Python 3, Guido van Rossum tarafından geliştirilmiş bir programlama dilidir. Ücretsiz ve açık kaynaklı bir dil olan Python 3, kullanımı kolay, okunması ve yazması rahat bir yapıya sahiptir. Bu nedenle, özellikle yazılım geliştirme, veri analizi ve makine öğrenme gibi alanlarda oldukça popülerdir. Python 3’ün özellikleri arasında yüksek seviyeli bir dil olması, nesne yönelimli programlama yapabilmesi, geniş kütüphaneleri sayesinde zengin özellikler sunması ve platformlar arası uyumluluğu bulunması yer almaktadır.

Python 3, hem bilgisayarlar hem de mobil cihazlar gibi farklı platformlarda kullanılan bir dil olduğu için oldukça esnek bir yapıya sahiptir. Ayrıca, dikkatli bir şekilde yazıldığında oldukça hızlı çalışabilen bir dildir. Python 3’ün bu kadar popüler olmasının sebeplerinden biri de, internet üzerinde yüzlerce kaynak ve topluluk sayesinde öğrenmesinin kolay olmasıdır.

Temel Python 3 Syntax

Python 3, basit, sade ve anlaşılır bir syntax yapısına sahip bir kodlama dilidir. Bu yapısı sayesinde kod okunabilirliği artar, hatalar kolayca tespit edilir ve yazılan kodlar daha az hataya yol açar.

Bununla birlikte, Python 3 dilinde bazı temel yazım kuralları vardır. Örneğin, kodlarımızı yazarken kullanacağımız değişken adları, rakam ile başlayamaz ve boşluk içeremez. Ayrıca, = sembolü, Python dilinde atama işlemi yapmak için kullanılır. Yani, “x = 5” yazdığımızda, Python, “x” değişkenine “5” değerini atar.

Bu temel yazım kurallarının yanı sıra, Python 3’te kullanılan fonksiyonlar da büyük önem taşır. Fonksiyonlar, Python’daki en temel yapı taşlarından biridir ve işlemlerin tekrar tekrar kullanılmasını sağlar. Fonksiyonlarla işlem yaparken, mutlaka “def” anahtar kelimesi kullanılmalı ve fonksiyonlar, kodun en üst kısmında tanımlanmalıdır.

Yazdığımız kodların okunurluğunu artırmak için, Python 3 dilinde girinti (indentation) yapısına da özen göstermeliyiz. Kodlama yaparken, ilgili blokları sağa doğru kaydırarak girinti yapmalıyız, böylece Python, blokları doğru bir şekilde sınıflandırabilir. Bu sayede, kodlarımız daha okunaklı ve anlaşılır hale gelir.

Veri Yapıları ve Fonksiyonlar

Veri yapıları ve fonksiyonlar, Python 3 dilinde oldukça sık kullanılan kavramlardır. Veri yapıları, verilerin işlenmesi, depolanması ve organize edilmesi için kullanılan yapısal öğelerdir. Python 3 dilinde kullanılan temel veri yapıları şunlardır: liste, tuple, sözlük ve küme. Listeler, virgülle ayrılmış öğelerden oluşan bir dizi tanımlar ve öğelere ulaşmak için indeksleme kullanılır. Tuple, listeyle benzerdir ancak değiştirilemez ve parantez () kullanılarak tanımlanır.

Sözlükler ayrıca anahtar-değer çiftleri şeklinde verileri saklamak için kullanılır ve süslü parantez {} kullanılarak tanımlanır. Küme, benzersiz öğelerin tanımlanabilmesi için kullanılır ve süslü parantez {} veya set() fonksiyonu kullanılarak tanımlanır.

Python 3 dilinde, özellikle matematiksel işlemler için de birçok faydalı fonksiyon bulunmaktadır. Bunlar arasında max(), min(), abs(), pow(), round() gibi fonksiyonlar yer almaktadır. Ayrıca, Python 3 dilinde kullanılan özel fonksiyonlar da mevcuttur. Örneğin, range() fonksiyonu ile belirli bir aralıktaki sayıları oluşturabilir ve sum() fonksiyonu ile liste veya tuple içindeki öğelerin toplamını alabilirsiniz.

