Python nedir ve neden popülerdir?

Python, Guido van Rossum tarafından 1991 yılında geliştirilen, yüksek seviyeli, yorumlamalı ve genel amaçlı bir programlama dilidir. Okunabilir ve sade sözdizimi, geniş standart kütüphanesi, çeşitli alanlardaki kullanım kolaylığı, büyük topluluğu ve geniş ekosistemi sayesinde populerdir. Veri bilimi, yapay zeka, web geliştirme, otomasyon gibi farklı alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır.

Pip nedir ve ne işe yarar?

Pip (Pip Installs Packages), Python için standart paket yöneticisidir. Geliştiricilerin Python Paket İndeksi (PyPI) ve diğer paket indekslerinden modül ve paket kurmasını, güncellemesini ve kaldırmasını sağlar. 'pip install paket_adı' komutuyla paket kurulumu yapabilir, 'pip list' ile yüklü paketleri görebilir ve 'pip freeze > requirements.txt' komutuyla bağımlılıkları kaydedebilirsiniz. Pip, Python projelerinde bağımlılık yönetimini önemli ölçüde kolaylaştırır.

Python sanal ortamları (virtual environments) nedir ve neden kullanılmalıdır?

Python sanal ortamları, farklı projelerin paket bağımlılıklarını birbirinden izole etmek için kullanılan özel dizinlerdir. Sanal ortamlar şu avantajları sağlar: 1) Paket Çakışmalarını Önleme: Her projenin kendi bağımlılıklarını ve sürümlerini kullanmasını sağlar, 2) Sistem Genelindeki Python Kurulumunu Koruma: Ana Python kurulumunuzu değiştirmeden proje bazlı paketler kurabilirsiniz, 3) Taşınabilirlik: requirements.txt dosyası ile projenizin bağımlılıklarını başka bilgisayarlarda kolayca yeniden oluşturabilirsiniz. Python 3.3 ve sonrasında 'venv' modülü ile 'python -m venv ortam_adi' komutu kullanılarak sanal ortam oluşturulabilir.

Pip ile paket kurulumu nasıl yapılır?

Pip ile paket kurulumu yapmak için temel komut 'pip install paket_adı' şeklindedir. Belirli bir sürüm kurmak için 'pip install paket_adı==2.1.0' kullanılır. Bir sürüm aralığı belirtmek için 'pip install paket_adı>=1.0.0,<2.0.0' kullanılabilir. Bir requirements.txt dosyasından tüm paketleri kurmak için 'pip install -r requirements.txt' komutu kullanılır. Geliştirme modunda kurulum için 'pip install -e .' komutu kullanılır. Paketleri güncellemek için 'pip install --upgrade paket_adı' veya 'pip install -U paket_adı' kullanılabilir.

Python projesi için requirements.txt dosyası nasıl oluşturulur ve kullanılır?

Requirements.txt dosyası, bir Python projesinin bağımlılıklarını ve sürümlerini listeleyen standart bir dosyadır. Oluşturmak için: 1) 'pip freeze > requirements.txt' komutu mevcut ortamdaki tüm paketleri listeleyecektir, 2) Manuel olarak sadece doğrudan bağımlılıkları ekleyebilirsiniz (örn: 'numpy==1.21.0'). Kullanmak için: 1) 'pip install -r requirements.txt' komutu tüm listelenmiş paketleri kurar, 2) Projenizi paylaşırken bu dosyayı dahil etmeniz, başkalarının ortamınızı kolayca çoğaltmasını sağlar. Bu dosya, projenizin 'donmuş' bağımlılık durumunu temsil eder ve projenin farklı ortamlarda tutarlı çalışmasını sağlar.

Python Programlama ve Pip Paket Yöneticisi | Kapsamlı Rehber - Eka Sunucu - Eka Sunucu | Turkey's Leading Digital Services Automation Provider

Python Nedir?

Kolay öğrenilebilen ve çok yönlü bir programlama dili

Python, Guido van Rossum tarafından 1991 yılında geliştirilen, yüksek seviyeli, yorumlamalı bir programlama dilidir.

Python, okunabilirliği ve temiz sözdizimini vurgulayan bir tasarıma sahiptir. Bu özelliği, hem yeni başlayanlar için öğrenme kolaylığı sağlar hem de deneyimli geliştiriciler için kod bakımını basitleştirir. "Bir işi yapmanın sadece bir yolu olmalı" felsefesi üzerine kurulu olan Python, kodun anlaşılabilir ve tutarlı olmasını teşvik eder.

Bilgi: Python'un ismi, Guido van Rossum'un sevdiği bir komedi grubu olan "Monty Python" dan gelmektedir. Python dokümantasyonunda Monty Python skeçlerine yapılan göndermeler bulabilirsiniz.

