Python Kod

  1. Anasayfa
  2. »
  3. Genel
  4. »
  5. Python Uygulama Örnekleri

Python Uygulama Örnekleri

admin admin - - 19 dk okuma süresi
118 0

Bu makalede, Python programlama dilinin kullanımına yönelik bir dizi örnek sunulacak.

Python, son yıllarda popülerliği artan ve geniş kullanım alanları bulunan bir programlama dilidir. Python’un kullanımı oldukça kolaydır ve çeşitli uygulama alanlarına sahiptir. Bu makalede, Python programlama dilinin kullanımına yönelik çeşitli örnekler sunulacak.Öncelikle, web scraping örneklerine değinebiliriz. Python’u kullanarak web sitelerinden veri çekme ve analiz etme işlemleri gerçekleştirilebilir. Bu örnekler, veriyi web sitelerinden çekmek, istenilen şekilde düzenlemek ve sonuçları analiz etmek için kullanılabilir.Ayrıca, veri manipülasyonu örneklerine de bakabiliriz. Python’u kullanarak veritabanlarında, Excel dosyalarında ve CSV dosyalarında verileri düzenleme ve değiştirme işlemleri yapılabilir. Bu örnekler, veri manipülasyonunun temel adımlarını göstererek veri analizi sürecini kolaylaştırır.SQL veritabanı işlemleri de Python örneklerinin bir parçasıdır. Python ile SQLite veritabanı oluşturma, veri ekleme, güncelleme, silme ve sorgulama işlemleri gerçekleştirilebilir. Bu örnekler, veritabanı işlemlerini anlamak ve verileri yönetmek için kullanılabilir.Python’da popüler olan Pandas ve Numpy kütüphaneleri de örneklerimiz arasında yer alıyor. Pandas, veri analizi için kullanılan bir kütüphanedir ve veri çerçevelerini filtreleme, sıralama ve gruplama gibi işlemleri kolaylaştırır. Numpy ise sayısal işlemler için kullanılır ve matris işlemleri ve veri manipülasyonu konularında kullanışlıdır.Excel dosyalarını işleme konusunda da Python örneklerine değinmek gerekir. Python kullanarak Excel dosyalarını açma, okuma, yazma ve düzenleme işlemleri yapılabilir. Bu örnekler, verileri Excel dosyalarından çekmek, düzenlemek ve sonuçları kaydetmek için kullanılabilir.Son olarak, grafik ve görselleştirme örneklerinden bahsedelim. Python, Matplotlib ve Seaborn kütüphaneleri sayesinde verileri grafikler ve görsellerle gösterebilir. Matplotlib ile çizgi grafikleri, histogramlar ve dağılım grafikleri oluşturabilirken, Seaborn ile ısı haritaları, kutu grafikleri ve nokta grafikleri oluşturabilirsiniz.Bu örneklerin hepsi, Python programlama dilinin kullanımına ilişkin temel bilgileri sağlamak ve uygulama yapabilmenizi sağlamak amacıyla hazırlanmıştır. Her bir örnek, farklı bir uygulama alanına yönelik olarak tasarlanmış ve detaylı olarak anlatılmıştır. Bu sayede Python’u daha etkin ve verimli bir şekilde kullanabilirsiniz.

Web Scraping Örnekleri

Web scraping, Python programlama dilinin güçlü özelliklerinden biridir. Python’u kullanarak web sitelerinden verileri çekmek ve analiz etmek oldukça kolaydır. Bu bölümde, Python ile web scraping işlemlerini gerçekleştirmek için birkaç örnek sunacağız.

Bir web sitesindeki verileri çekmek için Python’da kullanılan popüler kütüphanelerden biri BeautifulSoup‘tur. BeautifulSoup, HTML veya XML belgelerini analiz etmek ve içerisindeki verilere erişmek için kullanılır.