Tüm bu veri yapıları ve fonksiyonlar, Python 3 dilinde verilerin işlenmesi ve programlama işlemlerinin gerçekleştirilmesi için oldukça önemlidir. Bu yapıları ve fonksiyonları kullanmayı öğrenmek, Python 3 dilinde güçlü ve etkili kodlama yapmanızı sağlayacaktır.

Liste ve Tuple Veri Yapıları

Python 3, liste ve tuple veri yapılarına sahip programlama dillerinden biridir. Bu veri yapıları, birden fazla değeri basit bir şekilde saklama ve işleme imkanı sağlar. Listeler, değiştirilebilir veri yapılarıdır, yani bir kez oluşturulduktan sonra elemanlarına ekleme, çıkarma veya güncelleme yapılabilir. Tuple’lar ise değiştirilemeyen veri yapılarıdır ve elemanlarına doğrudan değişiklik yapılamaz.

Liste ve tuple veri yapılarını tanımlamak için kullanılan köşeli parantezler, elemanların arasında virgülle ayrılır. Örneğin; bir sayı listesi tanımlamak için [1, 2, 3, 4], bir tuple tanımlamak için ise (1, 2, 3, 4) şeklinde kullanılır.

Liste ve tuple veri yapıları, birden fazla elemana sahip verileri saklamak için kullanılabilir. Bu yapıların içinde elemanları sıralı bir şekilde tutulur ve indeks numaralarıyla erişilebilir. Ayrıca, bu veri yapılarının pek çok metodları vardır. Örneğin, liste metodları arasında eleman ekleme veya çıkarma, elemanların sıralamasını değiştirme, elemanların sayısını alma gibi işlemler bulunur.

Bu veri yapılarında, bazen belirli bir eleman aranması gerekebilir. İndeks numarası ile eleman aramak için, liste veya tuple ismine nokta ve ardından index() metodunu kullanabilirsiniz. Örneğin; my_list.index(3) komutu, 3 elemanının kaçıncı sırada olduğunu döndürür.

Overall, liste ve tuple veri yapıları Python 3’ün temel yapı taşları arasındadır ve veri işleme işlemlerinde yaygın bir şekilde kullanılır.

Liste Slicing

Python 3’deki liste slicing, listenin belirli bir kısmını alma işlemidir. Bir listenin elemanlarına erişmek ve değiştirmek için kullanılır. Listenin başlangıç ve bitiş indeksleri içeren iki nokta üst üste işareti (:) arasındaki değerler alınır. Bu işlem, genellikle büyük verileri işlerken çok kullanışlıdır. Listenin istediğimiz bölümünü almak çok kolaydır. Örneğin, [1,2,3,4,5] listenin ilk 3 elemanını almamız gerekiyorsa ‘[:3]’ kullanırız. Eğer listenin sondan 2. ve 3. elementlerine ulaşmak istiyorsak, ‘[-3:-1]’ şeklinde yazabiliriz. Slicing işlemi, yalnızca listelerle sınırlı kalmaz; tuple’ları, stringleri ve hatta numpy dizilerini de dilimleyebiliriz.

Ayrıca, slicing işlemi yönlenebilir. Diyelim ki, bir listenin herhangi bir sayıda elemanını alma gereği vardır, ancak her ikinci elemanı almak istemediğimizi söylüyoruz, burada da ‘[start:end:step]’ parametrelerini kullanabiliriz. Örneğin, bir değer listesi [1,2,3,4,5] varsa, baştan sona kaydırma (kaydırma değeri ‘1’ varsayılmaktadır) işleminde ikinci elemandan başlayarak ‘step=2’ deyimini ekleyerek, tek sayıları alma gerektiğinde [: :2] diyebiliriz.

Bu işlem oldukça güçlüdür ve yöntemleri dilimleme ve kaydırmadan boyutlandırılmış parçalara kadar uzanır. Slicing işlemi, öğrenmesi kolay ve verimli bir biçimde veri manipülasyonunu gerçekleştirmek isteyen tüm Python programcıları için yararlı bir beceridir.

Tuple Paketleme ve Çözme

Python 3 programlama dilinde, birçok farklı veri yapısı bulunmaktadır ve bunlardan biri de tuple veri yapısıdır. Tuple, liste veri yapısına benzer bir yapısı vardır fakat farklı olarak değiştirilemez (immutable) bir veri yapısıdır ve daha az özellik bulunur.

