Python, ilk kez 1991 yılında Guido van Rossum tarafından yayımlanan yüksek seviyeli, yorumlayıcı, etkileşimli ve nesne yönelimli bir programlama dilidir. Python’da kod yazmak, diğer programlama dillerine göre daha kolaydır. Bu nedenle, birçok kişi Python’ı ilk programlama dili olarak öğrenir.
Python’ın birçok kullanım alanı vardır. Python ile internet siteleri ve uygulamaları geliştirilebilir, bilgisayara kurulan yazılımlar oluşturulabilir, veri analizi ve görselleştirmesi yapılabilir, yapay zeka uygulamaları geliştirilebilir ve çok daha fazlası mümkündür.
Bu yazımızda sizlerle birlikte 20 farklı alanda Python örnek kodlar paylaşacağız. Bu örnekler, Python ile neler yapabileceğinizi anlamanız açısından faydalı olacaktır.
Python ile Neler Yapabiliriz?
Python ile yapılabileceklerin sınırı yoktur! Ancak, genel olarak şöyle sıralayabiliriz:
- Web ve internet geliştirme
- Otomasyon
- Veri analizi ve görselleştirme
- Yapay zeka ve makine öğrenimi
- Video oyunları geliştirme
1. Web ve İnternet Geliştirme
Pek çok programlama dili web geliştirme için kullanılabilir. Ancak, bazı dillerin web geliştirme için daha uygun olduğu söylenebilir. Örneğin, Java Script programlama dili web siteleri için vazgeçilmez bir dildir. Zira, Java Script dili olmadan web sitelerinde etkileşimli öğelere yer verilemez.
Python ise web geliştirme alanında çok daha geniş bir kullanım alanına sahiptir. Örneğin, bir web sitesinin arka planında çalışan kodlar, Python ile yazılabilir. Öte yandan, bazı web sitelerinde otomatik mesaj gönderme gibi özellikler de mevcuttur. Bu özellikler de Python ile geliştirilebilir.
Ayrıca, Python ile web siteleri için veri çekme işlemleri de yapılabilir. Veri çekme işlemi, özellikle haber siteleri için önemlidir. Zira haber sitelerinde sürekli olarak güncel içeriklerin yayınlanması gerekir. Bu içeriklerin otomatik olarak çekilmesi ise Python sayesinde mümkün olur.
2. Otomasyon
Pek çok kişi otomasyonun yalnızca robot teknolojisi ile ilgili olduğunu düşünür. Oysa otomasyon, insanların yaptığı bazı görevlerin tekrarlayan kısımlarını azaltmak veya tamamen ortadan kaldırmak anlamına gelir.
Peki, otomasyonu nasıl gerçekleştirebiliriz? Örneğin, e-posta göndermek sürekli tekrarlayan bir görevdir. Ancak e-posta göndermenin bazı kısımları otomatikleştirilebilir. Örneğin, e-posta mesajının içeriği otomatik olarak güncellenebilir veya mesajın başlığı değiştirilerek kişiselleştirilebilir.
Ayrıca, sosyal medyada paylaşılan içeriklerin otomatik olarak paylaşılması da mümkündür. Örneğin, Instagram’da gün belirlediğinizde paylaşımlarınız otomatik olarak paylaşılabilir veya sosyal medya hesaplarınızda aynı anda paylaşım yapabilirsiniz.
Tüm bunlar kişisel otomasyon örnekleridir. Kurumsal otomasyonda ise süreçleri hızlandırmak için otomasyon kullanılır. Örneğin, insan kaynakları departmanı çalışanların özlük dosyalarını düzenli tutmakla sorumludur. Ancak bu görev birçok kişi için zaman alıcı olabilir. Özellikle çalışan sayısı fazla olan büyük şirketlerde özlük dosyalarını düzenli tutmak çok daha zor olabilir.
Özlük dosyalarını düzenli tutmanın yanı sıra çalışanlara sözleşme göndermek veya işten ayrıldıklarında referans mektubu hazırlamak gibi görevler de insan kaynakları departmanının sorumluluğundadır. Bu görevlerin de bazı kısımları otomatikleştirilebilir.
3. Veri Analizi ve Görselleştirme
Veri analizi ve görselleştirmesi iki ayrı konudur ancak birbirleriyle bağlantılıdırlar. Veri analizi yapmak için öncelikle veriyi anlamak gerekir. Veriyi anlamak için ise görselleştirmek önemlidir.
Peki veri analizi nedir? Veri analizi; verileri toplayıp düzenleyerek sonuçlar çıkarmak ve bu sonuçları daha iyi anlamak için verileri görselleştirmektir.
Peki Python’ın veri analizi ve görselleştirmesi alanında sağladığı avantajlar nelerdir? Öncelikle Python ile veri analizi yapmak oldukça kolaydır çünkü Python’ın sözdizimi (syntax) çok açıktır ve kolayca anlaşılır.
Ayrıca Python ile veri analizi yapmak için birçok kütüphane mevcuttur. Kütüphaneler; kodunuzu kolaylaştıran ve işlevsellik ekleyen önceden yazılmış kod parçacıklarıdır.
- Pandas – veri okuma/yazma ve veri çerçeveleriyle (dataframes) çalışma
- Numpy – sayısal hesaplamalar
- Matplotlib/Seaborn – veri görselleştirme
4. Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi
Yapay zeka (YZ), makinelerin insan gibi düşünmesini sağlamaktır. Makine öğrenimi (MÖ), makinelerin YZ’yi elde etmek için veri kullanarak kendi kendilerini eğitmesidir.
Peki YZ ve MÖ ile ilişkisi açısından Python’ın avantajları nelerdir? Öncelikle Python’ın sözdizimi çok açıktır ve kolayca anlaşılır. Ayrıca Python ile YZ ve MÖ uygulamaları geliştirmek için birçok kütüphane mevcuttur:
- Numpy/Pandas – veri okuma/yazma ve veri çerçeveleriyle çalışma
- Matplotlib/Seaborn – veri görselleştirme
- Scikit-learn – istatistiksel modelleme
- Tensorflow/Keras/Pytorch – derin öğrenme kütüphaneleri
5. Video Oyunları Geliştirme
Pek çok kişi video oyunları oynamayı sever ancak video oyunu geliştirmenin oldukça karmaşık bir süreç olduğunu düşünür. Oysa video oyunu geliştirmek de diğer yazılımlar gibi bir kodlama sürecidir.
Peki video oyunu geliştirmenin karmaşık yönleri nelerdir? Öncelikle video oyunu geliştirirken birçok farklı öğeyi bir araya getirmeniz gerekir:
- Kodlama
- Grafikler
- Ses efektleri
- Müzik
Ayrıca video oyununun mantığını da kodlamanız gerekir. Örneğin, hangi tuşa basıldığında hangi karakterin hangi hareketi yapacağını belirlemeniz gerekir.
Tüm bunlar karmaşık gibi görünse de aslında bunların hepsi birer kodlama işlemidir ve Python bu kodlamayı kolaylaştıracak birçok kütüphane sunar:
- Pygame – oyun geliştirme kütüphanesi
- Panda3D – 3D oyun geliştirme kütüphanesi
- Pyglet – pencere oluşturma kütüphanesi
Python Örnek Kodlar
1. Sayı Tahmin Oyunu
import random
print("Bu bir sayı tahmin etme oyunudur!")
picks = [x for x in range(1, 101)]
def play():
computer_number = random.choice(picks)
def guess():
while True:
def guess():
n = int(input("Tahmininizi girin: "))
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():
def guess():