde tahminlerde bulunmak üzere geçmiş verilerden kalıpları ve eğilimleri öğrenmesini sağlamak için algoritmalar kullanmakla ilgilenen bir yapay zeka (AI) alanını temsil eder.
Makine öğrenimi tekniklerini kullanarak, şirketin müşteri kayıp oranını doğru bir şekilde tahmin edebilen, bir kişinin belirli bir hastalığa sahip olma riskini tahmin edebilen, taksi araçlarının en uygun konumunu belirleyebilen vb. modeller oluşturabilirsiniz.
Python ile üç satır kadar az kod kullanarak bir makine öğrenimi modeli oluşturabilirsiniz. Bu birkaç satır kodun arkasında karmaşık işlemler ve hesaplamalar olsa da, Python ML kütüphaneleri, işin çoğunu yapar ve bu da kullanıcının görevini önemli ölçüde kolaylaştırır. En yaygın kütüphaneler scikit-learn, Keras, TensorFlow ve PyTorch’tur.
4. Yazılım Geliştirme için Python
Veri bilimi alanlarındaki çok yönlü uygulamalarının yanı sıra Python, yapı kontrolü, otomatik sürekli derleme, prototip oluşturma, hata izleme, test etme ve yazılım bakımı dahil olmak üzere yazılım geliştirmenin her aşamasında kullanılır.
Bu programlama dilinin esnekliği ve gücü, hem nispeten basit hem de son derece gelişmiş çok protokollü uygulamalar veya karmaşık sayısal hesaplamalar içeren uygulamalar oluşturmak için kullanılmasına olanak tanır.
Python ile yapay zeka veya makine öğrenimi tekniklerine, API’lere (uygulama programlama arayüzleri), GUI’lere (grafik kullanıcı arayüzleri) veya diğer herhangi bir yazılım türüne dayalı ses veya video programları oluşturabilirsiniz.
5. Web Geliştirme için Python
Bir web sitesinin ön ucunu (web sitesinin kullanıcılar tarafından erişilebilen kısmı) oluşturmak için çoğunlukla HTML, CSS ve JavaScript gibi dilleri kullanırken, arka ucu (web sitesinin görünmeyen kısmı) için genellikle Python tercih edilir.
Bu amaçlar için Python, sunucularla veri paylaşımı, bilgi işleme, veri tabanlarına erişim, URL yönlendirme, içerik yönetimi ve web sitesi güvenliğini sağlamaya olanak tanıyan özel yerleşik modüllere sahip bazı yaygın çerçeveler (Django veya Flask gibi) için kullanılır.
Python kullanılarak oluşturulan web siteleri ve uygulamalar arasında Google, Facebook, Instagram, YouTube, Dropbox ve Reddit bulunur.
6. Görev Otomasyonu/Scripting için Python
Python, farklı tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek için programlar yazmak için harika bir araçtır. Bu işleme komut dosyası oluşturma da denir.
Özellikle, dosya ve klasörlerle çalışmak için komut dosyası yazabilirsiniz. Örneğin, dosyaları oluşturabilir, yeniden adlandırabilir, dönüştürebilir, bölebilir, birleştirebilir veya silebilir, hatalar, kopyalar veya belirli metin kalıpları için kontrol edebilir veya dosya içeriğini güncelleyebilirsiniz.
Python otomasyonunu ayrıca internetten bilgi aramak ve indirmek, çevrimiçi formları doldurmak ve göndermek ve düzenli bildirimler veya e-postalar göndermek için de kullanabilirsiniz.
Tüm bunları manuel olarak yapmak, son derece sıkıcı olmasının yanı sıra, çok zaman alıcı ve hataya açık olacaktır. Bu tür eylemleri sadece dakikalar içinde gerçekleştirmek için Python komut dosyalarını kullanmak verimliliğinizi önemli ölçüde artıracak ve size daha yaratıcı görevler için zaman ve çaba kazandıracaktır.
Hangi Meslekler Python’a İhtiyaç Duyar?
Birçok meslek, günlük işleri için doğrudan Python’a ihtiyaç duyar. Bu mesleklerden bazıları aşağıdaki şekildedir:
- Veri bilimcisi
- Veri analisti
- Veri mühendisi
- Makine öğrenimi mühendisi
- Veri mimarı
- Tam yığın web geliştirici
- Back-end web geliştirici
- DevOps mühendisi
- Yazılım mühendisi
Buna ek olarak, diğer bazı işler, verileri analiz etmek, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek veya piyasa davranışını izlemek gibi belirli görevleri yerine getirmek için Python becerileri gerektirebilir.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Python İle İlgili En Çok Sorulan Sorular
1. Python Ne İçin Kullanılır?
Python, web siteleri ve yazılımlar oluşturmak, görevleri otomatikleştirmek ve karmaşık veri analizi yapmak gibi sonsuz uygulamalarla genellikle evrensel kodlama dili olarak adlandırılır. Python, makine öğrenimi, yapay zeka ve veri bilimine kadar uzanan gerçek dünya uygulamalarından tüm programlama dillerinin en önemlisidir.
2. Neden Python Öğrenmelisiniz?
Kodlamayı öğrenmek ve hangi programlama dilini seçeceğinizi merak ediyorsanız Python’u seçebilirsiniz. Çok yönlülüğü sayesinde bu kodlama dilinde uzmanlaşan geliştiriciler yazılım mühendisleri, veri bilimcileri ve uygulama geliştiricileri olarak birçok farklı sektörde çalışabilir, olasılıklar sonsuzdur.
3. Python Nerede Öğrenilir?
Python veya herhangi bir programlama dilini öğrenmek için en iyi yerin neresi olduğunu merak ediyorsanız, kodlama eğitim kampları mükemmel bir seçenektir. Python öğrenmek, özellikle bilgisayar bilimleri diploması olmayanlar için ilk başta zor olabilir.
Uygulamalı öğrenme yaklaşımı, esnek zaman taahhüt seçenekleri ve destek ile bootcamp’ler herkesi Python’da başlangıçtan ustalığa taşıyabilir.
4. Python Öğrenmek Ne Kadar Zor?
Çok yönlü olmasının yanı sıra, Python yeni başlayanlar için öğrenmesi nispeten kolaydır. İngilizce ile neredeyse aynı olan sözdizimi sayesinde birçok yeni geliştirici Python’u okuması ve anlaması oldukça basit bulur. Zaman ve tutarlı bir adanmışlıkla, herkes bir Python geliştiricisi olmak için gereken bilgiyi hızla kazanabilir.
5. Python Öğrenmek Ne Kadar Sürer?
Temel olarak, çoğu insanın Python’un temellerini kavraması yaklaşık 2 ila 3 ay sürer. Fakat Python’un sürekli gelişen ve büyüyen açık kaynaklı bir yazılım olduğunu ve bunun Python öğrenmeyi ömür boyu sürecek bir uğraş haline getirdiğini unutmayın.