Tuple veri yapısı, paketleme ve çözme işlemleriyle kullanılabilmektedir. Tuple paketleme işlemi, birkaç değişkenin tek bir tuple içerisinde tanımlanmasıdır. Örneğin:

Kod	Açıklama
x = (“Ali”, 23, “İstanbul”)	Üç farklı değerin tek bir tuple içine paketlenmesi

Aynı zamanda, tuple çözme işlemi de yapılabilir. Bu işlemde, bir tuple içindeki elemanlar tek tek ayrı değişkenlere atanabilir. Örneğin:

Kod	Açıklama
ad, yas, sehir = x	Tuple içindeki elemanlar ayrı değişkenlere atanıyor

Böylece, tuple veri yapısının paketleme ve çözme işlemleri ile hem veri yönetimi kolaylaşır hem de kodun okunabilirliği artar.

If…Else Koşullu İfadeler ve Döngüler

Python 3, koşullu ifadeler ve döngüler için birçok seçenek sunar. Bu özellikleri kullanarak programların akışını yönetebilir ve belirli koşullar altında belirli işlemleri gerçekleştirebilirsiniz. İlk olarak, If…Else koşullu ifadelerden bahsedelim. Bu ifadeler, belirli bir koşulun doğru olup olmadığını kontrol eder ve buna göre farklı işlemleri gerçekleştirir.

Örneğin, bir program yazarken bir sayının pozitif mi yoksa negatif mi olduğunu kontrol etmeniz gerekiyorsa, “if” koşulu kullanarak bu kontrolü yapabilirsiniz. Koşul olarak “if sayi > 0:” şeklinde bir ifade belirleyebilirsiniz. Bu ifade, girilen sayının pozitif olup olmadığını kontrol eder. Eğer sayı pozitif ise, bu koşul doğru olarak kabul edilir ve program içerisinde belirlediğimiz işlemi gerçekleştirir. Eğer sayı negatif ise, Else bloğu çalışır ve belirlediğimiz farklı bir işlem gerçekleştirilir.

Ayrıca Python 3, For ve While döngüleri gibi birçok döngü yapısını da destekler. Bu döngüler sayesinde belirli bir işlemin, belirli bir şart sağlanana kadar yapılmaya devam etmesini sağlayabilirsiniz. For döngüsü, program içerisindeki verilerin her bir elemanı üzerinde işlem yapmak için kullanılabilirken, While döngüsü de belirli bir şart sağlandığı sürece işlem yapmaya devam eder.

Bunun yanı sıra, Python 3’te break ve continue ifadeleri de bulunur. Break ifadesi, döngü içerisinde belirli bir koşul sağlandığında döngüyü durdururken, continue ifadesi ise döngü her çalıştığında belirli bir şartı kontrol ederek işlem yapmaya devam eder.

For ve While Döngüleri

Python 3, programlama dilleri arasında en sık kullanılan dillerden biridir. Dilin en önemli özelliklerinden biri, farklı veri tipleri ve fonksiyonlar kullanarak kod yazmayı kolaylaştırmasıdır. For ve while döngüleri de bunlardan biridir ve Python 3 programlama dilinde en sık kullanılan döngü tiplerindendir.

For döngüsü belirli bir koşul sağlandığı sürece tekrarlanır ve for döngüsü kodu nodullandırmayı önlemek için tek tek elemanlar üzerinden döner. Bu döngü türü, özellikle listeler üzerine uygulandığında kullanılır. For döngüsü, listeler, demetler, sözlükler ve dizeler gibi birden fazla eleman barındıran yapılar üzerinde gezinmek için en sık kullanılan yöntemdir.

While döngüsü, belirli bir koşulun sağlandığı sürece çalışan bir döngü türüdür. Yani, koşul doğru olduğu sürece While döngüsü tekrarlanır. Koşul yanlış olduğunda, while döngüsü sonlanır. While döngüsü, bir dizi yapısı üzerinde döngüye girmek zorunda kalmadan veri tabanlarından, dosyalardan ve diğer veri kaynaklarından verileri okumak için kullanılır.

• For döngüsü:

Yapısı:	for eleman in veri_yapısı:
İşlevi:	Her turda veri yapısının elemanlarını alır ve işlem yapar.

