Python Ne İçin Kullanılır? Gerçek Hayattan 8 Python Kullanım Alanı

Python Ne İçin Kullanılır? 8 Python Kullanım Alanı

Bu yazıda Python'ın birçok uygulaması olduğundan birden fazla kez bahsettik. Öyleyse, gerçek dünyada Python'ı tam olarak nerede kullanabileceğimize bakalım.

1. Veri analizi için Python

Veri, modern endüstrilerde gerçekten değerli bir varlık haline geldi ve çoğu şirket, içgörü çıkarabilmek için ilgili verileri toplamak, işlemek ve analiz etmekle ilgileniyor. İşte Python'ın rakipsiz olduğu yer burasıdır. 

Python özellikle değerlidir; çünkü kapsamlı standart kütüphanesine ek olarak, analitik amaçlar için özel olarak tasarlanmış etkileyici bir ek modül koleksiyonu sunar. 

Veri analizi için en ünlü Python kütüphaneleri pandas ve NumPy'dir. Bu araçlarla, verilerinizi temizlemek ve düzenlemekten istatistikleri keşfetmeye veya verinizde gizli eğilimleri görselleştirmeye kadar neredeyse her şeyi yapabilirsiniz.

Bu iki kütüphanenin yanı sıra, veri görselleştirme, web kazıma veya hipotez testi gibi çeşitli veri odaklı görevler için başka birçok kütüphaneyi de kullanabilirsiniz.

2. Veri görselleştirme için Python

Veri görselleştirme, ister ham ister temizlenip dönüştürülmüş olsun, bilgiyi daha etkileyici ve içgörü dolu bir biçimde sunmamıza yardımcı olan, veri analizinin bağımsız bir parçasıdır. 

Burada Python yine devreye girer ve verileri görselleştirmek için geniş bir araç yelpazesi sunar. En popülerleri matplotlib ve onun üzerine kurulu seaborn'dur. Bunları kullanarak basit (çizgi grafikleri, çubuk grafikler, histogramlar) olandan gelişmişe (animasyonlu grafikler, akım çizgileri, küme haritaları, joy plot'lar vb.) kadar her tür görselleştirme oluşturabiliriz.

Bu iki Python kütüphanesini kullanma konusunda daha fazla bilgi edinmek isterseniz, Introduction to Data Visualization with Matplotlib ve Introduction to Data Visualization with Seaborn kurslarımızı alabilirsiniz.

Python'da çok amaçlı (Plotly, Bokeh veya Altair gibi) ve daha odaklı olanlar (missingno eksik değerleri görselleştirmek için, Toyplot elektronik yayıncılık için etkileşimli grafikler oluşturmak için, GeoPandas harita oluşturmak için vb.) dahil çok sayıda başka grafik kütüphanesi de vardır.

3. Makine öğrenimi için Python

Makine öğrenimi (ML), çoğu veri bilimi görevinin merkezindedir. yapay zekâ (AI) alanında, makinelerin geçmiş verilerden desen ve eğilimleri öğrenerek bilinmeyen veriler üzerinde tahmin yapmasını sağlayan algoritmaların kullanımını ele alır. 

ML tekniklerini kullanarak, bir şirketin müşteri churn oranını tahmin eden, bir kişinin belirli bir hastalığa yakalanma riskini hesaplayan, taksi araçlarının en iyi konumlandırmasını belirleyen vb. modeller oluşturabiliriz.

Python ile yalnızca üç satır kodla bir ML modeli oluşturabiliriz (sahtekâr banka işlemlerini tahmin eden bir model örneğine bakın). Bu birkaç satır kodun arkasında karmaşık süreçler ve hesaplamalar bulunsa da, Python ML kütüphaneleri işin büyük kısmını perde arkasında halleder ve bu da kullanıcının işini önemli ölçüde kolaylaştırır. En yaygın kütüphaneler scikit-learn, Keras, TensorFlow ve PyTorch'tur.

