21 Vazgeçilmez Python Aracı

Python, en popüler programlama dillerinden biridir. Basit, güçlüdür ve açık kaynak projelere katkıda bulunan bir topluluk tarafından desteklenir. Çok sayıda Python kullanım alanı, dilin bu kadar popüler olmasının nedenidir; yazılım geliştirebilir, web servisleri oluşturabilir, veri analizi ve görselleştirme yapabilir ve makine öğrenimi modellerini ücretsiz olarak eğitebilirsiniz. 

Bu yazıda bahsedilen Python araçları, yeni başlayanların Python geliştirme yolculuğuna başlamasına yardımcı olacak. Ayrıca veri profesyonelleri ve Python geliştiricilerinin verimliliğini artıracak. Yani Python yolculuğunuzun hangi aşamasında olursanız olun, bu araçlar dilden en iyi şekilde yararlanmanıza yardımcı olabilir. 

Python Geliştirme Araçları

Geliştirme araçları, hızlı ve güvenilir Python çözümleri oluşturmamıza yardımcı olur. Entegre Geliştirme Ortamı (IDE), Python paket yöneticisi ve verimlilik eklentilerini kapsar. Bu araçlar sayesinde yazılımı test etmek, hata ayıklamak ve üretime dağıtmak kolaylaştı. 

1. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook, kodla deney yapmaya ve sonuçları görüntülemeye yarayan web tabanlı bir IDE’dir. Veri bilimciler ve makine öğrenimi uygulayıcıları arasında oldukça popülerdir. Tüm dosyayı çalıştırmak yerine küçük kod parçalarını çalıştırıp test etmelerine ve sonuçları görmelerine olanak tanır.

 Jupyter Notebook, markdown kullanarak açıklama ve başlık eklememize ve sonucu PDF ve .ipynb dosyaları olarak dışa aktarmamıza olanak tanır. 

Bilimsel hesaplamayı Python geliştirmeyle birleştirdiğinizde ortaya Jupyter Notebook çıkar. Günümüzde öğretmenler veri bilimi derslerini anlatmak için, veri analistleri rapor hazırlamak için, makine öğrenimi mühendisleri ise deney yapmak ve yüksek performanslı model mimarileri kurmak için kullanıyor. 

DataCamp tarafından geliştirilen ücretsiz bir bulut Jupyter notebook aracı DataLab’dir. DataLab tamamen tarayıcıda çalışır; kullanmaya başlamak için bilgisayarınıza başka bir şey kurmanız gerekmez. Nasıl kullanılacağını öğrenmek için Jupyter eğitimimizi keşfedin. 

Gelecekte de varlığını sürdürecek; insanlar bununla üretime hazır çözümler geliştiriyor ve AWS gibi teknoloji devleri de bulut bilişim ekosistemlerine dahil ediyor. 

2. Pip

Pip, Python Package Index’i kullanarak Python yazılımlarını kurup yönetmenizi sağlayan bir araçtır. İndirip yıldırım hızında kurabileceğiniz 393.343 proje vardır. Python ekosistemi bunun üzerinde çalışır. 

pip install <package_name> 

Pip sadece bir yükleyici değildir. Python ortamları oluşturup yönetebilir, bağımlılıkları kurabilir ve URL’ler aracılığıyla üçüncü taraf depolardan paketler yükleyebilirsiniz. Daha fazlasını öğrenmek için PIP Python Eğitimini takip edin.

python -m pip install -r requirements.txt

3. VSCode

Visual Studio Code ücretsiz, hafif ve güçlü bir kod düzenleyicisidir. Yazılım penceresinden ayrılmadan her tür uygulamayı inşa edebilir, test edebilir, dağıtabilir ve bakımını yapabilirsiniz. Sözdizimi vurgulama, otomatik tamamlama, dil desteği, Git ve satır içi hata ayıklama desteğiyle birlikte gelir. Önceden oluşturulmuş sistemleri kullanmak ve uygulamaları buluta dağıtmak için eklentilerden yararlanabilirsiniz.

VSCode dünyanın en popüler IDE’sidir ve popülaritesinin başlıca nedeni kullanıcı deneyimini iyileştiren ücretsiz eklentilerdir. Eklentiler, veri bilimcilerin Jupyter notebook’ta deney yapmasına, markdown dosyalarını düzenlemesine, SQL sunucusunu entegre etmesine, projelerde işbirliği yapmasına, kodu otomatik tamamlamasına ve satır içi kod yardımı almasına olanak tanır. Birden fazla yazılım kullanmak yerine, eklentilerle her şeyi VSCode içinden, örneğin bash terminali ve tarayıcı gibi, çalıştırabilirsiniz.