Örneğin, bir haber sitesindeki başlıkları çekmek için BeautifulSoup kullanabiliriz. İlk adımda, web sayfasının kaynak kodunu çekmemiz gerekmektedir. Bunun için Python’un requests kütüphanesini kullanabiliriz. Daha sonra, çektiğimiz kaynak kodunu BeautifulSoup ile analiz edebilir ve verileri çekebiliriz.

Bir diğer örnek ise e-ticaret sitesinden ürün bilgilerini çekmektir. Python ile bu işlemi gerçekleştirmek oldukça kolaydır. Tek yapmanız gereken, ürün sayfasının HTML yapısını analiz ederek gerekli bilgilere erişmek ve çekmek olacaktır. Bu şekilde, fiyat, açıklama, resim ve diğer bilgileri alabilir ve analiz edebilirsiniz.

Web scraping işlemleri Python programlama dilinde oldukça yaygın olarak kullanılır. Güçlü kütüphaneleri ve basit yapıları sayesinde web sitelerinden çeşitli verileri çekmek ve analiz etmek mümkündür.

Veri Manipülasyonu Örnekleri

=Python’u kullanarak veri tabanlarında, Excel dosyalarında ve CSV dosyalarında verileri düzenleme ve değiştirme örnekleri. Python programlama dili, veri manipülasyonu konusunda birçok farklı veri kaynağıyla etkileşimde bulunabilme ve verileri düzenleme yeteneklerine sahiptir. Bu örnekler, Python’un veri manipülasyonu konusunda ne kadar güçlü olduğunu göstermektedir.

Veri manipülasyonu işlemleri, genellikle veri işleme sürecinin önemli bir parçasını oluşturur. Birçok işletme ve organizasyon, verilerini yönetme, düzenleme ve analiz etme ihtiyacı duyar. Python, veri tabanları, Excel dosyaları ve CSV dosyaları gibi farklı veri kaynaklarına erişebilme yeteneği sayesinde bu işlemleri kolaylıkla gerçekleştirebilir.

  • Veri tabanlarında veri düzenleme örnekleri: Python, SQLite veritabanı gibi çeşitli veri tabanlarına bağlanabilir ve veri ekleme, güncelleme, silme ve sorgulama işlemlerini gerçekleştirebilir.
  • Excel dosyalarında veri düzenleme örnekleri: Python, openpyxl gibi kütüphaneleri kullanarak Excel dosyalarını açabilir, okuyabilir, yazabilir ve düzenleyebilir.
  • CSV dosyalarında veri düzenleme örnekleri: Python, csv kütüphanesini kullanarak CSV dosyalarını okuyabilir, yazabilir ve verileri düzenleyebilir.

Python’un bu veri manipülasyonu yetenekleri, kullanıcıların verilerini kolaylıkla düzenleyip değiştirebilmesini sağlar. Veri tabanlarından veri çekme, Excel dosyalarına veri yazma veya CSV dosyalarında veri düzenleme gibi işlemler, Python kullanıcılarına büyük bir esneklik sağlar. Bu örnekler, Python’un veri manipülasyonunda nasıl kullanılabileceğini açık bir şekilde göstermektedir.

SQL Veritabanı İşlemleri

Python ile SQLite veritabanı işlemleri, veri tabanı uygulamalarının temelini oluşturur. SQLite, hafif ve taşınabilir bir veritabanı yönetim sistemidir ve Python ile entegre olarak çalışır. Bu örneklere göz atarak, Python kullanarak SQLite veritabanını nasıl oluşturabileceğinizi, veri ekleyebileceğinizi, güncelleyebileceğinizi, silebileceğinizi ve sorgulama işlemlerini nasıl gerçekleştirebileceğinizi görebilirsiniz.

İşlem Açıklama
Veritabanı Oluşturma Python kodu kullanarak SQLite veritabanı dosyası oluşturabilirsiniz.
Veri Ekleme Python kodu kullanarak SQLite veritabanına yeni veriler ekleyebilirsiniz.
Veri Güncelleme SQLite veritabanında mevcut verileri güncellemek için Python kodu kullanabilirsiniz.
Veri Silme SQLite veritabanından veri silmek için Python kodu kullanabilirsiniz.
Sorgulama İşlemleri Python kullanarak SQLite veritabanında veri sorgulamalarını gerçekleştirebilirsiniz.

