Python’da Zirveye Ulaştıran Kütüphaneler

Python, birçok platformda çalışabilen, taşınabilir bir dildir. Linux, Windows, macOS gibi işletim sistemlerinde ve çoğu donanımda kullanılabilir. Hem ticari projelerde hem de açık kaynaklı yazılımlarda yaygın olarak kullanılır. Python, geniş bir kullanıcı tabanına sahiptir ve birçok alanda kullanılabilir. Web geliştirme, veri analizi, yapay zeka, bilimsel hesaplama, oyun geliştirme ve ağ programlaması gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılan bir dil haline gelmiştir.

Python’un en büyük avantajlarından biri, okunabilir ve anlaşılır bir sözdizimine sahip olmasıdır. Dilin basit ve temiz yapısı, kodun anlaşılmasını kolaylaştırır ve hata yapma olasılığını azaltır. Python, düşük seviye ayrıntıları gizleyerek programcılara yüksek seviyeli bir soyutlama sunar. Bu da geliştirme sürecini hızlandırır ve daha verimli bir şekilde kod yazmayı sağlar.

Python’un geniş bir standart kütüphane desteği vardır. Bu kütüphaneler, farklı alanlarda yaygın olarak kullanılan işlevleri içerir ve çeşitli görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilir. Örneğin, veritabanı işlemleri için “sqlite3”, ağ programlaması için “socket“, veri analizi için “numpy” ve “pandas“, web geliştirme için “Django” gibi birçok kütüphane bulunmaktadır. Bu kütüphaneler, Python’u güçlü ve işlevsel bir dil haline getirir.

En çok kullanılan Python Kütüphaneleri

• Numpy
• Pandas
• OpenCV (Open Source Computer Vision Library)
• Requests

Numpy Library

(Numerical Python), Python programlama dilinde çok boyutlu dizi nesneleri ve bu diziler üzerinde çalışmak için matematiksel işlemler yapmayı sağlayan bir kütüphanedir. NumPy, bilimsel ve sayısal hesaplama alanlarında kullanılan temel bir araçtır ve pek çok veri analizi, veri manipülasyonu ve bilimsel hesaplama paketi için temel bir bileşen olarak kullanılır.

NumPy’nin en önemli özelliği, çok boyutlu homojen dizileri desteklemesidir. Bu diziler, aynı türdeki verileri içeren ve bellekte sürekli bir şekilde yer kaplayan veri bloklarıdır. NumPy dizileri, Python’un yerleşik listelerine göre daha hızlı ve daha verimlidir çünkü bellekte düzenli bir şekilde depolanır ve vektörel işlemler yapmak için optimize edilmiştir.

NumPy’nin bazı temel özellikleri şunlardır:

1. Numpy Dizileri: NumPy, ndarray (N-boyutlu dizi) adı verilen kendi dizi veri yapısını tanımlar. Bu diziler, sabit boyutlu ve homojen (aynı veri türünden) verileri depolamak için kullanılır. Dizi boyutları, şekilleri ve veri tipleri değiştirilemez.
2. Veri İşleme: NumPy, matematiksel ve mantıksal işlemleri hızlı bir şekilde gerçekleştirmek için vektörel ve yayıncılık (broadcasting) işlemlerini destekler. Örneğin, iki NumPy dizisini toplamak veya çarpmak gibi işlemleri kolayca yapabilirsiniz.
3. Dizi İndeksleme ve Dilimleme: NumPy dizileri, dilimleme ve indeksleme yoluyla verilere erişmeyi sağlar. Dizi elemanlarına indeksler aracılığıyla erişebilir veya dilimleme işlemleriyle alt kümeler oluşturabilirsiniz.
4. Matematiksel Fonksiyonlar: NumPy, trigonometri, logaritma, üslü fonksiyonlar gibi birçok matematiksel fonksiyonu içerir. Bu fonksiyonlar, tek bir dizi üzerinde veya diziler arasında yayıncılık kurallarına göre işlem yapmayı kolaylaştırır.
5. Rastgele Sayı Üretimi: NumPy, farklı dağılımlara göre rastgele sayı üretimi yapabilen bir rastgele modülü içerir. Bu modül, simülasyonlar ve olasılık hesaplamaları gibi birçok uygulama için önemlidir.

NumPy, bilimsel hesaplamalar, veri analizi, yapay zeka ve makine öğrenmesi gibi pek çok alanda yaygın olarak kullanılan bir kütüphanedir.

Pandas Library

Python programlama dili için yüksek performanslı ve kullanımı kolay veri analizi ve veri manipülasyonu sağlayan bir kütüphanedir. Pandas, verilerinizi işlemek, analiz etmek, dönüştürmek ve temizlemek için bir dizi veri yapıları ve fonksiyonlar sunar.

İşte Pandas kütüphanesi hakkında bazı temel kavramlar ve işlevler:

• Veri Yapıları: a. Seriler (Series): Pandas’ın temel veri yapısıdır. Bir dizi gibi düşünebilirsiniz. İndekslenmiş bir veri kümesidir ve her bir öğe bir değer ve bir etiket içerir. b. Veri Çerçeveleri (DataFrames): Serilerin birleşimi olarak düşünebilirsiniz. İki boyutlu bir veri tablosu şeklinde temsil edilir. Sütunlar farklı veri tiplerini içerebilir ve her sütun bir seridir.
• Veri Okuma ve Yazma: Pandas, çeşitli veri formatlarını okumak ve yazmak için işlevler sunar. CSV, Excel, JSON, SQL, HDF5, vb. gibi yaygın veri formatlarını destekler. “read_csv()“, “read_excel()“, “to_csv()” gibi işlevlerle veri okuyabilir ve yazabilirsiniz.
• Veri Manipülasyonu: Pandas, verilerinizi dönüştürmek, filtrelemek, birleştirmek, sıralamak, gruplamak ve daha fazlasını yapmak için bir dizi işlev sunar. Veri çerçeveleri üzerinde sütun ve satırları seçmek, eklemek veya silmek için işlevler mevcuttur. Veriye erişmek ve değiştirmek için sütun veya satır etiketleri veya konumları kullanılabilir.
• Veri Analizi: Pandas, verileriniz üzerinde istatistiksel hesaplamalar yapmanızı sağlar. Örneğin, “mean()“, “sum()“, “min()”, “max()“, “std()“, “describe()” gibi işlevlerle ortalama, toplam, minimum, maksimum, standart sapma gibi istatistikleri hesaplayabilirsiniz. Ayrıca verileri gruplayarak ve toplayarak özetleyebilirsiniz.
• Veri Görselleştirme: Pandas, Matplotlib entegrasyonu ile verilerinizi görselleştirmek için işlevler sunar. Çizgi grafikleri, histogramlar, dağılım grafikleri ve kutu grafikleri gibi çeşitli grafik türlerini oluşturabilirsiniz. “plot()” işleviyle verilerinizi görselleştirebilirsiniz.

OpenCv Library

OpenCV (Açık Kaynak Bilgisayarlı Görüntü İşleme Kütüphanesi), bilgisayarlı görüntü işleme ve makine görüşü uygulamaları için kullanılan popüler bir Python kütüphanesidir.1999 yılında Intel tarafından geliştirilmeye başlanmış ve günümüzde birçok platformda desteklenen açık kaynak bir projedir.

OpenCV’nin başlıca özellikleri şunlardır:

• Görüntü İşleme: OpenCV, resimler ve video akışları üzerinde bir dizi işleme işlevi sunar. Bu işlevler arasında görüntü dönüştürme, yeniden boyutlandırma, döndürme, kesme, parlaklık ayarlama, kontrast düzenleme, renk dönüşümü, kenar tespiti, histogram eşitleme gibi birçok işlem bulunur.
• Nesne Algılama ve Tanıma: OpenCV, önceden eğitilmiş makine öğrenimi modelleri ve algoritmaları kullanarak nesneleri algılama ve tanıma yetenekleri sunar. Örneğin, yüz algılama, nesne takibi, insan sayma, nesne sınıflandırma gibi görevleri gerçekleştirebilir.
• Kamera ve Video İşleme: OpenCV, kamera ve video akışlarından görüntü almayı, kaydetmeyi ve işlemeyi sağlar. Kameradan canlı görüntü akışını almak, video dosyalarını okumak, videoyu kaydetmek, videoyu işlemek gibi işlevleri kolayca gerçekleştirebilirsiniz.
• Görüntü Şablon Eşleme: OpenCV, bir görüntüdeki belirli bir şablonun benzerlik eşleştirmesini yapabilme yeteneğine sahiptir. Bu, bir görüntüde belirli bir nesnenin konumunu tespit etmek veya birden çok görüntüde aynı nesneyi bulmak gibi çeşitli uygulamalarda kullanılabilir.
• Görüntü Segmentasyonu: OpenCV, görüntüleri farklı nesne veya bölgelere ayırmak için segmentasyon algoritmaları sunar. Renk tabanlı segmentasyon, kenar tabanlı segmentasyon, kmeans kümeleme gibi yöntemlerle görüntüleri parçalayabilir ve bölgeleri belirleyebilirsiniz.

OpenCV, Python dilinde kullanılabilecek güçlü bir kütüphanedir. Aynı zamanda C++, Java, MATLAB gibi diğer dillerde de kullanılabilir. Python için OpenCV, “cv2” adında bir modül olarak sağlanır ve pip ile kolayca yüklenip kullanılabilir.

Requests Library

“requests” modülü, HTTP isteklerini yapmak için kullanılan popüler bir kütüphanedir. Bu modül, bir web sitesine bağlanmak, veri göndermek, veri almak, dosya indirmek gibi çeşitli HTTP işlemlerini gerçekleştirmenizi sağlar. İşte requests modülü hakkında bazı önemli bilgiler:

• Kurulum: Requests modülü, Python ile birlikte standart olarak gelmez. Ancak kolayca kurulabilir. Aşağıdaki komutu kullanarak pip (Python paket yöneticisi) aracılığıyla requests modülünü yükleyebilirsiniz:

pip install requests

• İsteklerin Yapısı: Requests modülü, HTTP isteklerini oluşturmak için GET, POST, PUT, DELETE gibi metodları sağlar. Genel bir HTTP isteği şu şekilde oluşturulabilir:

import requests

response = requests.get(url, params=parameters, headers=headers, data=data)

• url: İstek gönderilecek olan URL.
• params (opsiyonel): URL’ye eklenen parametreler (query string).
• headers (opsiyonel): HTTP başlıkları (header) için bir sözlük.
• data (opsiyonel): POST veya PUT gibi isteklerde gönderilecek veri.

Başlıklar (Headers): İsteklerde HTTP başlıklarını ayarlamak için headers parametresi kullanılır. Bu parametre, bir sözlük olarak başlık adı ve değerlerini içerir. Örneğin:

headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0'}
response = requests.get(url, headers=headers)

Veri Gönderme: POST, PUT gibi isteklerde veri göndermek için data parametresi kullanılır. Bu parametre, gönderilecek veriyi içeren bir sözlük veya dizge olabilir. Örneğin:

data = {'username': 'john', 'password': 'secret'}
response = requests.post(url, data=data)

Yanıt İçeriği: Response nesnesi, sunucudan dönen içeriği response.text özelliği ile alabilirsiniz. Ayrıca, içeriği doğrudan ikili (binary) olarak almak için response.content kullanabilirsiniz.