Python nedir? Python kütüphaneleri nelerdir? Python kütüphaneleri ne işe yarar? Python kullanım alanları da dahil olmak üzere python ve en popüler python kütüphaneleri hakkında merak ettiğiniz tüm detayları sizin için listeledik.

Basit kullanımı ve anlaşılır sade dili olan Python, popülerliğini korumaya devam ediyor. Python Veri analizi, web geliştirme ya da yapay zeka gibi alanlarda yaygın olarak kullanılan kütüphaneler mevcuttur.

Python, geniş kütüphane koleksiyonuna sahiptir. Geliştiricilerin işini kolaylaştırmak ile birlikte makine öğrenim uzmanları arasında da oldukça yaygın olarak kullanılmaktadır.

Python Nedir?

Python, basit ve okunabilir sözdizimi ile bilinen bir proglamlama dilidir. Birçok platformda çalışan python, hem başlangıç düzeyindeki programcılar hem de deneyimli yazılım geliştiriciler tarafından sıklıkla kullanılmaktadır.

Python, kolay öğrenilebilir bir proglamlama dili olarak kabul edilir ve başlangıç seviyesindeki kullanıcılar için anlaşılır bir syntax sağlar. Ayrıca, karmaşık projelerde esneklik ve genişletilebilirlik özellikleri sunar.

Geniş bir kütüphaneye sahip olan Python, birçok işlemi gerçekleştirmek için hazır fonksiyonlar sağlar.

Python Kullanım Alanları Nelerdir?

Python, çok çeşitli uygulama alanlarında kullanılabilir. Python’un kullanıldığı bazı önemli alanlar şunlardır:

1. 1. Web Geliştirme: Python, web uygulamaları geliştirmek için sıklıkla tercih edilir. Bu alanda Django ve Flask gibi web çerçeveleri (framework), hızlı ve güvenli sonuç almak isteyenler tarafından yaygın olarak kullanılır.
   2. Veri Analizi ve Yapay Zeka: Python, veri manipülasyonu, istatiksel analiz ve makine öğrenmesi gibi veri analizi ve yapay zeka projelerinde etkili olarak kullanılmaktadır.
   3. Bilgisayarlı Görü ve Görüntü İşleme: Python, görüntü işleme, nesne tanıma ve video analizi gibi görsel işleme projelerinde sıklıkla kullanılmaktadır.
   4. Bilimsel Hesaplamalar: Matematiksel hesaplamalar, sayısal analiz ve veri görselleştirmesi gibi bilimsel hesaplamalar için de Python kullanılabilir.
   5. Scripting ve Otomasyon: Python, sistem yönetimi, ağ programlama ve otomasyon için yaygın olarak tercih edilir.
   6. Oyun Geliştirme: Python, oyun geliştirmek için de kullanılırken, Pygame gibi kütüphanelerle desteklenir.
   7. Veritabanı Programlama: Veritabanlı uygulamalar geliştirmek ve farklı veritabanlarıyla etkileşim kurmak için de Python tercih edilebilir.

Python Kütüphaneleri Ne İşe Yarar?

Python kütüphaneleri, python programlama dilinin geniş bir ekosistemine ait hazır modüllerdir ve çeşitli işlevleri gerçekleştirmek amacı ile kullanılırlar. Her bir kütüphane belirli bir amaç için tasarlanmış olup, fonksiyonlar, sınıflar ve diğer araçlar sağlayarak belirli bir alanda işlevselliği artırırlar.

En Çok Kullanılan Python Kütüphaneleri

Python, zengin bir kütüphane ekosistemine sahip olan bir programlama dilidir. Bu kütüphaneler, çeşitli alanlarda kullanılabilen hazır fonksiyonlar, veri yapıları ve araçlar sağlar. Python’da bulunan bazı genel amaçlı kütüphaneler ve onların sağladığı özellikler:

1. NumPy Kütüphanesi

Python programlama dilinde sayısal hesaplamalar, bilimsel hesaplamalar ve veri manipülasyonu için kullanılan güçlü bir kütüphanedir. NumPy, çok boyutlu dizilerin (ndarry) işlenmesi için veri yapısı sağlar. C diline yakın hızlarda çalışan optimize edilmiş bir C++ koduyla yazılmıştır. Bu nedenle, büyük veri dizileri üzerinde hızlı hesaplamalar yapma yeteneği sunar.