Python'un Temel Özellikleri

Basit ve Anlaşılır Sözdizimi: Kod okunurluğuna öncelik veren, temiz ve sade bir yapı.
Yorumlamalı Dil: Derleme gerektirmeden çalıştırılabilir, hızlı geliştirme imkanı sunar.
Dinamik Tip Sistemi: Değişken tanımlarken tip belirtmeye gerek yoktur, Python otomatik olarak belirler.
Otomatik Bellek Yönetimi: Çöp toplayıcısı (garbage collector) sayesinde bellek yönetimi otomatiktir.
Geniş Standart Kütüphane: "Piller dahil" felsefesiyle, birçok ihtiyacı karşılayan hazır modüller sunar.
Çoklu Platform Desteği: Windows, macOS, Linux ve diğer platformlarda çalışabilir.

Python Sürümleri

Python'un yaygın olarak kullanılan iki ana sürümü vardır: Python 2 ve Python 3. Python 2'nin resmi desteği 2020 yılında sona ermiştir ve yeni projeler için Python 3 kullanılması önerilmektedir.

Python 2 vs Python 3 Örneği

# Python 2
print "Merhaba, Dünya!" 

# Python 3
print("Merhaba, Dünya!")

Python'un Kullanım Alanları

Veri Bilimi ve Analizi

NumPy, Pandas, Matplotlib ve SciPy gibi kütüphaneler ile veri işleme, analizi ve görselleştirme.

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi

TensorFlow, PyTorch, scikit-learn gibi kütüphaneler ile AI ve ML uygulamaları geliştirme.

Web Geliştirme

Django, Flask, FastAPI gibi çerçeveler ile web uygulamaları ve API'ler oluşturma.

Otomasyon ve Scriptleme

Sistem yönetimi, test otomasyonu ve tekrarlayan görevlerin otomatikleştirilmesi.

İlk Python Programı

Python ile programlamaya başlamak çok kolaydır. İşte basit bir "Merhaba Dünya" örneği:

İlk Python Programı

# İlk Python programımız
print("Merhaba, Python Dünyası!")

# Değişken kullanımı
ad = "Ahmet"
yas = 30
print(f"{ad} {yas} yaşındadır.")

# Basit bir fonksiyon
def selamla(isim):
    return f"Merhaba, {isim}!"

# Fonksiyonu çağırma
mesaj = selamla("Ayşe")
print(mesaj)

Pip Paket Yöneticisi

Python ekosistemindeki binlerce pakete erişimin anahtarı

Pip Nedir?

Pip (Pip Installs Packages), Python için standart paket yönetim sistemidir. Python programlama dilinin paket ekosistemini yönetmek için kullanılan temel araçtır.

Pip'in Temel Özellikleri:

Python Paket İndeksi (PyPI) üzerindeki 300.000'den fazla pakete erişim
Kolay paket kurulumu, güncelleme ve kaldırma
Bağımlılık yönetimi ve çakışma çözümleme
Belirli sürüm veya sürüm aralıklarını belirtme imkanı
Gereksinimleri (requirements) dışa ve içe aktarma

Bilgi: Python 3.4 ve sonraki sürümlerde pip otomatik olarak kurulu gelir. Daha eski sürümlerde manuel olarak yüklemeniz gerekebilir.

Pip Sürümünü Kontrol Etme:

Pip Sürümü Kontrol Komutu

pip --version
# veya
pip -V

Temel Pip Komutları

Pip, komut satırı arayüzü üzerinden çalışır ve çeşitli alt komutlarla paket yönetimini sağlar. İşte en yaygın pip komutları:

Paket Kurulumu

# Temel paket kurulumu
pip install paket_adi

# Belirli bir sürümü kurma
pip install paket_adi==1.0.0

# En son sürümü kurma
pip install --upgrade paket_adi
# veya
pip install -U paket_adi

# Sürüm aralığı belirtme
pip install "paket_adi>=1.0.0,<2.0.0"

Paketleri Listeleme ve Arama

# Kurulu paketleri listeleme
pip list

# Detaylı liste
pip list -v

# Güncellenebilir paketleri bulma
pip list --outdated

# Paket arama
pip search paket_adi  # Not: Bu komut artık kullanımdan kaldırılmıştır.

Paket Kaldırma

# Paket kaldırma
pip uninstall paket_adi

# Etkileşimli kaldırma (onay sorarak)
pip uninstall -y paket_adi

Paket Bilgisi Gösterme

# Paket hakkında bilgi
pip show paket_adi

# Detaylı bilgi
pip show -v paket_adi

Paket Gereksinimleri Yönetimi

Projelerinizin bağımlılıklarını yönetmek için pip, requirements.txt adlı bir dosya kullanmanıza olanak tanır. Bu, projenizin hangi paketlere ihtiyaç duyduğunu belgelemeye ve aynı ortamı başka bilgisayarlarda yeniden oluşturmaya yardımcı olur.

Gereksinim Dosyası Oluşturma:

requirements.txt Oluşturma

# Tüm kurulu paketleri dışa aktarma
pip freeze > requirements.txt

# Çıktı örneği (requirements.txt içeriği):
# numpy==1.21.0
# pandas==1.3.0
# matplotlib==3.4.2
# scikit-learn==0.24.2

Gereksinimlerden Paketleri Kurma:

requirements.txt Dosyasından Kurulum

# requirements.txt'deki tüm paketleri kurma
pip install -r requirements.txt

Manuel requirements.txt Oluşturma:

Manuel requirements.txt Örneği

# Web uygulama gereksinimleri
Flask>=2.0.0,<3.0.0
SQLAlchemy==1.4.23
python-dotenv==0.19.0

# Veri işleme
pandas>=1.3.0
numpy>=1.20.0

# Test araçları
pytest==6.2.5

Sanal Ortamlar (Virtual Environments)

Sanal ortamlar, farklı Python projelerinin bağımlılıklarını birbirinden izole etmek için kullanılan özel Python ortamlarıdır. Her projenin kendi bağımlılıklarını ve sürümlerini ana sistemi etkilemeden yönetmesini sağlar.

Önemli: Farklı projelerde çalışıyorsanız, her proje için ayrı bir sanal ortam kullanmak, paket çakışmalarını önlemek açısından en iyi uygulamadır.

venv ile Sanal Ortam Oluşturma (Python 3.3+):

venv Kullanımı

# Sanal ortam oluşturma
python -m venv proje_ortami

# Windows'ta sanal ortamı aktifleştirme
proje_ortami\Scripts\activate

# Unix/macOS'ta sanal ortamı aktifleştirme
source proje_ortami/bin/activate

# Sanal ortamı devre dışı bırakma
deactivate

Sanal Ortam Paketlerini Yönetme:

Sanal Ortamlarda Pip Kullanımı

# Sanal ortamı aktifleştirdikten sonra:

# Paket kurulumu
pip install numpy pandas matplotlib

# Gereksinimleri dışa aktarma
pip freeze > requirements.txt

# Başka bir ortamda aynı paketleri kurma
pip install -r requirements.txt

Örnek Kullanım Senaryoları

Gerçek projelerde pip kullanımına dair örnekler

Veri Analizi Projesi

Veri Analizi Projesinde Pip Kullanımı

# 1. Sanal ortam oluşturma
python -m venv veri_analizi_ortami
source veri_analizi_ortami/bin/activate  # Unix/macOS
# veya
veri_analizi_ortami\Scripts\activate  # Windows

# 2. Gerekli paketleri kurma
pip install numpy pandas matplotlib seaborn scikit-learn jupyter

# 3. Jupyter Notebook başlatma
jupyter notebook

# 4. Projeyi bitirince gereksinimleri kaydetme
pip freeze > requirements.txt

# 5. Sanal ortamdan çıkma
deactivate

Açıklama: Bu senaryoda, veri analizi için gerekli temel paketleri içeren izole bir ortam oluşturuyoruz. Jupyter Notebook ile etkileşimli veri analizi yapılabilir ve sonuçta tüm bağımlılıklar dosyaya kaydedilir.

Web Uygulaması Geliştirme

Flask Web Uygulaması için Pip Kullanımı

# 1. Sanal ortam oluşturma
python -m venv web_app_env
source web_app_env/bin/activate  # Unix/macOS

# 2. Flask ve bağımlılıklarını kurma
pip install flask flask-sqlalchemy flask-login python-dotenv

# 3. Geliştirme sırasında yeni bağımlılıklar ekleme
pip install flask-wtf flask-migrate

# 4. Projeyi canlıya almak için gereksinimleri kaydetme
pip freeze > requirements.txt

requirements.txt Örneği

click==8.0.1
Flask==2.0.1
Flask-Login==0.5.0
Flask-Migrate==3.1.0
Flask-SQLAlchemy==2.5.1
Flask-WTF==0.15.1
itsdangerous==2.0.1
Jinja2==3.0.1
MarkupSafe==2.0.1
python-dotenv==0.19.0
SQLAlchemy==1.4.23
Werkzeug==2.0.1
WTForms==2.3.3

Açıklama: Bu senaryoda, Flask web çerçevesi ve ilgili uzantılarını kullanarak bir web uygulaması geliştiriyoruz. Geliştirme sürecinde yeni paketler ekledikçe, tüm bağımlılıkları sürümleriyle birlikte kaydediyoruz.

Otomatik Test Ortamı

Test Otomasyonu için Pip Kullanımı

# 1. Test için sanal ortam oluşturma
python -m venv test_env
test_env\Scripts\activate  # Windows

# 2. Test araçlarını kurma
pip install pytest pytest-cov pytest-mock requests-mock

# 3. Test kapsamına özel paketleri kurma
pip install -e .  # Mevcut paketi geliştirme modunda kurma

# 4. Test çalıştırma
pytest --cov=proje_adi tests/

# 5. CI/CD sistemi için gereksinimleri kaydetme
pip freeze > test-requirements.txt

Açıklama: Bu senaryoda, bir Python projesinin test ortamını kuruyoruz. Pytest ve ilgili eklentileri kullanarak kapsamlı testler yapabilir, `-e .` parametresiyle geliştirme modunda paket kurulumu sağlayabilir ve test kapsamını raporlayabiliriz.