• While döngüsü:

Yapısı:	while koşul:
İşlevi:	Koşul sağlanana kadar tekrarlayan bir döngüdür.

Özetle, Python 3’te for ve while döngüleri sıklıkla kullanılan birer döngü türüdür. For döngüsü, elemanları teker teker dolaşmak amacıyla kullanılırken, while döngüsü belirli bir koşula bağlı olarak tekrar eder.

Break ve Continue Kullanımı

Python 3’de sıklıkla kullanılan break ve continue ifadeleri programı kontrol etmek için kullanılır. Break, çalıştırılan bir döngüdeki işlemi durdurmak ve döngüden çıkmak için kullanılırken, continue, döngünün tek bir adımını atlamak için kullanılır.

Break ifadesi, loop (döngü) içinde yer alan bir koşulun sağlanması halinde döngüyü iptal eder ve programda belirtilen bir sonraki satıra geçer. Bu özellik, belirli bir şartın gerçekleşmesi durumunda programın tamamen durdurulmasını sağlayabilir. Örneğin, bir while döngüsü içinde belirli bir sayıya ulaşılana kadar devam ederken, break ifadesi, hedef sayıya ulaşıldığında döngüyü durdurur.

Continue, döngüdeki belirli bir adımı atlamak için kullanılır. Bir döngü bloğu içindeki işlemlerden herhangi biri hatalıysa, continue ifadesi kullanılarak, hatalı satır atlanabilir ve devamında gerçekleştirilen işlemlerde herhangi bir aksama olmadan devam edilebilir. Örneğin, bir for döngüsünü kullanarak liste elemanlarında işlem yaptığınızda, listenin belirli bir değerine sahip elemanlar işlem yapılmayabilir veya atlandığında continue kullanılır.

Numpy ve Pandas Kütüphaneleri

Python 3, Numpy ve Pandas kütüphaneleri gibi çok sayıda kütüphaneye sahiptir. Bu kütüphaneler farklı işlevlere sahiptir ve Python kullanıcılarına büyük kolaylık sağlar. Numpy kütüphanesi, matematiksel işlemler yapmak için kullanılan bir kütüphanedir. Pandas kütüphanesi ise, veri işleme işlevleri için kullanılır.

Numpy kütüphanesi, matematiksel işlemler için kullanılır. Özellikle matris işlemleri için oldukça kullanışlıdır. Bu kütüphanede yer alan array komutu ise, matrislerin oluşturulması için kullanılır. Ayrıca, Numpy kütüphanesi ile matrislerin toplama, çıkarma, çarpma gibi işlemleri kolaylıkla yapılabilir. Numpy kütüphanesi, matematiksel işlemler yapmak isteyen kullanıcılar için vazgeçilmez bir araçtır.

Pandas kütüphanesi ise daha çok veri işleme işlevleri için kullanılır. Bu kütüphane ile verileri yüklemek, birleştirmek, indekslemek ve filtrelemek kolaylıkla yapılabilmektedir. Pandas kütüphanesi, veri analizi yapmak isteyen kullanıcılar için oldukça faydalı bir araçtır.

Ayrıca, Pandas kütüphanesi ile verilerin temizlenmesi de kolaylıkla yapılabilmektedir. Veri tasfiye işlemi olarak da bilinen bu işlem, verilerin ön işleme aşamasında en önemli adımdır. Pandas kütüphanesi sayesinde, verilerin birbirine bağlanması, eksik verilerin doldurulması ve aykırı verilerin tespiti gibi işlemler kolaylıkla yapılabilir.

Numpy Kütüphanesi ve Matematiksel İşlemler

Numpy kütüphanesi, Python 3 dilinde matematiksel işlemler ve sayısal hesaplamalar yapmak için kullanılır. Bu kütüphane, bilimsel hesaplamalar yapmak isteyenler için oldukça önemlidir. Numpy kütüphanesi, lista benzeri yapılardan oluşan Numpy dizileri üzerinde işlemler yapar.

Numpy kütüphanesi kullanarak matematiksel işlemler yapılabilir. Bu işlemler arasında eklemeyi, çıkarmayı, çarpma işlemini, bölme işlemini ve kuvvet alma işlemini gerçekleştirmek yer alır. Ayrıca, Numpy kütüphanesi ile bir çok matematiksel işlemin yanı sıra trigonometrik işlemler, logaritmik işlemler ve ters matris alma işlemleri de yapılabilir.