NumPy’nin sunduğu bazı özellikler şunlardır:

• Ndarry: NumPy’nin en önemli veri yapısıdır. Homojen ve çok boyutlu dizileri temsil eder ve bu diziler, farklı boyutlarda ve şekillerde olabilirler. Aynı zamanda matematiksel işlemler için optimize edilmiştir.
• Hızlı matematiksel işlemler: Matematiksel işlemleri döngüler yerine dizi işlemleriyle gerçekleştirmek, hesaplamaların daha etkili ve hızlı bir şekilde yapılmasını sağlar.
• Yayınlama (broadcasting): NumPy, otomatik olarak dizileri uyumlu hale getirerek, matematiksel işlemleri daha kolay gerçekleştirmenizi sağlar.
• Geniş matematiksel fonksiyon desteği: Logaritma, trigonometrik fonksiyonlar, üslü sayılar, istatiksel fonksiyonlar ve daha birçok matematiksel fonksiyonların kullanılmasını sağlar.
• Veri manipülasyonu ve filtreleme: NumPy, dizilerin üzerinde veri manipülasyonu, indeksleme ve filtreleme gibi işlemleri kolaylıkla gerçekleştirebilir.

2. Pandas

Pandas, Python programlama dili için geliştirilmiş olan bir kütüphanedir. Pandas, veri manipülasyonu ve analizi için kullanılmaktadır. Verileri düzenlemek, temizlemek, dönüştürmek, analiz etmek ve modellemek için kullanılan yüksek performanslı, kullanıcı dostu bir araçtır.

Pandas’ın sunduğu bazı özellikler şunlardır:

• DataFrame: Pandas’ın temel veri yapısı olan DataFrame, sütunlar ve satırlar şeklinde tablo benzeri bir veri yapısıdır. Verileri düzenlemek ve manipüle etmek için kullanılır.
• Veri okuma ve yazma: Pandas, CSV dosayaları, Excel dosyaları, veritabanlarından veri çekme gibi çeşitli veri kaynaklarından veri okuma ve yazma işlemlerini destekler.
• Veri seçme ve filtreleme: Pandas, veri içindeki belirli sütunları ve satırları seçme, koşullara göre filtreleme ve alt kümeler oluşturma işlemlerini kolaylaştırır.
• Veri dönüştürme ve manipülasyon: Pandas, verileri dönüştürmek, yeniden şekillendirmek ve manipüle etmek için bir dizi işlev sunar. Örneğin, sütunlardaki verileri birleştirme, bölme veya dönüştürme, eksik verileri doldurma veya kaldırma, veri tipi dönüşümleri ve yeni sütunlar oluşturma gibi işlemler yapılabilir.
• Gruplama ve agregasyon: Verileri belirli bir sütuna veya sütunlara göre gruplama ve gruplar üzerinde toplama, sayma gibi agregasyon işlemlerini gerçekleştirme imkanı sunar.
• Veri görselleştirme: Pandas, verileri görselleştirmek için kullanımı kolay araçlar sunar. Matplotlib entegrasyonu sayesinde çizgi grafikleri, sütun grafikleri, dağılım grafikleri gibi çeşitli grafik türleri oluşturulabilir.
• Zaman serisi analizi: Pandas, zaman serisi analizleri için özel işlevlere sahip bir kütüphanedir. Zaman serisi verilerini işlemek, dönüştürmek, yeniden örnekleme yapmak ve kaydırma gibi işlemler yapılabilir.

3. Matplotlib

Matplotlib, Python’da veri görselleştirmesi ve grafik oluşturma için kullanılmakta olan bir kütüphanedir. Veri analizi, istatistiksel grafikler, bilimsel hesaplamalar, zaman serisi analizi ve daha birçok alanda görsel sunumlar oluşturmak için sıklıkla kullanılmaktadır.

Matplotlib’in sunmuş olduğu bazı özellikler şunlardır:

• Esnek grafik oluşturma: Çizgi grafikleri, dağılım grafikleri, histogramlar, çubuk grafikleri gibi daha birçok grafik türünü oluşturmak için çeşitli fonksiyonlara ve yöntemlere sahiptir. Bu sayede verilerinizi dilediğiniz şekilde görselleştirebilirsiniz.
• Yüksek kaliteli çıktılar: Matplotlib, yüksek kalietli çıktılar üretme yeteneği ile öne çıkar. Grafiklerinizi isteğinize bağlı olarak PNG, PDF, SVG gibi farklı dosya formatlarında veya interaktif olarak Jupyter Notebook ya da web tarayıcısında görüntüleyebilirsiniz.
• Özelleştirme ve kontrol: Grafiklerinizi Matplotlib sayesinde özelleştirebilirsiniz. Renkler, çizgi kalınlıkları, etiketler, çizgi stilleri gibi pek çok grafik özelliği üzerinde tam kontrol sağlamayı amaçlar.
• Subplot desteği: Matplotlib, birden çok garifk veya subplot içeren karmaşık düzenler oluşturmanıza yardımcı olur. Bu sayede farklı grafik aynı görüntü içinde yan yana veya üst üste yerleştirebilir ve verilerinizi karşılaştırmak ve ilişkilendirmek için kullanabilirsiniz.