4. AI ve derin öğrenmede Python

Python, doğal dil işleme (NLP) ve bilgisayarla görme gibi teknolojilerdeki gelişmeleri yönlendirerek AI ve derin öğrenmede merkezi bir rol oynar. Bu alanlar önemli bir büyüme yaşıyor ve Python'ın kütüphane ve çerçeve ekosistemi, AI çözümleri geliştirmek için onu başvurulan dil haline getiriyor.

spaCy, NLTK ve Hugging Face Transformers gibi kütüphaneler; duygu analizi, dil çevirisi, metin özetleme ve sohbet botu geliştirme gibi görevleri mümkün kılar. Python'ın esnekliği, araştırmacı ve geliştiricilerin son teknoloji modelleri uygulamasına ve önceden eğitilmiş modelleri özel uygulamalar için ince ayar yapmasına olanak tanır.

Python, OpenCV, PyTorch ve TensorFlow gibi kütüphanelerle bilgisayarla görme inovasyonunun ön saflarında yer alır. Bu araçlar; yüz tanıma, nesne tespiti, görüntü sınıflandırma ve video analizi gibi uygulamaları geliştirmek için kullanılır. Python'ın kullanım kolaylığı ve önceden eğitilmiş modellerin mevcudiyeti, hem yeni başlayanlar hem de profesyoneller için erişilebilir olmasını sağlar.

5. Yazılım geliştirme için Python

Veri bilimi alanlarındaki çok yönlü kullanımının yanı sıra Python, yazılım geliştirme sürecinin her aşamasında kullanılır: derleme kontrolü, otomatik sürekli derleme, prototipleme, hata takibi, test ve yazılım bakımı. 

Bu programlama dilinin esnekliği ve gücü, nispeten basit veya son derece gelişmiş çok protokollü uygulamalar ya da karmaşık sayısal hesaplamalar içeren uygulamalar oluşturmayı mümkün kılar. 

Python ile AI veya ML tekniklerine dayalı ses ya da video programları, API'ler (application programming interfaces), GUI'ler (graphical user interfaces) veya diğer her tür yazılımı geliştirebiliriz.

6. Web geliştirme için Python

Bir web sitesinin ön yüzünü (kullanıcıların erişebildiği kısım) oluşturmak için çoğunlukla HTML, CSS ve JavaScript kullanırken, arka yüzü (görünmeyen kısım) için sıklıkla Python'ı tercih ederiz. 

Bu amaçla, Python; sunucularla veri paylaşmayı, bilgiyi işlemeyi, veritabanlarına erişmeyi, URL yönlendirmeyi, içerik yönetimini ve web sitesi güvenliğini sağlamayı mümkün kılan yerleşik modüllere sahip bazı yaygın çerçeveler (Django veya Flask gibi) sunar. Son yıllarda, performansı ve kullanım kolaylığı nedeniyle API geliştirmede FastAPI'nin artan kullanımını da görüyoruz.

Python kullanılarak oluşturulan dev web siteleri ve uygulamalar arasında Google, Facebook, Instagram, YouTube, Dropbox ve Reddit sayılabilir.

7. Görev otomasyonu ve betik yazımı için Python

Python, tekrar eden görevleri otomatikleştiren programlar yazmak için harika bir araçtır; bu sürece betik yazımı (scripting) da denir. Özellikle dosya ve klasörlerle çalışmak için betikler yazabilirsiniz. Örneğin dosyalar oluşturabilir, yeniden adlandırabilir, dönüştürebilir, bölebilir, birleştirebilir veya silebilir; hataları, kopyaları ya da belirli metin kalıplarını denetleyebilir veya dosya içeriğini güncelleyebilirsiniz. 

Ayrıca internetten bilgi aramak ve indirmek, çevrimiçi formları doldurup göndermek ve düzenli bildirimler veya e-postalar yollamak için de Python otomasyonunu kullanabilirsiniz. 

Tüm bunları elle yapmak son derece sıkıcı olmanın yanı sıra zaman alıcı ve hataya açık olurdu. Bu tür işlemleri birkaç dakikada gerçekleştiren Python betikleri kullanmak, verimliliğinizi önemli ölçüde artırır ve daha yaratıcı işler için size kıymetli zaman ve emek kazandırır.

Python ayrıca DevOps ve Kod Olarak Altyapı (IaC) alanlarında da önemli bir rol oynar ve Ansible ve Terraform gibi kütüphaneler kullanılır.