Python Web Kazıma Araçları

Web kazıma, veri bilimcilerin ve analistlerin web sitelerinden veri toplamasına olanak tanır. Web kazımanın zor kısmı, veriyi temizlemek ve okunabilir, yapılandırılmış bir formata dönüştürmektir. Bu bölümde, web kazıma ve veri temizleme için en çok kullanılan araçları öğreneceğiz. 

4. Requests

Requests, HTTP istekleri göndermenizi kolaylaştırır. Kimlik doğrulamasını, argümanları ve yapılandırma sorgu dizelerini URL’lerinize elle eklemek yerine, requests API’sini kullanarak JSON alma yönteminden yararlanabilirsiniz. Requests, çok sayfalı web sitelerini kazımak için veri profesyonelleri arasında oldukça popüler bir kütüphanedir. 

5. Beautiful Soup

Beautiful Soup, HTML ve XML’den veri temizlemek ve çıkarmak için kullanılır. HTML metnini ayrıştırmak için kullanılır ve veri bilimcilerin metin verisini yapılandırılmış bir tabloya veya pandas veri çerçevesine dönüştürmesine olanak tanır. 

Birkaç satır kodla karmaşık HTML verilerini çıkarabilirsiniz. Bazı durumlarda yalnızca bir table etiketiyle metni ayrıştırmadan tüm veriye erişebilirsiniz. 

Beautiful Soup hakkında daha fazla bilgi edinmek için Beautiful Soup ile Amazon’u nasıl kazırsınız adlı eğitimimizi okuyun.

6. Scrapy

Scrapy, web kazıma ve web taraması için açık kaynaklı ve işbirliğine dayalı bir çerçevedir. Çok sayfalı web sitelerini tarayarak verileri yapılandırılmış bir formatta çıkarmada hızlı, basit ve genişletilebilirdir. Genellikle veri madenciliği, izleme ve otomatik test için kullanılır. 

Scrapy hakkında daha fazla bilgi edinmek için Python ile Web Crawler Yapma eğitimimizi okuyun.

Python Web Geliştirme Araçları

Python, en iyi web geliştirme çerçevelerinden bazılarına sahiptir. Birkaç satır kod yazarak bir web sayfası, web uygulaması veya web API’si oluşturabilirsiniz. Bu araçlar yeni başlayanlar için uygundur ve HTML, CSS ve JS gibi dillerde ustalaşmanızı gerektirmez. 

7. Flask

Flask, web uygulamaları ve REST API’ler oluşturmak için açık kaynaklı bir web çerçevesidir. Django çerçevesine kıyasla öğrenmesi daha kolaydır ve birkaç satır kodla yerelde çalıştırabileceğiniz basit bir web API’si oluşturabilirsiniz. 

Flask, WSGI (Web Server Gateway Interface) araç takımı ve Jinja2 şablon motoru üzerine kuruludur. Blog siteleri, sosyal medya uygulamaları, portföy web sayfaları, makine öğrenimi uygulamaları ve analitik panolar gibi hem basit hem de büyük ölçekli web uygulamaları oluşturmak için kullanılabilir. 

Flask hakkında daha fazla bilgi edinmek için Python Flask ile Makine Öğrenimi Modellerini API’lere Dönüştürme eğitimimizi okuyun.

8. Streamlit

Streamlit, web uygulamaları oluşturmanın ve paylaşmanın en hızlı ve en kolay yoludur. Bir veri bilimi portfolyosu, analitik gösterge paneli, makine öğrenimi web uygulaması, eğitsel bir tutorial, coğrafi ve bilgisayarlı görü uygulamalarını birkaç dakika içinde oluşturabilirsiniz. Python’da değişken tanımlar gibi bir widget eklemeniz yeterli. Arka uç geliştirme öğrenmenize, yönlendirmeleri tanımlamanıza ve HTTP istekleri, HTML, CSS ve JavaScript ile uğraşmanıza gerek yok. 

Veri bilimciler ve analistler için web geliştirme dünyasına açılan bir kapıdır. Bu yüzden çoğu veri bilimci finansal raporları, araştırmaları ve makine öğrenimi kavramlarını göstermek için Streamlit kullanır. İlk web uygulamanızı birkaç dakikada oluşturmak için Streamlit eğitimine göz atın. 