SQLite veritabanı işlemleri, veri tabanı uygulamalarının geliştirilmesinde önemli bir role sahiptir. Python kullanarak bu işlemleri gerçekleştirebilir ve veri tabanı işlemlerinizi kolayca yönetebilirsiniz.

Pandas Kütüphanesi ile Veri Manipülasyonu

Python’da popüler veri analizi kütüphanesi olan Pandas, veri çerçevelerinin filtrelenmesi, sıralanması ve gruplanması gibi işlemleri kolaylaştırır. Pandas, verilerinizi manipüle etmenizi ve analiz etmenizi sağlayan güçlü bir araçtır. Bu kütüphane, veri işleme sürecini hızlandırırken, verilerinizi daha iyi anlamanıza ve kararlarınızı daha iyi desteklemenize yardımcı olur. Pandas kullanarak veri çerçevelerini filtrelemek için, belirli koşullara uyan verileri seçebilirsiniz. Örneğin, belirli bir sütunda belirli bir değeri içeren satırları filtrelemek için Pandas’ın sunduğu koşul ifadelerini kullanabilirsiniz. Ayrıca, verilerinizi belirli bir sıraya göre sıralayabilir ve gruplayabilirsiniz. Bu işlemler verilerinizi daha anlamlı ve kullanışlı hale getirecektir.

Pandas’ın gücü, veri çerçevelerindeki verileri daha etkili bir şekilde analiz etmenize ve sonuçlarınızı görsel olarak temsil etmenize imkan tanır. Tablolar, çubuk grafikleri, dağılım grafikleri gibi farklı grafik türlerini kullanarak verilerinizi daha anlaşılır bir şekilde sunabilirsiniz. Pandas, veri analitiği ve görselleştirme sürecini basitleştirmek için birçok fonksiyon ve araç sağlar.Pandas’ı kullanarak veri manipülasyonu yapmak hem kolay hem de etkilidir. Python programlama dilinin gücünü kullanarak, verilerinizi daha iyi yönetebilir ve analiz edebilirsiniz. Veri çerçevelerini filtreleme, sıralama ve gruplama gibi işlemler, veri analitiği sürecindeki temel adımlardır. Pandas’ı kullanarak bu adımları kolayca uygulayabilir ve verilerinizi daha iyi anlayabilirsiniz.

Numpy Kütüphanesi ile Veri Manipülasyonu

Numpy Kütüphanesi ile Veri Manipülasyonu

Python’da sayısal işlemler için kullanılan Numpy kütüphanesi, matris işlemleri ve veri manipülasyonu için oldukça kullanışlıdır. Bu kütüphane, büyük veri setleri üzerinde hızlı ve etkili bir şekilde işlem yapmayı sağlar.

Numpy kütüphanesini kullanarak matris işlemleri yapabilirsiniz. Örneğin, iki matrisi toplama, çarpma veya transpoz alma gibi işlemleri kolayca gerçekleştirebilirsiniz. Bu, matematiksel hesaplamalar veya veri analizi gibi çeşitli alanlarda son derece yararlı olabilir.

Numpy ayrıca veri manipülasyonu için birçok fonksiyon sunar. Örneğin, veri setinizde belirli bir değeri filtrelemek, sıralamak veya değiştirmek isterseniz Numpy kullanabilirsiniz. Ayrıca istatistiksel hesaplamalar yapabilir, veri setinizdeki maksimum ve minimum değerleri bulabilir ve daha birçok veri analizi işlemi gerçekleştirebilirsiniz.

Numpy kütüphanesi, etkili ve verimli bir şekilde sayısal işlemler yapmanızı sağlar. Bu nedenle, Python programcıları arasında popülerdir ve veri bilimi, yapay zeka ve mühendislik gibi alanlarda geniş bir kullanım alanına sahiptir.