Numpy kütüphanesi aynı zamanda Numpy dizilerinin özelliklerini hesaplamaya ve dönüştürmeye de izin verir. Numpy kütüphanesi ile Numpy dizileri arasında işlemler yapmak, dizi elemanlarını değiştirmek ve hesaplamalar yapmak mümkündür. Bu kütüphane aynı zamanda Numpy dizilerinin boyutunu değiştirme işlemlerini de yapar.

Numpy kütüphanesi, matematiksel hesaplamaları hızlandıran ve bilimsel araştırmalarda yaygın olarak kullanılan bir kütüphanedir. Bu nedenle Python 3’ün en önemli kütüphaneleri arasındadır.

• Numpy kütüphanesi kullanarak bir dizi oluşturun ve bu dizinin çarpımını hesaplayın.
• Numpy kütüphanesi kullanarak bir dizi oluşturun ve bu dizinin tersini hesaplayın.
• Numpy kütüphanesi kullanarak bir dizi oluşturun ve bu dizinin elemanlarının karesini hesaplayın.
• Numpy kütüphanesi kullanarak bir dizi oluşturun ve bu dizinin ortalamasını hesaplayın.

Yukarıdaki örnekler, Numpy kütüphanesi ile yapılacak matematiksel işlemlerin başlangıç seviyesinde yapılacak işlemleridir. Daha karmaşık işlemler için bu kütüphanenin ayrıntılı kullanımı gereklidir.

Pandas Kütüphanesi ve Veri İşleme

Pandas kütüphanesi, Python programlama dili için kullanılan bir veri analizi ve veri işleme kütüphanesidir. Bu kütüphane ile farklı veri kaynaklarından veri okuma, bu verileri işleme, analiz etme ve bunları raporlama olanağı sağlanır. Pandas kütüphanesini kullanarak verileri farklı formatlarda okuyabilirsiniz, bunlar CSV, Excel ve SQL veritabanları gibi farklı kaynaklardan alınabilir.

Pandas kütüphanesi, genellikle büyük, yapısal olmayan veri kümeleri üzerinde çalışmak için kullanılır ve bu tür verilerin işlenmesi için bazı işlevler sunar. Verileri tamamlama, silme, yeniden şekillendirme, birleştirme ve gruplama gibi birçok işlem simplifiye edilerek gerçekleştirilebilir. Bunun yanı sıra, Pandas kütüphanesi ile verileri birleştirme, yeniden şekillendirme, sıralama ve yeniden indeksleme gibi birçok işlemi de yapabilirsiniz.

Pandas kütüphanesi kullanarak bir veri kümesinin temel istatistik değerlerini hesaplamak mümkündür. Aşağıdaki örnekte, “Olympic Games” adlı bir Excel dosyasından veri okuma ve bu verilerin temel istatistiksel bilgilerini elde etme adımları gösterilmiştir:

Athlete	Age	Country	Year	Closing Ceremony Date	Sport	Gold Medals	Silver Medals	Bronze Medals
Michael Phelps	23	United States	2008	24-Aug	Swimming	8	0	0
Michael Phelps	19	United States	2004	29-Aug	Swimming	6	0	2
Natalie Coughlin	25	United States	2008	24-Aug	Swimming	6	1	2

Yukarıdaki tablo, “Olympic Games” adlı bir Excel dosyasından alınan verileri içermektedir. Bu verileri Pandas kütüphanesi kullanarak okuyabilir ve çeşitli işlemler yapabilirsiniz. Örneğin, aşağıdaki kodu kullanarak verileri okuyun:

import pandas as pddf = pd.read_excel('OlympicGames.xlsx')df.head()

Yukarıdaki kod, OlympicGames.xlsx dosyasından verileri okur ve ilk beş satırı Pandas DataFrame nesnesinde görüntüler. Benzer şekilde, yukarıda belirtilen DataFrame nesnesi için Pandas kütüphanesi kullanarak temel istatistiksel bilgileri hesaplayabilirsiniz:

df.describe()

Bu kod, verilerin temel istatistiksel bilgilerini elde etmenizi sağlar. Bu sonuçlar arasında basit istatistikler yer alır, örneğin minimum, ortalama ve maksimum değerler.