9. FastAPI

FastAPI, yüksek performanslı web API’leri oluşturmak için bir web çerçevesidir. Streamlit’e benzer şekilde, üretime hazır web uygulamalarını oluşturmak için birkaç satır kod yeterlidir. Web uygulamasını dağıttıktan sonra arayüze GUI üzerinden erişebilir veya HTTP istekleri gönderebilirsiniz. 

Hızlı, sezgisel ve sağlamdır. Makine öğrenimi modelini zahmetsizce dağıtabilirsiniz. Ayrıca dahili kriz yönetimi ve web uygulamaları için kimlik doğrulama yönetiminde de kullanılır.

Python Veri Analizi Araçları

Veri analizi araçları, kullanıcıların istatistiksel analiz için veriyi içeri almasına, temizlemesine ve dönüştürmesine olanak tanır. Her veri profesyoneli, veri analizi, makine öğrenimi, veri mühendisliği ve iş zekâsı görevlerini yerine getirmek için bu araçların temel işlevlerini anlamalıdır. 

10. pandas

pandas, veri bilimi dünyasına açılan kapıdır. Yeni başlayanların öğrendiği ilk şey, read_csv() kullanarak bir CSV dosyası yüklemektir. pandas, tüm veri profesyonelleri için vazgeçilmez bir araçtır. 

Bir veri kümesini yükleyebilir, temizleyebilir, dönüştürebilir, istatistikler hesaplayabilir, görselleştirmeler oluşturabilir ve veriyi çeşitli dosya formatlarına kaydedebilirsiniz. pandas API’si basit ve sezgiseldir. CSV ve metin dosyalarını, Microsoft Excel’i, SQL veritabanlarını ve hızlı HDF5 dosya formatını yükleyip kaydedebilirsiniz. 

pandas hakkında daha fazla bilgi edinmek için pandas ile Veri Manipülasyonu kursumuzu alın.

11. Numpy

NumPy, bilimsel hesaplamalar için temel bir Python paketidir ve modern araçların çoğu bunun üzerine inşa edilmiştir. Bir veri bilimci olarak, matematiksel hesaplamalar ve veri düzenleme için Numpy dizisini kullanırsınız. Mantıksal işlemler, şekil değiştirme, sıralama, seçim, temel istatistik işlemleri ve rastgele simülasyon gibi hızlı işlemler yapmak için çok boyutlu dizi nesneleri sağlar.

Numpy, veri bilimindeki matematiğin temellerini ve karmaşık denklemleri Python koduna nasıl çevireceğinizi anlamanıza yardımcı olur. Makine öğrenimi modelleri, özelleştirilmiş istatistiksel formüller, bilimsel simülasyonlar oluşturmak ve ileri düzey veri analitiği görevleri gerçekleştirmek için kullanabilirsiniz. 

NumPy hakkında daha fazla bilgi edinmek için NumPy’ye Giriş kursumuzu alın.

12. SQLAlchemy

SQLAlchemy, ilişkisel veritabanlarına erişip onları yönetmeniz için bir Python SQL araç takımıdır. SQL’in güçlü özelliklerini ve esnekliğini sağlamak için Nesne İlişkisel Eşleyici (ORM) kullanır. 

Bu araç, veri işleme ve analitiği Python’da yapmaya alışkın veri bilimciler ve analistler için gereklidir. Veri analizini SQL betikleriyle gerçekleştirebilir veya benzer görevleri sezgisel bir Python API’siyle etkili şekilde yapabileceğiniz nesne tabanlı bir yaklaşım kullanabilirsiniz. 

SQLAlchemy hakkında daha fazla bilgi edinmek için DataCamp’teki Veritabanlarına Giriş kursunu alın.

13. Dask

Dask, büyük verileri veya dosyaları işlemek için vazgeçilmez bir araçtır. NumPy, pandas ve scikit-learn gibi kütüphanelerin yaptığı benzer işleri paralel hesaplama ile yürütür. 

4 GB’lık büyük bir veri kümesi üzerinde basit bir mantıksal fonksiyon çalıştırmak en az 10 dakika sürebilir. Daha güçlü makinelerle bile bu süreyi birkaç saniyeye indirmek mümkün olmayabilir. Dask, aynı makinede dinamik görev zamanlaması ve paralel veri toplama kullanarak hızlı sonuçlar elde eder. 

API’si pandas ve scikit-learn’e benzerdir. Esnektir, Python’a doğaldır, yukarı (1000 çekirdek) ve aşağı (tek çekirdek) ölçeklenebilir ve insanlara yardımcı olmak için hızlı geri bildirim ve tanılama sağlar. 

Dask hakkında daha fazla bilgi edinmek için Python’da Dask ile Paralel Programlama kursumuzu alın.

Python Veri Görselleştirme Araçları

Veri görselleştirme, veri analizine hayat verir. Teknik olmayan yöneticilere bir şeyler açıklamak istiyorsanız, çubuk grafik, çizgi grafiği, saçılım grafiği, ısı haritaları ve histogramlar göstererek bir veri hikâyesi anlatmanız gerekir. Görselleştirme araçları, az sayıda kod satırıyla etkileşimli, renkli ve temiz görselleştirmeler oluşturmayı sağlar. 

14. Matplotlib

Matplotlib, veri görselleştirme dünyasına giriş kapısıdır. Birçok veri görselleştirme girişinde bunu öğreneceksiniz. 

Matplotlib ile tamamen özelleştirilebilir statik, animasyonlu ve etkileşimli görselleştirmeler oluşturabilirsiniz. Sezgiseldir ve 3B, çok seviyeli ve detaylı görselleştirmeler çizmek için kullanabilirsiniz. galeride farklı görselleştirmelere ait yüzlerce örnek mevcuttur.

Matplotlib hakkında daha fazla bilgiyi Matplotlib ile Veri Görselleştirme kursumuzda öğrenebilirsiniz..

15. Seaborn

Seaborn, çekici istatistiksel grafikler oluşturmak için Matplotlib tabanlı üst düzey bir arayüzdür. Matplotlib’e benzer şekilde, tek satırlık kodla etkileşimli görselleştirmeler üretebilirsiniz. 

Son derece uyarlanabilirdir ve veri görselleştirmeye yeni başladığınızda harikalar yaratır. Özelleştirme için her zaman matplotlib kullanarak birden fazla grafik oluşturabilir, eksenleri, başlığı ve hatta renkleri düzenleyebilirsiniz. Bazı durumlarda, seaborn her şeyi sizin yerinize hesaplar ve distplot, violin plot, residplot, lmplot, joint plot ve boxplot gösterir. 

Seaborn hakkında daha fazla bilgi edinmek için DataCamp’teki Seaborn ile Veri Görselleştirme kursunu alın.

16. Plotly

Tableau veya PowerBI özelliklerine ihtiyaç duyduğunuzda, etkileşimli ve yayın kalitesinde grafikler göstermek için Plotly Python kütüphanesini kullanırsınız. Bir grafiğe yakınlaştırabilir, tek bir çubuğu izole edebilir, filtreleme yapabilir ve hatta ihtiyaçlarınıza göre canlandırabilirsiniz. 

Özel kontrollerle gelir ve görselleştirmelerinizi canlandırmanıza ve veri dönüşümleri üzerinde çalışmanıza olanak tanır. Plotly ayrıca Jupyter widget’ları, 3B grafikler, yapay zekâ grafikleri, finansal grafikler ve bilimsel grafikler içerir. 

Plotly, Jupyter tabanlı veri analitiği raporları oluşturmak için en iyi araçtır. Birden fazla statik grafik oluşturmak yerine tek bir grafik yapıp özel kontroller ekleyerek içgörüleri keşfedip açıklayabilirsiniz. 

Plotly’yi nasıl kullanacağınızı Plotly ile Veri Görselleştirme kursumuzla keşfedebilirsiniz.

17. Pandas-profiling

Pandas-profiling, tek satır kodla keşifsel veri analitiği raporları oluşturan bir AutoEDA aracıdır. Rapor; sütun türleri, eksik değerler, benzersiz değerler, çeyrek değer istatistikleri, betimsel istatistikler, histogram, korelasyon, metin analizi ile dosya ve görsel analizini içerir. 

Keşfetmek için az zamanınız olduğunda oldukça faydalı bir araçtır. Örneğin teknik testler sırasında, ekip toplantılarına hazırlıkta ve yarışmalara katılırken. 

Python Makine Öğrenimi Araçları

Makine öğrenimi araçları, veri işleme, veri zenginleştirme ile makine öğrenimi modellerinin oluşturulması, eğitimi ve doğrulanması için kullanılır. Bu araçlar, görüntü sınıflandırmadan zaman serisi tahminine kadar her görevi gerçekleştirmek için eksiksiz bir ekosistem sunar. 