4. TensorFlow

TensorFlow, makine öğrenimi ve derin öğrenme uygulamaları için açık kaynaklı bir kütüphanedir. Google tarafından geliştirilmiş olup geniş bir topluluk tarafından desteklenmektedir. TensorFlow, karmaşık matematiksel hesaplamaları, veri akışını kolaylaştıran bir dizi araç ve kaynak içermektedir.

TensorFlow, tensorler üzerinde işlemler yapmayı sağlayan grafik tabanlı bir hesaplama modeli kullanır. Bu grafik modeli, veri akışını görsel olarak temsil eder ve ayrıca hesaplamaların verimli bir şekilde gerçekleştirilmesine olanak sağlar.

TensorFlow’un sunduğu bazı özellikler şunlardır:

• Grafik tabanlı hesaplama modeli: İşlemleri ve veri akışını bir grafik olarak temsil eder. Bu sayede hesaplamlar optimize edilebilir ve paralel olarak yürütülebilir. Dolayısıyla, hesaplama işlemleri daha verimli hale gelir.
• Geniş makine öğrenimi araçları koleksiyonu: TensorFlow, derin öğrenme modelleri, sinir ağları, doğrusal regresyon, sınıflandırma, kümeleme gibi çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını destekler. İsteğe göre kullanıcılar bu araçları kullanarak kendi modellerini oluşturabilir ve eğitebilirler.
• Dağıtık hesaplama yetenekleri: Büyük veri setlerini işlemek için dağıtık hesaplama yetenekleri sunan TensorFlow, birden çok işlemci ve hatta birden çok makine üzerinde paralel hesaplama yapabilir. Bu özellik sayesinde, model eğitim süreleri kısaltılabillir ve performans artırılabilir
• Taşınabilirlik: TensorFlow, Python, C++, Java, Go gibi çeşitli programlama dilleriyle kullanılabilir. Bu sayede, tercih edilen dil TensorFlow’uentegre edilebilir ve projelere uyarlanabilir.
• Hızlandırma ve optimizasyon: TensorFlow, GPU (Graphics Processing Unit) ve TPU (Tensor Processing Unit) gibi donanımlara entegrasyon sağlar. Bu donanımlar hesaplama işlemlerini hızlandırır ve performansı artırır. TensorFlow ayrıca, otomatik diferansiyasyon ve gradyan hesaplama gibi optimizasyon araçları sunar.
• Ölçeklenebilirlik: TensorFlow, çeşitli ölçeklenebilirlik özelliklerine sahiptir. Büyük veri setlerini işleyebilir, birden fazla makine üzerinde çalışabilir ve bulut tabanlı platformlara entegre edilebilir. Bu sayede TensorFlow, farklı ölçeklerdeki projelerde kullanılabilir.

5. Keras

Python tabanlı bir derin öğrenme kütüphanesi olan Keras, kullanımı kolay, esnek ve hızlı prototipleme için tasarlanmış bir arayüz sağlar.  Keras kütüphanesi, TensorFlow, Microsoft Cognitif Toolkit (CNTK) veya Theano gibi farklı makine öğrenimi kütüphaneleriyle birlikte kullanılabilir.

Keras’ın iki ana API’si bulunur. Bunlar, işlevsel bir API ve bir model katmanlar API’si olarak kullanılır. Bu API çeşitleri derin öğrenme modeli yapılarını oluşturmaya yardımcı olur. Keras, evrişimli sinir ağları (Convolutional Neural Networks – CNN) ve uzun-kısa süreli bellek (Long Short-Term Memory – LSTM) gibi yaygın model yapılarını desteklemektedir.

Keras, aynı zamanda birçok hazır model ve önceden eğitilmiş ağırlıklar içeren Model Zoo’suna da sahiptir. Bu özellik, derin öğrenme modelini hızlı bir şekilde kullanılmasını sağlar ve genellikle transfer öğrenme için faydalıdır.

Keras’ın sunduğu temel özellikler şunlardır:

• Kolay kullanım: Keras, kullanıcı dostu bir arayüz sunar ve basit bir API’ye sahiptir. Yüksek seviyeli bir dil kullanır ve derin öğrenme modeli oluşturmayı ve eğitmeyi basitleştirmektedir.
• Modüler ve esnek: Katmanlar, aktivasyon fonksiyonları, optimizasyon algoritmaları gibi bir dizi modüler içerir. Bu modüler yapı, kullanıcıların modeli istedikleri gibi özelleştirmelerine yardımcı olur.
• Çoklu backend desteği: Keras, TensorFlow, CNTK veya Theano gibi farklı makine öğrenimi kütüphaneleriyle birlikte çalışabilir. Bu, kullanıcıların tercih ettikleri backend’i seçmelerini sağlar.
• GPU desteği: Keras kütüphanesi, GPU hızlandırmasını destekler. Bu sayede, derin öğrenme modelinin eğitimi ve tahmini GPU üzerinde gerçekleştirilebilir, hesaplama süreleri hızlandırılır.
• Uzantı eko-sistemi: Keras pek çok uzantı ve eklenti kütüphanesine sahiptir. Bu uzantılar, model kaydetme/yükleme, hiperparametre optimizasyonu gibi çeşitli işlevleri desteklemektedir.
• Topluluk desteği: Keras, aktif bir kullanıcı desteğine sahiptir. Kullanıcılar sorularını sorabilir, kaynak paylaşabilir ve Keras’ın geliştirilmesine yardımcı olabilir.

6. Scikit-learn

Scikit-learn, Python tabanlı bir makine öğrenme kütüphanesidir. Açık kaynaklı olarak geliştirilen Scikit-learn, kullanıcılara çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını kullanma, model eğitme, veri analizi gibi işlemleri gerçekleştirme imkanı sunmaktadır.

Scikit-learn’ün sunduğu temel özellikler şunlardır:

• Kapsamlı makine öğrenimi algoritmaları: Sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut indirgeme, model seçimi ve değerlendirme gibi çeşitli makine öğrenimi algoritmalarını içerir. Bu algoritmaların kullanımıyla kullanıcılar, farklı problemleri etkili bir şekilde çözebilirler.
• Basit ve tutumlu bir kullanım: Scikit-learn, basit bir API’ye sahiptir. Önemli olan parametrelerin çoğu öntanımlı değerlerle gelir, bu da kullanıcıların hızlı bir şekilde başlamalarını sağlar. Ayrıca, konsol mesajları ve hata raporları, kullanıcıya yararlı geri bildirimler sağlar.
• Veri ön işleme ve özellik çıkarma: Veri ön işleme adımları için bir dizi işlev ve araç sağlar. Veri normalleştirme, eksik değerlerin işlenmesi, özellik seçimi ve özellik çıkarma gibi işlemler kolayca gerçekleştirilebilir.
• Model değerlendirme: Çeşitli metrikler ve yöntemler kullanarak modellerin performansını değerlendirme imkanı sunar. Hassasiyet, doğruluk, R-kare gibi yaygın performans metriklerini hesaplayabilir ve çapraz doğrulama ile modelin genel performansını ölçebilirsiniz.
• Veri görselleştirme: Scikit-learn, veri görselleştirme için çeşitli araçlar sunmaktadır. Örneğin, veri kümesini küçük boyutlarda görselleştirmek için çeşitli boyut indirgeme teknikleri kullanabilirsiniz.
• Entegrasyon ve uyumlaştırma: Scikit-learn, diğer Python veri işleme ve analiz kütüphaneleriyle entegre edilebilir. Numpy, Pandas ve Matplotlib gibi yaygın kullanılan kütüphanelerle uyumlu çalışır.,

7. PyTorch

PyTorch, bilgisayar görüşü (computer vision) ve doğal dil işleme gibi uygulamalar için kullanılan Torch kütüphanesine dayanan bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Değiştirilmiş BSD lisansı altında ücretsiz ve açık kaynaklı yazılımdır.

PyTorch, sinir ağı modellerini basit bir şekilde oluşturmanıza ve verimli bir şekilde eğitmenize yardımcı olur. Bu nedenle, PyTorch’un araştırmada en çok kullanılan kütüphane haline gelmesine sebep olmuştur.

PyTorch’un sunduğu temel özellikler şunlardır:

• Tensörlerin oluşturulması ve manipülasyonu: PyTorch, Nump’ye benzer bir şekilde n-boyutlu tensörler oluşturmanıza ve bunları manipüle etmenize olanak tanır. Ayrıca, tensörlerin GPU’lar üzerinde çalışmasını sağlar.
• Otomatik türevlendirme: PyTorch, otomatik türevlendirme özelliği sayesinde, bir fonksiyonun türevini hesaplamak için kod yazmanıza gerek kalmadan, bir tensörün türevini hesaplar.
• Yüksek seviyeli ağlar oluşturma: PyTorch, yüksek seviyeli bir API sağlar ve bu sayede kullanıcıların kolayca derin öğrenme modellerini oluşturmasına olanak tanır.
• Önceden eğitilmiş modellerin kullanımı: PyTorch, önceden eğitilmiş modelleri kullanarak transfer öğrenme yapmanızı sağlar. Bu sayede, daha az veriyle daha iyi sonuçlar elde edebilirsiniz.
• Çoklu GPU desteği: PyTorch, birden fazla GPU kullanarak model eğitimini hızlandırmanıza olanak tanır.

8. OpenCV

OpenCV, açık kaynaklı bilgisayarlı görü (Open-Source Computer Vision) anlamına gelir. En yaygın ve popüler kullanılan, iyi belgelenmiş bilgisayarlı görü kütüphanesidir. OpenCV, birçok bilgisayarlı görü algoritmasını içeren açık kaynaklı bir kütüphanedir. OpenCV, hesaplama verimliliğini artırır ve gerçek zamanlı uygulamalara yardımcı olur.

OpenCv’nin sunduğu bazı temel özellikler şunlardır:

• Görüntü işleme: Görüntü işleme, bir görüntüdeki bilgiyi çıkarmak veya değiştirmek için kullanılan bir tekniktir. OpenCV görüntü işleme için birçok algoritma sağlar.
• Video yakalama ve analizi: OpenCV, video yakalama ve analizi için pek çok algoritma sunmaktadır. Bu özellikler, video akışı üzerinde gerçek zamanlı işlemler yapmak için kullanılır.
• Yüz algılama: OpenCV’de yüz tanıma için birçok algoritma vardır. Bu özellikler, yüz takibi ve yüz tanıma gibi uygulamlar için kullanılmaktadır.
• Nesne algılama: OpenCV, nesne tanıma ve nesne takibi gibi uygulamalarda kullanılması için pek çok algoritma sunmaktadır.

9. Seaborn

Seaborn, Matplotlib’e dayalı bir Python veri görselleştirme kütüphanesidir. Görsel açıdan çekici ve bilgilendirici istatistiksel grafikler çizmek için yüksek seviyeli bir arayüz sağlar. Seaborn, Matplotlib üzerine inşa edilmiştir ve Pandas veri yapılarıyla sıkı bir şekilde entegre edilmiştir.

Seaborn’un temel özellikleri şunlardır:

• Yüksek seviyeli arayüz: Seaborn, karmaşık istatistiksel görselleştirmeleri birkaç satır kodla oluşturmayı sağlayan bir yüksek seviyeli arayüz sunar. Bu, düşük seviye detaylara inmeden bilgilendirici grafikler oluşturmayı kolaylaştırır.
• Pandas entegrasyonu: Seaborn, popüler bir Python veri işleme kütüphanesi olan Pandas ile sorunsuz bir şekilde entegre olur. Pandas DataFrame’leriyle doğrudan çalışabilir, bu yapıda depolanan verilerin kolayca görselleştirilmesine olanak tanır.
• Geniş istatistiksel grafik yelpazesi: Seaborn, scatter plotlar, çizgi grafikleri, çubuk grafikleri, kutu grafikleri, keman grafikleri, ısı haritaları, küme haritaları gibi geniş bir istatistiksel grafik yelpazesi sunar. Bu grafikler, verilerdeki ilişkileri ve desenleri etkili bir şekilde iletmek için özel olarak tasarlanmıştır.
• Özelleştirme seçenekleri: Seaborn, grafiklerin görünümünü ve stiline hakim olabilmek için çeşitli özelleştirme seçenekleri sunar. Kullanıcılar renkler, çizgi stilleri, işaretleyiciler, yazı tipi boyutları ve eksen etiketleri gibi unsurları değiştirerek kendi ihtiyaçlarına uygun grafikler oluşturabilir.
• Modern görselleştirme teknikleri: Seaborn, istatistiksel bilgilerin sunumunu geliştiren modern veri görselleştirme tekniklerini içerir. Farklı veri türleri için estetik açıdan çekici ve algısal olarak homojen renk düzeni sağlayan renk paletleri gibi özellikler bulunur.
• İstatistiksel tahminleme: Seaborn, istatistiksel tahminleme yapma ve güven aralıklarını görselleştirme işlevlerini içerir. Bu, kullanıcıların grafiklerinde belirsizliği görselleştirmesine ve tahmin edilen değerlerin güvenilirliğini değerlendirmesine olanak tanır.
• Izgara tabanlı düzenler: Seaborn, birden fazla grafikleri tek bir figürde düzenlemek için ızgara tabanlı düzenleri destekler. FacetGrid ve PairGrid gibi işlevler, ızgara tabanlı grafik düzenlemelerini kolayca oluşturmayı sağlar ve çok boyutlu ilişkilerin keşfini kolaylaştırır.
• İstatistiksel açıklamalar: Seaborn, grafiklere regresyon çizgileri ekleme, korelasyon katsayılarını görüntüleme veya gruplar arasındaki önemli farkları vurgulama gibi istatistiksel açıklamaların eklenmesine olanak tanır. Bu açıklamalar, grafiklerin yorumlanabilirliğini artırır.
• Matplotlib ile sorunsuz entegrasyon: Seaborn, Matplotlib’in üzerine inşa edilmiş olmasına rağmen, kullanıcılar Seaborn ve Matplotlib işlevleri arasında sorunsuz bir şekilde geçiş yapabilir. Bu, ihtiyaç duyulduğunda daha fazla esneklik ve özelleştirme imkanı sağlar.

10. SciPy

SciPy, NumPy altında kullanılan bir bilimsel hesaplama kütüphanesidir. Optimizasyon, istatistiksel ve sinyal işleme için daha fazla yardımcı işlev sağlar. SciPy, optimizasyon, lineer cebir, entegrasyon, interpolasyoni özel işlevler, FFT, sinyal ve görüntü işleme, ODE çözücüler, bilim ve mühendislikte yaygın olan diğer görevler için modüller içerir.

• Sayısal işlemler: SciPy, doğrusal cebir, optimizasyon, interpolasyon, entegrasyon, sinyal işleme gibi sayısal işlemler için matematiksel algoritmalar ve fonksiyonlar sunar. Verilerinizi etkili bir şekilde işlemek için bir araç kutusu gibi düşünebilirsiniz.
• NumPy ile uyumlu: SciPy, Python’da bilimsel hesaplamalar için temel bir paket olan NumPy ile sorunsuz bir şekilde birleşir. NumPy’nin dizi yapısını kullanarak sayısal ve bilimsel yeteneklerini genişletir.
• Veri yapıları ve algoritmalar: SciPy, seyrek matrisler, çok boyutlu diziler, kümeleme, uzaysal veri yapıları ve graf algoritmaları gibi veri işleme görevlerinde verimli veri yapıları ve algoritmalar sunar. Veri analizi ve modelleme süreçlerinizi kolaylaştırır.
• İstatistik fonksiyonları: SciPy, olasılık dağılımları, hipotez testleri, betimsel istatistikler, regresyon analizi gibi çeşitli istatistiksel hesaplamalar için kapsamlı bir istatistik fonksiyonları kütüphanesi içerir. Verilerinizdeki ilişkileri anlamak ve sonuçları doğrulamak için kullanabilirsiniz.
• Sinyal ve görüntü işleme: SciPy, filtreleme, Fourier dönüşümleri, konvolüsyon, dalga analizi ve görüntü manipülasyonu gibi sinyal ve görüntü işleme görevleri için araçlar ve fonksiyonlar sunar. Ses, görüntü veya diğer sinyalleri işlemek ve analiz etmek için idealdir.
• Optimizasyon ve sayısal rutinler: SciPy, optimizasyon problemlerini çözmek, doğrusal olmayan denklemleri köklemek, sayısal entegrasyonu gerçekleştirmek ve olağan diferansiyel denklemleri çözmek için çeşitli optimizasyon algoritmaları sunar. Karmaşık problemleri çözmenize yardımcı olur.
• İnterpole ve eğri uydurma: SciPy, düzensiz örnekleme verileriyle çalışmak ve matematiksel modelleri veri noktalarına uydurmak için çeşitli interpolasyon teknikleri ve eğri uydurma fonksiyonları sunar. Verilerinizin arasındaki boşlukları doldurmanıza yardımcı olur.
• Bilimsel kütüphanelerle uyumlu: SciPy, görselleştirme için Matplotlib, veri manipülasyonu için Pandas ve makine öğrenimi için scikit-learn gibi diğer bilimsel kütüphanelerle sorunsuz bir şekilde uyumlu çalışır. Bu, iş akışınızı daha kolay ve verimli hale getirir.
• Açık kaynak ve topluluk destekli: SciPy, bir topluluk katkımcıları tarafından geliştirilen ve desteklenen açık kaynaklı bir projedir. Sürekli güncellemeler, hata düzeltmeleri ve iyileştirmeler sayesinde bilimsel topluluktan gelen geri bildirimlere dayalı olarak gelişmeye devam etmektedir.

11. Requests

Requests, insanlar için oluşturulmuş zarif ve basit bir Python HTTP kütüphanesidir. HTTP/1.1 isteklerini göndermeye yardımcı olur. URL’ye sorgu dizeleri eklemek veya POST verilerini form kodlamak için manuel olarak eklemek gerekmez. Ayrıca özel başlıklar, kimlik doğrulama ve diğer bilgiler de eklenebilmektedir.

Requests’in temel özellikleri şunlardır:

• Basit ve anlaşılır arayüz: Requests, HTTP isteklerini gönderme ve yanıtlarla ilgilenme işlemlerini kolay ve anlaşılır bir API sunar.
• HTTP metotları: Requests, get, post, put, delete, options ve head gibi tüm temel HTTP metodlarını destekler. Bu metotlar, web sunucusunda veri almak, veri göndermek, kaynakları silmek ya da güncellemek gibi işlemleri gerçekleştirmeye olanak tanır.
• URL kodlama: Requests, parametrelerin URL kodlamasını otomatik olarak işler ve bu da isteklerinizde sorgu parametrelerini eklemeyi kolaylaştırır.
• Özel başlıklar: Requests’e başlıkları kolayca ekleyebilirsiniz. Bunları başlıklar parametresi içinde bir sözlük olarak belirterek özelleştirebilirsiniz. Bu, User-Agent, Authorization, Content-Type gibi başlıkları ayarlamanıza olanak tanır.
• Çerezler ve oturumlar: Requests, çerezleri ele almak için yerleşik desteğe sahiptir. İsteklerinizle çerez gönderebilir, sunucudan çerezleri alabilir ve saklayabilir ve oturum nesnesini kullanarak birden fazla istek arasında oturumu sürdürebilirsiniz.
• Dosya yükleme: Requests, dosyaları çok parçalı olarak post isteğine dahil ederek kolayca yüklemenizi sağlar.
• Yanıt işleme: Requests, sunucudan gelen yanıta erişmek ve işlemek için çeşitli yöntemler sağlar. Yanıt içeriğini metin, JSON veya ikili veri olarak alabilirsiniz. Ayrıca, yanıt başlıklarına, durum koduna ve diğer meta verilere erişebilirsiniz.
• Yanıt durum kodları: HTTP durum kodlarını ele alır ve yanıtın durumunu kontrol etmek için yardımcı fonksiyonlar sağlar, örneğin isteğin başarılı olup olmadığını (durum kodu 200) veya yönlendirme olup olmadığını (durum kodları 3xx) kontrol etmektedir.
• SSL sertifikası doğrulama: Requests, HTTPS URL’lerle güvenli iletişimi sağlamak için varsayılan olarak SSL sertifikalarını doğrular. Gerekirse sertifika doğrulama davranışını özelleştirebilirsiniz.
• Proxy desteği: İsteklerinizi bir proxy sunucusu üzerinden göndermeniz gerekiyorsa, Requests kolayca proxy ayarlarını belirtmenizi sağlar.
• Zaman aşımı işleme: İsteklerinizin sonsuz süre beklemesini önlemek için isteklere zaman aşımı belirleyebilirsiniz. Bu, tepkisiz sunucuları veya yavaş bağlantıları ele almakta yardımcı olur.

12. Flask

Flask, Armin Ronacher liderliğindeki Uluslararası Python Tutkunları Grubu (POCCO) tarafından geliştirilen bir Python kütüphanesidir. Flask, WSGI araç takımı ve Jinja2 şablon motoruna dayanır.

Flask, önceden var olan üçüncü taraf kütüphaneleri ortak işlevler sağladığı yerlerde veritabanı soyutlama katmanı, form doğrulama veya herhangi bir diğer bileşen içermez. Bu nedenle mikro çatı olarak sınıflandırılır.

Flask’in bazı temel özellikleri şunlardır:

• Geliştirme sunucusu ve hata ayıklama: Flask, bir geliştirme sunucusu ve hata ayıklama özelliği sağlar. Bu sayede uygulamanızı yerel bilgisayarınızda kolayca çalıştırabilir ve hata ayıklama işlemlerini gerçekleştirebilirsiniz.
• Birim testleri için entegre destek: Flask, birim testleri için gereken entegre destek sağlar. Bu, uygulamanızın doğru çalıştığından emin olmak için testler oluşturmanızı ve çalıştırmanızı kolaylaştırır.
• Restful talep yönlendirmesi: Flask, RESTful talepleri yönlendirebilecek özelliklere sahiptir. Bu, web hizmetleri ve API’ler oluştururken standart REST prensiplerine uymanızı sağlar.
• Jinja2 template tekniği: Flask, Jinja2 adı verilen güçlü bir template motorunu içerir. Bu sayede HTML şablonları oluşturabilir, verileri dinamik olarak yerleştirerek kullanıcı arayüzlerini oluşturabilirsiniz.
• Güvenli çerezler ve istemci tarafı oturumları: Flask, güvenli çerezler yoluyla istemci tarafında oturum yönetimi sağlar. Bu, kullanıcıların oturum durumlarını korumanıza ve kimlik doğrulama işlemlerini gerçekleştirmenize olanak tanır.
• WSGI 1.0 uyumluluğu: Flask, Web Server Gateway Interface (WSGI) 1.0 standartlarına uyumludur. Bu sayede Flask uygulamanızı farklı WSGI uyumlu sunucularında çalıştırabilirsiniz.
• Unicode tabanlı yapısı: Flask, Unicode destekli bir çerçeve olarak tasarlanmıştır. Bu, farklı dillerde ve karakter setlerinde çalışmanıza olanak sağlar.
• Kapsamlı dokümantasyon: Flask, kapsamlı bir şekilde belgelenmiştir. Flask resmi dokümantasyonu, başlangıçtan ileri seviyeye kadar birçok konuyu kapsar ve kullanıcıların çerçevenin nasıl kullanılacağını öğrenmelerine yardımcı olur.

13. Django

Django, yüksek seviyeli bir Python kütüphanesidir ve hızlı geliştirme ve temiz, pragmatik tasarımı teşvik eder. Web geliştirmenin çoğu zahmetini ele alır, böylece uygulamanızı yazmaya odaklanabilirsiniz.

Django’nun sunduğu bazı temel özellikler:

14. Beautiful Soup

Beautiful Soup, HTML ve XML belgelerini ayrıştırmak için kullanılan bir python paketidir. Verileri kolayca çıkarmak için yardımcı olan ayrıştırma ağaçları oluşturur. HTML veya XML ayrıştırıcısının üzerinde oturur ve yinelemeli, arama ve ayrıştırma ağacını değiştirme için Pythonic idiyomlar sağlar.

Beatiful Soup’un sunduğu bazı temel özellikler şunlardır:

• Beautiful Soup, HTML veya XML belgesi olan herhangi bir şeyi ayrıştırabilir: Beautiful Soup, web sayfaları, API yanıtları veya diğer kaynaklardan gelen HTML veya XML belgelerini okuyabilir ve içeriklerini çıkartabilir.
• Gezinme, arama ve ayrıştırma ağacını değiştirme için basit yöntemler ve Pythonik idiyomlar sağlar: Beautiful Soup, ayrıştırılan belgede gezinme, belirli öğeleri bulma ve ayrıştırma ağacını değiştirme gibi işlemler için kullanışlı ve basit yöntemler sunar. Bu yöntemler, Python dilinin doğal ve kolay anlaşılır yapılarına uygun olarak tasarlanmıştır.
• HTML veya XML ayrıştırıcısının üzerine oturur: Beautiful Soup, ayrıştırma işlemi için altta yatan bir HTML veya XML ayrıştırıcısına ihtiyaç duyar. Bu ayrıştırıcıya dayanarak, Beautiful Soup ayrıştırılan belge üzerinde gezinme, arama ve değişiklik yapma gibi işlemler için Python dilinde kullanılan idiyomları sunar.

15. Pillow

Pillow, birçok farklı görüntü dosyası formatını açma, düzenleme ve kaydetme desteği ekleyen bir Python Görüntü İşleme Kütüphanesi’dir (PIL). Bu kütüphane, PIL’nin yerine kullanılabilen ve Python 3’e destek ekleyen bir sürümüdür. PIL ise Fredrik Lundh ve katkıda bulunanların oluşturduğu bir Python Görüntü İşleme Kütüphanesi’dir.

Pillow’un temel özellikleri şunlardır:

• Görüntü açma ve kaydetme: Pillow, JPEG, PNG, GIF, BMP ve TIFF gibi yaygın formatlarda görüntüleri açma ve kaydetme desteği sağlar. Görüntüleri dosyalardan yükleyebilir veya sıfırdan yeni görüntüler oluşturabilirsiniz.
• Görüntü manipülasyonu: Pillow, geniş bir görüntü manipülasyon işlemleri yelpazesi sunar. Görüntüleri yeniden boyutlandırabilir, döndürebilir, kırparak belirli bölümlerini alabilir, çevirebilir ve yansıtabilirsiniz. Parlaklık, kontrast ve doygunluk ayarları yapabilirsiniz. Ayrıca çeşitli filtreler ve efektler uygulayarak görüntüleri iyileştirebilir veya dönüştürebilirsiniz.
• Görüntü filtreleme ve iyileştirme: Pillow, bulanıklık, keskinleştirme, kenar artırma ve gürültü azaltma gibi çeşitli görüntü filtreleme seçenekleri sunar. Bu filtreler, görüntü kalitesini iyileştirmek, gürültüyü gidermek veya belirli özellikleri vurgulamak için kullanılabilir.
• Görüntü çizme ve işaretleme: Pillow, görüntüler üzerinde şekiller, çizgiler ve metinler çizebilmenizi sağlar. Görüntülere açıklamalar, filigranlar veya etiketler ekleyebilirsiniz. Metnin görünümünü özelleştirmek için farklı fontlar, renkler ve stiller desteklenir.
• Görüntü rengi manipülasyonu: Pillow, renk dengesi, kontrast, parlaklık ve şeffaflık ayarlarıyla görüntü renklerini manipüle etmenizi sağlar. Görüntüleri RGB, gri tonlama veya CMYK gibi farklı renk modları arasında dönüştürebilirsiniz. Ayrıca gelişmiş renk işlemleri için kanal düzeyinde manipülasyonu destekler.
• Görüntü verisine erişim ve dönüşüm: Pillow, görüntülerin piksel düzeyindeki verilerine erişim sağlar. Böylece bireysel pikselleri veya bölgeleri okuyabilir ve değiştirebilirsiniz. Bilimsel hesaplama ve veri analizi iş akışlarıyla sorunsuz bir entegrasyon için görüntü nesneleri ve NumPy dizileri arasında dönüşüm yapabilirsiniz.
• Görüntü formatı dönüştürme: Pillow, görüntüleri farklı dosya formatları arasında dönüştürme işlemlerini destekler. Kalite kaybı olmadan bir formattan başka bir formata dönüştürebilir veya dosya boyutunu optimize etmek için sıkıştırma seçenekleri uygulayabilirsiniz.

Farklı programlama dillerine başlamak istiyorsanız “Yeni Başlayanlar İçin 12 Basit PHP Web Uygulaması” adlı rehberimize göz atabilirsiniz.