Excel Dosyaları İşleme

Excel Dosyaları İşleme

Python ile Excel dosyaları üzerinde çeşitli işlemler yapmak mümkündür. Python’un gelişmiş kütüphaneleri sayesinde Excel dosyalarını açabilir, okuyabilir, yazabilir ve düzenleyebilirsiniz. Bu örnekler, Excel dosyaları üzerinde işlemler yapılarak nasıl kullanıldığını göstermektedir.

Bir Excel dosyasını açmak için openpyxl kütüphanesini kullanabilirsiniz. Bu kütüphane, Python’da Excel dosyalarını manipüle etmek için yaygın olarak kullanılan bir kütüphanedir. Aşağıda, bir Excel dosyasını açma ve içindeki verileri okuma örneği verilmiştir:

import openpyxlworkbook = openpyxl.load_workbook('ornek.xlsx')worksheet = workbook['Sayfa1']for row in worksheet.iter_rows():    for cell in row:        print(cell.value)

Excel dosyasını açtıktan sonra, load_workbook fonksiyonunu kullanarak dosyayı yükleyebilirsiniz. Daha sonra, dosyadaki çalışma sayfasını seçebilir ve verileri okuyabilirsiniz. Yukarıdaki örnekte, her bir hücrenin değerini ekrana bastırıyoruz.

Excel dosyasında veri değişiklikleri yapmak isterseniz, openpyxl kütüphanesinin sunmuş olduğu işlevleri kullanabilirsiniz. Veri ekleme, güncelleme ve silme işlemlerini gerçekleştirebilirsiniz. Aşağıdaki örnek, bir Excel dosyasına yeni bir satır eklemenin nasıl yapıldığını göstermektedir:

import openpyxlworkbook = openpyxl.load_workbook('ornek.xlsx')worksheet = workbook['Sayfa1']new_row = [1, 2, 3, 4, 5]worksheet.append(new_row)workbook.save('ornek.xlsx')

Yukarıdaki örnekte, append fonksiyonunu kullanarak Excel dosyasına yeni bir satır ekliyoruz. Ardından, save fonksiyonu ile değişiklikleri kaydediyoruz.

Excel dosyalarının işlenmesi için Python’un başka kütüphaneleri de bulunmaktadır. Örneğin, pandas kütüphanesi ile Excel dosyalarını veri çerçeveleri şeklinde okuyabilir ve manipüle edebilirsiniz. Bu, verilerin daha kolay işlenmesini sağlayan güçlü bir kütüphanedir.

Görüldüğü gibi, Python ile Excel dosyalarını açma, okuma, yazma ve düzenleme işlemleri oldukça kolaydır. Bu sayede, verilerinizi daha iyi analiz edebilir ve Excel dosyalarınızı daha verimli bir şekilde kullanabilirsiniz.

Grafik ve Görselleştirme Örnekleri

Grafik ve görselleştirme işlemleri, verileri daha anlaşılır ve etkili bir şekilde sunmanın önemli bir yoludur. Python, grafik ve görselleştirme işlemlerini gerçekleştirmek için birçok kütüphane sunar. Bu örneklerde, Python kullanarak verileri grafikler ve görsellerle nasıl gösterebileceğinizi öğreneceksiniz.

Birçok veri görselleştirme kütüphanesi Python için mevcuttur. İki popüler kütüphane Matplotlib ve Seaborn’dur. Matplotlib, çizgi grafikleri, histogramlar ve dağılım grafikleri gibi çeşitli grafik türleri oluşturmanıza olanak tanır. Seaborn ise ısı haritaları, kutu grafikleri ve nokta grafikleri gibi daha özel grafik türlerini destekler.

Bu örnekler size grafik oluşturma sürecini adım adım gösterecektir. Verilerinizi nasıl hazırlayacağınızı, grafikleri nasıl çizeceğinizi ve görselleri nasıl düzenleyeceğinizi öğreneceksiniz. Tablolar, şekiller ve renkler gibi görsel öğeleri de kullanarak verilerinizi daha etkileyici hale getireceksiniz.