18. Scikit-learn

Scikit-learn, kestirimsel analiz yapmak için açık kaynaklı bir araçtır. Numpy, Scipy ve matplotlib üzerine kuruludur. Scikit-learn, makine öğrenimini herkes için erişilebilir kılmıştır. Yeni başlayanlar için uygundur ve arayüzü profesyonellerin ihtiyaçlarına cevap verecek şekilde tasarlanmıştır. 

Scikit-learn; sınıflandırma, regresyon, kümeleme, boyut indirgeme, veri ön işleme ve özellik çıkarımı yapmanızı sağlar. Çoğunlukla tablolu veriler için ve derin öğrenme modellerine yönelik veri zenginleştirme yürütmek için kullanılır. Ayrıca makine öğrenimi boru hatları sayesinde birden fazla süreci düzenlemenize imkân tanır.  

scikit-learn hakkında daha fazla bilgi edinmek için scikit-learn ile Denetimli Öğrenme kursumuzu alın.

19. Keras

Keras, yapılandırılmamış verileri işlemek ve sinir ağlarında eğitmek için bir derin öğrenme çerçevesidir. GPU ve TPU hızlandırması sağlamak için TensorFlow 2 üzerine inşa edilmiştir. Keras ile modellerinizi sunucuya, tarayıcıya, Android’e ve gömülü sistemlere dağıtabilirsiniz. 

Keras API’i; model arayüzü, sinir ağı katmanları, geri çağrılar (callbacks) API’i, optimize ediciler, metrikler, veri yükleyiciler, önceden eğitilmiş modeller, model ayarlama ve bilgisayarlı görü ile doğal dil işleme için API sunar. Arayüz basit, hızlı ve güçlüdür. Yeni başlayanlar için uygundur ve derin sinir ağları dünyasına bir giriş kapısıdır. 

Keras hakkında daha fazla bilgi edinmek için Keras ile Derin Öğrenme kursumuzu alın veya Keras derin öğrenme eğitimimize göz atın.

20. PyTorch

PyTorch, araştırmacılar ve makine öğrenimi uygulayıcıları için açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Keras’a kıyasla daha doğrudan bir hata ayıklama deneyimi sunarken kendi eğiticiniz, kayıp fonksiyonunuz ve metriklerinizi oluşturmanıza imkân tanır. 

PyTorch’un temel özellikleri; model sunumu ve üretim desteği, dağıtık eğitim, sağlam bir ekosistem ve bulut desteğidir. 

PyTorch; NLP, bilgisayarlı görü, ses ve tablolu veriler için özel destek sağlar. Birkaç satır kodla önceden eğitilmiş modelleri yükleyebilir ve yeni ama benzer bir veri kümesi üzerinde ince ayar yapabilirsiniz. 

Derin öğrenme uygulamalarının geleceğidir ve modern makine öğrenimi araştırmaları Torch ekosistemi tarafından yönlendirilmektedir. 

PyTorch’un uygulamaları hakkında daha fazla bilgi edinmek için PyTorch ile Derin Öğrenme kursumuza göz atın.

21. OpenCV

OpenCV, gerçek zamanlı uygulamalar geliştirmek için bir bilgisayarlı görü çerçevesidir. Görüntüleri işlemek, etiketler ve segmentasyonla görselleştirmek, makine öğrenimi performansını artırmak için görüntü ve videoları zenginleştirmek ve etiketlerle gerçek zamanlı sonuçları görüntülemek için kullanabilirsiniz. Bilgisayarlı görü görevleri için görüntü işleme yapmak ve derin öğrenme modelleri eğitmek adına vazgeçilmez bir araçtır. 

OpenCV hakkında daha fazla bilgi edinmek için DataCamp’teki Görüntü İşleme eğitim yolunu alın.

Sonuç

Bu 21 vazgeçilmez Python aracı; yazılım ve web geliştirme, web kazıma, veri analitiği ve görselleştirme ile makine öğrenimi için gereklidir. Bir veri profesyoneli olmasanız bile, geliştirme deneyiminden en iyi şekilde yararlanmak için bu araçların işlevlerini anlamalısınız. 

Python’a yeniyseniz ve kısa sürede profesyonel bir Python geliştiricisi olmak istiyorsanız, Python Programmer kariyer yoluna göz atın. Veri bilimi kariyerine başlamakla ilgileniyorsanız, Data Scientist with Python kariyer yoluna bakın.