8. Diğer Python kullanımları

Yukarıda ele alınan tüm uygulamaların dışında, Python başka ne için kullanılır? İşte bazı taze fikirler:

• Borsa takibi
• Web kazıma
• Yapılacaklar listesini güncel tutma
• Bot oluşturma
• Rastgele isimler, renkler, telefon numaraları, para birimleri vb. listeleri üretme

Son olarak, sadece eğlence için de Python'ın tadını çıkarabilirsiniz:

• Metni ASCII sanata dönüştürme; örneğin: ʕ •`ᴥ•´ʔ
• Gizli Noel Baba hediye vereni ve alıcılarını rastgele eşleştirme
• Bir mesajla seçilen bir hayvanın ASCII resimlerini üretme
• Satranç oynama
• Burcunuzu okuma
• Tinder kullanma

Neden Python Öğrenmelisiniz? 

Python'ı bilmenin ve kullanmanın faydaları, özellikle ilk programlama diliniz olarak öğrenmek için neden harika bir seçim olduğunu açıkça gösterir. Peki, siz neden öğrenmeye karar vermelisiniz? İşte sizi daha çok ikna edebilecek bazı nedenler:

• Birçok alanda yeni bir kariyere başlamanız için sayısız fırsat sunabilir; hangileri olduğuna birazdan bakacağız.
• Mevcut işiniz için kullanışlı bir yardımcı araç olabilir. Örneğin Python ile birden çok dosyayı bir kerede yeniden adlandırmak, dosyaları başka bir formata dönüştürmek veya iş raporları oluşturup güncellemek gibi pek çok tekdüze görevi otomatikleştirebilirsiniz.
• Doğrudan Python bilmenizi gerektirmeyen pozisyonlara başvururken bile kalabalığın arasından sıyrılmanızı sağlayabilir (örneğin, iş analisti iş tanımı şablonu örneğine bakabilirsiniz).
• Python ile ilgili meslekler şu anda çok iyi ücretlidir ve yüksek talep görmektedir; bu eğilim gelecekte daha da artacaktır.
• Son olarak, Python kullanarak kendiniz için web sitelerini kazımak veya botlar oluşturmak gibi birçok faydalı şey yapabilirsiniz. 

Python Ne Kadar Sürede Öğrenilir?

Python'ı öğrenmeniz ne kadar sürer? Her şey önceki kodlama deneyiminize, hedeflerinize, motivasyonunuza ve çalışmaya ayırmaya hazır olduğunuz zamana bağlıdır. 

İyi haber şu ki, tamamen yeni başlamış olsanız bile, herhangi bir amaç için Python'ın temellerini 30 saat gibi kısa bir sürede öğrenebilirsiniz. İşte belirli hedeflerinize bağlı sürelerle ilgili ayrıntılı bir tablo:

Hangi İşler Python Gerektirir?

Pek çok meslek, günlük işlerinde doğrudan Python gerektirir. Aşağıda, profesyonel olarak Python ile neler yapabileceğinizi ve gerekli diğer becerileri özetledik:

Bunun yanı sıra, bazı diğer işler de veri analizi yapmak, tekrarlayan görevleri otomatikleştirmek veya piyasa davranışını izlemek gibi belirli görevler için Python becerileri gerektirebilir: iş analistleri, bankacılar ve bilim insanları bunlardan sadece birkaçıdır. 

Sonuç

Öyleyse, Python ne için kullanılır? Özetle; veri görselleştirme, veri analizi ve makine öğrenimi gibi alanlarda farklı görevleri çözmek için Python'ın uygulamalarına ilişkin pek çok şeyi tartıştık.

Ayrıca Python'ın ne olduğunu ve onu dünyanın en yaygın kullanılan programlama dili yapan başlıca artılarını öğrendik. 

Kariyer ufkunuzu genişletmek için Python öğrenme yolculuğunu sürdürmekle ilgileniyorsanız, DataCamp'in aşağıdaki beceri ve kariyer yollarındaki kapsamlı, yeni başlayan dostu çevrimiçi programlarını keşfedin:

• Python Fundamentals
• Python Programmer
• Data Analyst with Python
• Data Scientist with Python