Python ile grafik ve görselleştirme işlemlerini öğrenmek, verilerinizi daha iyi anlamanızı sağlayacak ve sunumlarınızı daha etkileyici hale getirecektir. Bu örneklerle adım adım ilerleyerek, kendi grafiklerinizi ve görsellerinizi oluşturabileceksiniz. Verilerinizi görsel olarak sunmak, hem sizin hem de başkalarının daha iyi anlamasını sağlayacak ve daha iyi kararlar almanıza yardımcı olacaktır.

Matplotlib Kütüphanesi ile Grafik Oluşturma

Matplotlib kütüphanesi, Python’da popüler bir grafikleme kütüphanesidir. Birçok grafik türünü uygulamak için geniş bir işlevsellik sunar. Matplotlib’i kullanarak çizgi grafikleri, histogramlar ve dağılım grafikleri oluşturabilirsiniz.

Çizgi grafikleri, verilerin zaman veya başka bir değişken üzerindeki değişimini göstermek için kullanılır. Matplotlib, basit bir çizgi grafiğinden birden çok çizgi grafiğine kadar çeşitli çizgi grafikleri oluşturmanıza imkan tanır. Bu grafikler, verilerin belirli bir desene veya trende sahip olduğunu görmek için çok kullanışlıdır.

Histogramlar, veri dağılımını görselleştirmek için kullanılan bir grafik türüdür. Matplotlib ile histogramlar oluşturabilir ve veri setinizin dağılımını analiz edebilirsiniz. Bu grafikler, özellikle sayısal veri setlerinde kullanıldığında faydalıdır.

Dağılım grafikleri ise veri noktalarının yoğunluğunu göstermek için kullanılır. Matplotlib, çeşitli dağılım grafiklerini oluşturmanıza olanak sağlar. Bu grafikler, veri setindeki değerlerin yayılma ve kümelenme eğilimlerini anlamak için kullanılır. Matplotlib ile dağılım grafikleri oluşturarak veri setinizin dağılımını daha iyi anlayabilirsiniz.

Seaborn Kütüphanesi ile Grafik Oluşturma

=Python’da veri görselleştirmesi için kullanılan Seaborn kütüphanesini kullanarak ısı haritaları, kutu grafikleri ve nokta grafikleri oluşturma örnekleri.

Seaborn, Python programlama dilinde veri görselleştirmesi için kullanılan popüler bir kütüphanedir. Verileri daha anlaşılır bir şekilde sunmak için çeşitli grafikler ve görseller oluşturmanızı sağlar.

Bir Seaborn ısı haritası, bir veri kümesindeki değerlerin renklerle temsil edildiği bir grafiktir. Bu grafik, sıcaklık veya yoğunluk gibi bir değerin değişimini görsel olarak gösterir. Örneğin, bir sıcaklık grafiğinde daha yüksek sıcaklıklar koyu renklerle temsil edilirken, daha düşük sıcaklıklar açık renklerle temsil edilebilir.

Kutu grafikleri ise veri kümesinin dağılımını göstermek için kullanılır. Medyan, çeyreklikler ve aykırı değerler gibi istatistiksel bilgileri görmenizi sağlar. Bu grafik, bir veri setinin merkezi eğilimini ve değişkenliğini hızlı bir şekilde analiz etmenize yardımcı olur.

Nokta grafikleri ise birden çok değişken arasındaki ilişkiyi görselleştirmek için kullanılır. Noktalar, x ve y ekseninde değişkenlerin değerlerini gösterirken, renk veya boyut gibi başka bir değişkene dayalı olarak farklılık gösterebilir. Bu grafik türü, veri setindeki desenleri veya eğilimleri belirlemek için etkili bir araçtır.

Seaborn kütüphanesi, bu grafik türlerini oluşturmanızı sağlar ve verileri daha anlaşılır hale getirir. Veri analizi, raporlama veya sunum amaçlı görsel projeler yaparken Seaborn’ı kullanabilirsiniz.

İlgili Yazılar

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir