Derinlemesine Python

By Onder Teker

Bu kitapta Python diline temelden başlanmakta, sonrasında orta & ileri konulara geçilmektedir. Nesne yönelimli programlama (OOP) içindeki Inheritance, Abstract Class, Polymorphism konuları ayrıntısıyla açıklanmaktadır. Data Structures & Collections ile verilerle çalışma kapsanmaktadır. Magic Functions, Type Checking gibi ileri & yeni özellikler de koyulmuştur. File, URL, JSON & REST gibi yereldeki ve uzaktaki dosyalarla çalışma da içerilmektedir.

• Language: Türkçe
• Publisher: Godoro
• Release date: Feb 17, 2021
• ISBN: 9786057476432

Book preview

Derinlemesine

Python

Önder Teker

Godoro Yayıncılık

GODORO YAYINCILIK

Yayıncı Sertifikası No: 40946

Kitabın Adı:

Derinlemesine Python

Copyright © 2021 Godoro Yayıncılık

Kitabın Yazarı:

Önder Teker

Birinci Basım, Şubat 2021, İstanbul

ISBN:

978-605-74764-3-2

Kapak Tasarımı ve Mizanpaj:

Önder Teker

Baskı ve Ciltleme:

NET COPY CENTER

Özel Baskı Çözümleri

İnönü Cd. Beytülmalcı Sk. No:23/A

Gümüşsuyu, Taksim 34427 İstanbul TR.

GODORO YAYINCILIK

Atikali Mah. Fatih Cad. No: 81 D: 2

Fatih / İstanbul

Telefon : [phone]

http://www.godoro.com

Python Üzerine

Piton Dili (Python Language)

Python, kolay öğrenilmesi ve kullanılması için geliştirilmiş bir dildir. İlk sürümleri uçbirim (terminal) ya da buyruk çizgisi (command line) çevresinde geliştirme (development) ya da izlendirme (programming) işlemlerini gerçekleştirmek için üretilmiştir. Sonrasında kolaylığı ve çok varlıklı betiklik (library) içermesi nedeniyle bir çok alanda kullanılır duruma gelmiştir. Özellikle C/C++, Java ve C# gibi gelişmiş ancak karmaşık diller yerine onlarla benzer işlemleri yapabilen daha kolay bir dil olarak ortaya çıkmıştır. Zamanla giderek karmaşık özellikleri de desteklemeye başlamıştır. Ancak yalınlığını büyük ölçüde korumuştur.

Yorumlama (Interpretation)

Bir izlendirme (programming) ya da geliştirme (development) dili için temelde iki ayrım bulunmaktadır. Bir takım diller öncelikle kaynak (source) adı verilen, günlük dile yakın bir dilde yazılanları bilgisayarın anlayacağı dile çevirir. Buna derleme (compile) adı verilir. Sonrasında bilgisayarın anlayacağı buyruklar kullanıcıca çalıştırılır. Bir takım diller de kaynak dilinde yazılanları koşturma zamanı (runtime) esnasında bilgisayarın anlayacağı dile çevirir. Buna da yorumlama (interpretation) adı verilir.

CPython

Bir Python dili yorumlayıcısı herhangi bir dilde yapılabilir. Ancak bunun için en çok kullanılanı C dilidir. Bir çok durumda C/C++ olarak da adlandırılan bu dil, düşük düzeyli, düzeneklerin anlayabileceği biçimde çalışan hızlı bir dildir. Ancak kullanımı karmaşıktır ve küçük bir yanlışlık çok önemli sorunlara yol açabilmektedir.

Python dilinin C diliyle yapılan yorumlandırıcısına CPython adı verilir. Bundan başka Java ile gerçekleştirimine Jython adı verilir. CPython bir C uygulamasıdır ve Python diliyle yazılmış kaynak düzgüsü (source code) adı verilen yazıları yorumlar.

Cython

CPython sözcüğüyle karıştırılabilecek Cython biçiminde bir ad bulunmaktadır. Ancak bu bir yorumlayıcı değil bir dildir. C ile uyumlu çalışan bir Python dilidir. Bir çok durumda Python betimleri gerçekte Cython adı verilen dille yapılmış olmaktadır. Burada yapılan önce Python dilindeki düzgülerin C diline çevrilmesi ve öyle çalıştırılmasıdır.

C Betiklikler (C Libraries)

Python dili C dilinden bağımsız ayrı bir dil olsa da doğrudan ya da dolaylı biçimde C betikliklerini çağırabilmektedir. Özellikle hız isteyen, donanımla doğrudan ilişkili betiklikler C ya da C++ diliyle yazılır. Python üzerinden onlara erişilir. Bu durumda C dilinin hızlılığı ile Python dilinin kolaylığı birleşmiş olmaktadır. Bir çok C betikliği, geliştiricileri kendisine çekmekte zorlandığı için Python arayüzü sağlamaktadır. Kimi C betikliklerinin Python arayüzü o kadar çok kullanılır ki kendi C dilindeki kullanımı körelmiş, yalnızca belli bir kitle için özel biçimde kullanılır duruma gelmiştir.

C Bilmek Gerekli Midir?

Python dilinin C diliyle bu denli içli dışlı olmasından Python dilini iyi bir biçimde öğrenmek için C ya da C++ dillerinin de öğrenilmesinin yararlı olabileceği gibi bir kanı oluşsa da bu doğru değildir. Bir çok kişi zaten C/C++ öğrenmemek için Python yeğlemektedir ve Python, C bilgisi gerektirmeden işlemlerin yürütülmesini sağlar. Ancak bir takım betikliklerin ya da uygulamaların kurulumunda alt yakada C kullanıldığı buralarda C bilgisinin bir yararı dokunabilir. Öte yandan bu durum, yalnızca Python dilini çok iyi bir biçimde öğrenme aşamasında gündeme gelebilir.

Kısa Söz Dizimi

Python dili bir çok dile göre oldukça kısa sözdizimi (syntax) içermektedir. Aşağıda öteki kimi dillerle karşılaştırma yapılmaktadır. Bunun için 'Merhaba, Dünya!' ('Hello, World!') adı verilen, en yalın uygulama örneği kullanılmaktadır.

C

C dilinde en yalın uygulama aşağıdaki gibi yapılabilir:

#include

int main() {

printf(Merhaba, Dünya!);

return 0;

}

Java

Java için yalın uygulama aşağıdaki gibidir:

class HelloWorld {

  public static void main(String[] args) {

    System.out.println(Merhaba, Dünya!);

  }

}

C#

C#.Net için yalın uygulama aşağıdaki gibi olur:

namespace Hello

{

  class HelloWorld {       

    static void Main(string[] args)

    {

        System.Console.WriteLine(Merhaba, Dünya!);

    }

  }

}

Python

Python için aynı işlem aşağıdaki gibidir:

print(Merhaba, Dünya!)

Görüldüğü gibi düzgüleme çok daha kısadır. Aradaki ayrım, öteki dillerin tersine, Python dilinin sınıf (class) kullanımını zorlamamasıdır.

Geliştirme Araçları

Python dili için bir çok geliştirme ortamı (development environment) desteği bulunmaktadır. Bunlardan bir kesimi düzgü eğirici (code editor) adı verilen, temel geliştirme işlemlerini içerip çok ileri düzeyde görsel araçlar içermeyen uygulamalardır. Bunlar temelde bir yazı eğirici (text editor) uygulamasını düzgü renklendirme (code colorizing) ve düzgü tümleme (code completing) gibi özellikler eklenmesiyle oluşur. Öte yandan Bütünleşik Geliştirme Çevresi (Integrated Development Environment - IDE) adı verilen, bir çok gelişmiş araç içeren uygulamalar da bulunmaktadır. Bunların bir kesiminde düzgü yazmak yerine bir takım pencerelerde tıklama yaparak geliştirme yapmak olanaklıdır.

grafikler1

Temel Araçlar

Bu bölümde çok temel özellikler içeren araçlar anlatılmaktadır.

IDLE

grafikler2

Python programlama dilinin doğal geliştirme çevresi IDLE adını taşır. Python dilini öğrenmek isteyenler

için gerekli temel araçları sağlar. Ancak temel özellikler ötesinde gelişmiş özellikler içermez. İstenirse bir takım betiklikler yüklenerek gelişmiş uygulamalar geliştirilebilir ancak bu çevre, geliştirme için pek çok kolaylık içermez. IDLE çevresi, Pyhton ile çizgelemeli kullanıcı arayüzü (graphical user interface - GUI) geliştirme betikliği olan Tkinter ile geliştirilmiştir. Tkinter, işletim düzeni (operation system) çevresinden bağımsız olarak görsel arayüz geliştirilmesine olanak veren bir zımbırtı (widget) betikliğidir.

Yazı Eğiriciler (Text Editors)

Python ile geliştirme yapmak için Notepad++ gibi herhangi bir yazı eğirici (text editor) kullanılabilir. Bunlar Python dilini tanır ve kodları renkli gösterir. Olağan yazı eğirme özelliklerini de sağladıkları için bir çok kişi, başka diller için alıştığı bu uygulamaları Python için de kullanır. Özellikle aynı anda bir çok programlama diliyle çalışanlar bu tür genel araçları yeğlemektedirler.

IPython

grafikler3

Python dilinde etkileşimli (interactive) bir geliştirme yapılmasına olanak veren IPython adında bir çevre bulunmaktadır. Bu araçla, aynı hem geliştirme yapılabilmekte hem de bir takım matematik uygulamaları

nın konsolunda çalışır gibi işlem gerçekleştirilebilmektedir. Bir parça kod yazıp çalıştırarak anında sonuç görülebilmesi sağlanmaktadır. Öte yandan buyruk çizgisi (command line) araçlarıyla çalışmayanlar için çok düşük düzeyli, kullanımı çok çetin bir araç olarak görülebilir. Doğrudan bu çevreyi kullanmak yerine, bu çevreyi içeren daha gelişmiş bir uygulama yeğlenebilir.

Pip

Python dilinin bohça işletmecisi (package manager) uygulamasına pip adı verilir. Bir betiklik (library) indirmek için kullanılır. İndirilen betikliğin kullandığı betiklikleri de özyinelemeli (recursive) olarak indirir. Tek başına bir araç olmaktan çok başka çevrelerin altında kullanılan bir özellik olarak işlev görür. Python dilinin geliştiricilere sağladığı betikliklerin çok geniş olduğu düşünülürse, bohça yöneticinin ne denli önemli olduğu anlaşılabilir.

Gelişmiş Araçlar

Bu bölümde daha gelişmiş özellikler içeren araçlar anlatılmaktadır.

Jupyter Betlek (Jupyter Notebook)

IPython çevresinin geliştirilerek betlek arayüzü (notebook interface) adı verilen yönteme uygun bir çevre sağlayan Jupyter Betlek (Jupyter Notebook) adlı bir araç üretilmiştir. Betlek ya da defter adı verilen uygulamalar, kağıttan oluşan defterle çalışır gibi geliştirme ya da kullanım yapmak anlamına gelir.

grafikler4

Bir anlamda geliştirme çevresi (development environment) ile sözcük süreçleyici (word processor) arası, ikisinin de özelliklerini taşıyan araçlardır. Bir çok dil ve uygulama kullanıcıların daha rahat kullanımı için bu tür araçlar sağlamaktadır. Jupyter de betlek arayüzü kavramının Python dilindeki karşılıklarıdır. Öte yandan, Python dışında R ve Julia adlı veri bilimi dillerini de desteklemektedir. Uygulama geliştirmekten çok deneme yanılma yoluyla bir takım işlemleri öğrenmek için son derece uygundur. Öte yandan yapılan işlemlere ilişkin düzgü (code) parçaları saklanıp yeniden kullanılabildiği için de bir geliştirme çevresi olarak da işlev görebilir.

Spyder

grafikler5

Python ile geliştirme yapmak için kullanılan araçlardan birisi de Spyder adını taşır. Özellikle veri bilimi (data science) ve düzenek öğrenmesi (machine learning) konularında bir çok gelişmiş araç içerir. Geliştirme çevresi çok görsel araç içermese de hazır bir çok betiklik içerdiğinden akademik ve bilim dünyasında yaygın olarak kullanılır. Anaconda adı verilen bir dağıtım (distribution) içinde Python ve R desteği içerir. Spyder; Numpy, Scipy, Mathplot betikliklerini ve IPython etkileşimli bilgisayım çevresini içinde barındırır. Bunların dışında da açık kaynaklı bir çok betiklik, Spyder ile birlikte gelir.

PyCharm

grafikler6

Java dilinde ileri düzeyde geliştirme çevresi sağlayan JetBrains kurumunun IntelliJ adlı Java çevresinin Python diliyle geliştirme yapmak için üretilmiş sürümü PyCharm adını taşır. Android ile geliştirme yapanların kullandığı Android Studio çevresi de IntelliJ tabanlıdır. Çoktan Java için yapılmış özelliklerin Python ortamına aktarır. Özellikle Java ve Android geliştirme yapanlar için tanıdık bir çevre sağlar. Kurulmadan önce Java motorunun kurulması gerekir.

PyDev

grafikler7

Yine Java ile yazılmış, en yaygın kullanılan geliştirme çevrelerinden birisi olan Eclipse tabanlı bir Python çevresi olarak PyDev sayılabilir. Eclipse çevresine tanışık olan ya da dolaylı olarak da Eclipse tabanlı başka bir eğiriciyi kullananlara bu uygulama önerilir. Bu çevre için de Java motorunun kurulması gerekir.

Visual Studio için Python Araçları

grafikler8

Microsoft kuruluşunun C# gibi dillerle .NET üzerinde geliştirme yapmak için kullanılan çevresi Visual Studio uygulamasında Visual Studio için Python Araçları (Python Tools for Visual Studio) adı verilen bir eklenti kurarak Python geliştirme yapılabilir. Visual Studio hem gelişmiş hem de kullanımı kolay bir çevre sağlamaktadır. Ancak daha önce kurmamış olanlar için kurulması çok uzun sürebilmektedir. Çünkü Visual Studio, Microsoft kurumunun Windows işletim düzeni için gerekli tüm araçları kurmaktadır. Dahası, gerektiğinde işletim düzenini ya da temel uygulamaları güncelleme gibi bir durum da söz konusu olabilmektedir.

En Uygun Çevre

Python ile geliştirme yapmaya başlayanları Python dilinin doğal ortamı IDLE ile başlamaları önerilebilir. Ana işi geliştirme olmayan bir çok kişi Jupyter giriş çevresi olarak yeğlenmektedir. Öte yandan, gerçek amacı Python öğrenmenin yanında veri bilimi (data science) ve yapay us (artificial intelligence) öğrenme amacında olanlar Spyder önerilebilir. Öte yandan, verilerle çalışarak hemen sonuçları görme biçiminde çalışmak isteyenler için Jupyter çok uygun bir çözüm olarak görülmektedir. Ancak daha önce Java Girişim (Java Enterprise) için uygulama geliştirenlere ya da zamanla geliştirmek isteyenlere Eclipse tabanlı PyDev; Android Studio ile taşınabilir aygıtlar yapanlara veya yapmayı düşünenlere IntelliJ tabanlı PyCharm önerilir. C#.NET gibi Microsoft teknolojilerine tanışık olan ya da uzun dönemde bu yönde ilerlemek isteyenlere de Visual Studio için Python Araçları (Python Tools for Visual Studio) önerilir. Başlangıçta Spyder gibi bir ortamla giriş yapıp sonrasında sayılan seçeneklerden birisine geçmek de izlenebilecek yollardan birisidir.

Python Kütüphaneleri (Betiklikleri)

Python dili kolay öğrenilmesi ve kullanılması gibi bir takım özellikleri nedeniyle bir çok geliştirici tarafından beğenilmektedir. Ancak veri bilimi ve yapay us gibi konularda çok beğenilmesinin nedeni bu özelliklerinden çok, geliştirme için bir çok betiklik (library) sunmasıdır.

Ölçün (Standard)

Python dilinin kendisinde bir çok işlem için son derece kullanışlı bir çok sınıf (class) ve işlev (function) bulunmaktadır. Yazılım geliştirme için gerekli veri yapıları ve algoritmalar (data structures and algorithms) konularındaki destek son derece geniştir. Dahası, öteki programlama dillerine göre bunların kullanımı son derece kolaydır.

Veri Türleri (Data Types)

Python dilinde bütün (integer) ve kayan (floating) sayı türleri, mantıksal / esemeli (boolean) türler, sicim (string) türü dışında dizi ve öteki biriktiri (collection) türü veri yapıları da bulunmaktadır. Bunlardan dizelge (list), küme / takım (set) ve sözlük (dictionary) / eşlem (map) gibi yapılar sayılabilir.

Sırtlı (File) ve Akımlar (Stream)

Gerek ikilik (binary) gerekse yazı (text) türü verilerle işlem yapmak için çok sayıda işlev bulunmaktadır. Dahası, dosyaları bir veri yapısı gibi doğrudan kullanmak olanaklıdır. Bunlara ek olarak sırtlık düzeni (file system) ilgili olanlar, ZIP gibi belgelik (archive) dosyalarının oluşturulması ve sökülmesi ilgili olanlar dosya / sırtlık (file) ve akım (stream) alanındaki Python desteği olarak sayılabilir.

İşletim Düzeni (Operating System)

İşletim düzenine erişim için çok sayıda işlev bulunmaktadır. Örnek olarak kütükleme (logging); süreçler (processes) ve yivler (threads) gibi konular sayılabilir. Python dilinde güvenlik (security) ve şifreleme (cryptography) konularında da destek bulunmaktadır. Özellikle UNIX ve Linux için gelişmiş araçlar sunmaktadır. Veri bilimi için kullanımı yaygınlaşmadan önce Python dili işletim düzeninde kolay işlem yapmak için kullanılan bir betim (script) dili olarak kullanılmaktaydı. Bu nedenle bu konuda araçları son derece gelişmiş durumdadır. Bu nedenle düzen desteği (systems support) ve veri güvenliği (data security) ile ilgili olan kişiler Python ile çalışmayı yeğleyebilmektedirler. Bunun dışında Python çökertici (hacker) ve kırıcı (cracker) türü insanların da en yeğlediği araçların arasındadır.

Ağ (Network)

Python ile TCP/IP ağları için yuva (socket) programlama yapılabilir. Bu da Genelağ (Internet) üzerinden veri alışverişi için bir temel oluşturur. Bunun dışında bir çok iletişim kuralı (protocol) için destek bulunmaktadır. E-posta için POP3, SMTP, IMAP dışında FTP, HTTP, CGI gibi konularda da destek bulunmaktadır. Bu tür araçlar verilerin uzaktan alınması için kullanıldığı için veri bilimi için son derece yararlı olabilmektedirler.

Veri Biçimlendirimleri (Data Formats)

Python dili veri biliminde yaygın olarak kullanıldığı için CSV, XML ve JSON gibi veri biçimlendirimleri (data formats) desteği bulunmaktadır. Veri bilimini besleyen verilerin çoğu bir takım uygulamalardan ve veritabanlarından dışaverim (export) ile söz konusu biçimlendirimlerde alınırlar. Bunların uygulamaya içealım (import) ile beslenmesi için bu biçimlendirimlerin okunması gerekir. Düz veri dışında, HTML belgelerinin işlenmesi, XML kullanılarak SOAP protokolü, REST tekniği için destekler bulunmaktadır.

Kullanıcı Arayüzü (User Interface)

Python dili görsel açıdan çok varlıklı bir dil değildir. Dolayısıyla ön uç (front-end) yerine daha çok arka uç (back-end) alanında kullanılır. Ancak arayüz geliştirmek için Tk gibi araçlar bulunmaktadır. Tk dışında çoğu C/C++ tabanlı olan Qt, GTK ve wxWidgets gibi betiklikler de arayüz geliştirme için kullanılabilir. Kullanıcı görsel arayüzü dışında işitim (audio) ve görüntü (video) gibi çokluortam (multimedia) araçları için bir takım destekleri bulunmaktadır.

Sayılı (Numerical)

Python dilinde sayılı (numerical) işlemler ile ilgili bir çok betiklik geliştirilmiştir.

NumPy

Sayılı işlemleri yapmak için NumPy adlı bir betiklik bulunmaktadır. Yalnızca sayılar için değil gelişmiş matematik işlemler için de destek bulunmaktadır. Bu biçimiyle, bir çok bilim dalı ya da iş alanında kullanılabilecek, hemen her temel işlevi barındırmaktadır. Genel olarak, çok boyutlu dizi (multi-dimensional array) biçimde, çok sayıda veri içeren konularda ile çalışmak için araçlar içerir. Başka bir deyişle, büyük boylu sayılarla çalışmak için kullanılır.

SciPy

Temel işlevlerin ötesinde bir çok bilim dalında hazır bir çok özellik içeren betikliklerden birisi de SciPy adını taşır. Bu betiklik; çizgili cebir (linear algebra), türetme (derivation) ve bütünleme (integration), sayımbilim (statistics), eniyileme (optimization) konularında bir çok araç içermektedir. Bunun dışında içdirekleme (interpolation) ve dışdirekleme (extrapolation), imgeleme (imaging), belgili süreçleme (signal processing), hızlı Fourier dönüşümü (fast Fourier analysis) gibi bir çok bilim dalında geçerli araçları içermektedir. SciPy betikliği NumPy betikliği üzerine kurulmuştur. Dolayısıyla SciPy kurmak aynı zamanda NumPy kurulması anlamına da gelir.

Pandas

Python dilinde veri (data) ile çalışma için gerekli veri yapıları (data structures) içeren betiklik Pandas olarak adlandırılmıştır. Tek boyutlu veriler derney (series) ve iki boyutlu veriler veri çatısı (data frame) olarak adlandırılır. Dosya ya da veritabanı kaynaklarından gelen veriler üzerinde çalışmak için çok sayıda araç içerir. Verinin yanlışlıklarının düzeltilmesi ve yitik verilerin doldurulması ile ilgi çeşitli araçlar içerir. Pandas betikliğindeki veriler işlenmeye ve görselleştirmeye hazır durumdadır.

Bozuntulama (Scraping)

Requests

HTTP iletişim kuralı ile örün (web) içeriğini indirmek için kullanılan betikliklerden birisi Requests adını alır. Python dilinin kendisinde olan HTTP desteğinin daha geniş bir sürümünü sunar. Ancak veri üzerinde çalışmak için gerekli bir takım araçları da sağlayarak geliştiriciyi iş yükünden kurtarır. Bu biçimiyle örün emekleyici (web crawler) gibi işlemler için uygundur

Çizgeleme (Graphics) & Görselleştirme (Visualisation)

Bu bölümde çizgeleme (graphics) & görselleştirme (visualisation) ile ilgili betiklikler anlatılmaktadır.

Mathplotlib

Verilerin çizgeleme (graphics) işlemi için Mathplotlib adı verilen betiklik kullanılır. Söz konusu betiklikle çizge (graph) üretme için temel araçlar içerir. Amacı çizim işlemleri için sağlam bir alt yapı sağlamaktır. Bu araç, yalnızca çizim için değil çizilenleri bir imge (image) için saklayıp sunma için de destek sağlar.

Seaborn

Temel çizgeleme (graphics) ötesinde görselleşirme (visualisation) işlemleri gerçekleştirmek, başta sayımbilim (statistics) gibi alanlarda çizimler yapmak için kullanılan betikliklerden birisi de Seaborn adını taşır. Bu betiklik Mathplotlib üzerine kurulmuştur. Ancak türlü veri yapılarından çizim yapılması işlemin kendiliğinden gerçekleştirir. Başka bir deyişle yalnızca veriler ve başlıklar verilerek çizge oluşturulabilir. Bu araçla çizgeleme (graphics), çizenek (diagram), çizit (chart) gibi çizime dayalı bir çok görsel sonuç üretilebilir.

Düzenek Öğrenmesi (Machine Learning)

Bu bölümde yapay us (artifical intelligence), özelikler de onun bir alt dalı olan düzenek öğrenmesi (machine learning) betiklikler anlatılmaktadır.

Skitlearn

Python dili ile düzenek öğrenmesi (machine learning) yapabilmek için Skitlearn adı verilen betiklik kullanılabilir. Bu konuda sınıflandırma (classification), gerileme (regression), salkımlama (clustering) gibi düzenek öğrenmesine ilişkin bir çok alanda çok sayıda yöntem ve algoritma içermektedir. Bunların arasında Yapay Sinir Ağı (Artificial Neural Network), K-En Yakın Komşular (K-Nearest Neighbours), Toy Bayes Kökleşileyicisi (Naive Bayesian Classifier), Karar Ağacı (Decision Tree), Rastgele Orman (Random Forest), K-Bayağılar Salkımlama (K-Means Clustering), Genetik Algoritmalar (Genetic Algorithms) gibi konular sayılabilir. Bu betiklik SciPy ve NumPy üzerine kurulmuştur.

TensorFlow

Google kurumunun veri akışı (data flow) gibi veri işlemekle ilgili betikliğinin adı TensorFlow adını taşır. Bu betiklikte düzenek öğrenmesi (machine learning) ile ilgili bir çok algoritma desteği olduğu için bu alanda da kullanılır. Bilimsel işlemlerin ötesinde büyük veri (big data) ve dağıtık bilgisayım (distrubuted computing) alanında gerçek dünyaya ilişkin yüksek başarımlı çalışma olanağı sağlar.

Bohça Kurucu (Package Installer) - pip

Python çevresine bir betiklik (library) ya da bohça (package) kurmak için pip (package installer - bohça kurucu) gibi bir araç kullanılır. Kurulum için başka araçlar olsa da bunların kullanımı da pip ile benzerdir.

pip Kurulumu

Bir bohçayı pip ile kurmak için öncelikle pip aracının kendisinin kurulu olması gerekir. Python çevresinin sonu sürümleri yorumlandırıcı (interpreter) dışında