Python'a Giriş

K.0. Python: İlk Kavramlar

1. K.0.1. Fonksiyon
2. K.0.2. Parametre
   
3. K.0.3. Argüman
   
4. K.0.4. Geri dönüş değeri
   
5. K.0.5. Girinti
   
6. K.0.6. Kod bloğu 

KEYWORDs & SOFT KEYWORDs

import keyword

print(keyword.kwlist)
print(len(keyword.kwlist))
print(keyword.softkwlist)

OUTPUT

['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'async', 'await', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'in', 'is', 'lambda', 'nonlocal', 'not', 'or', 'pass', 'raise', 'return', 'try', 'while', 'with', 'yield']
35
['_', 'case', 'match', 'type']

K.1. Python Gömülü Fonksiyonları 

Python'da gömülü (built-in) fonksiyonlar, dilin çekirdek yapısına entegre edilmiş, herhangi bir modül içe aktarımı gerektirmeyen ve yorumlayıcı tarafından doğrudan erişilebilen işlevsel birimlerdir. Bu fonksiyonlar, programlama dilinin temel girdi/çıktı (I/O) mekanizmalarını oluşturur ve kullanıcı ile program arasındaki etkileşimi mümkün kılar.

K.1.1.Gömülü Fonksiyonların Özellikleri

Gömülü fonksiyonların genel yapısal özellikleri şu şekilde sıralanabilir:

K.1.1.2. Çağrı gösterimi: 

Fonksiyon adının ardından gelen parantez çifti (), bir fonksiyon çağrısını (function call) temsil eder.
K.1.1.3. Argüman kavramı: 
Parantez içinde iletilen değerler argüman (argument) olarak adlandırılır; bu değerler fonksiyonun çalışması için gerekli girdiyi sağlar.
K.1.1.4. Parametre yapısı: 
Fonksiyonlar, zorunlu ve isteğe bağlı (optional) parametreler aracılığıyla farklı çağrı biçimlerine izin verir.
K.1.1.5. Boş çağrı: 
Parantezlerin boş bırakılması, fonksiyonun varsayılan davranışını tetikler.
K.1.1.6. Çoklu argüman: 
Bazı fonksiyonlar birden fazla argüman kabul edebilecek şekilde tasarlanmıştır.

Bu çerçevede, temel girdi/çıktı fonksiyonları iki ana eksende ele alınabilir: çıktı üretimi ve girdi edinimi.

1. Temel Girdi / Çıktı Fonksiyonları

1.1. print() Fonksiyonu — Çıktı Mekanizması

print() fonksiyonu, Python'un standart çıktı akışına (standard output stream) veri gönderen temel çıktı fonksiyonudur. Kuramsal olarak, programın içsel durumunu veya hesaplama sonuçlarını dış dünyaya (kullanıcıya ya da başka bir sürece) aktarma işlevini üstlenir.

Kavramsal ve yapısal özellikleri:

• Akış yönelimi: Veriyi standart çıktı akışına (varsayılan olarak konsol) yönlendirir.

• Argüman kapasitesi: Bir veya daha fazla argüman kabul edebilir; bu argümanlar ardışık olarak işlenir.

• Biçimlendirme olanağı: sep, end, file gibi isteğe bağlı parametreler aracılığıyla çıktının biçimsel özellikleri (ayırıcı, satır sonu davranışı, hedef akış) denetlenebilir.

• Tip dönüşümü: Farklı veri tiplerini (sayısal, mantıksal, nesne vb.) metinsel temsile dönüştürerek görüntüler.

• Yan etki (side effect): Değer döndürmek yerine yan etki üreten bir fonksiyondur; geri dönüş değeri None'dır.

Bu yönüyle print(), programlama dillerindeki "yan etki temelli çıktı" paradigmasının tipik bir örneğidir.

1.2. input() Fonksiyonu — Girdi Mekanizması

input() fonksiyonu, standart girdi akışından (standard input stream) veri alan temel girdi fonksiyonudur. Programın yürütme akışını kullanıcı etkileşimine bağlayan bir bloklayıcı (blocking) yapı olarak işlev görür.

Kavramsal ve yapısal özellikleri:

• Akış yönelimi: Standart girdi akışından veri okur.

• İstem (prompt) parametresi: İsteğe bağlı olarak, kullanıcıya gösterilecek bir istem metni kabul eder; bu parametre atlanabilir.

• Argüman sayısı: Yalnızca bir adet isteğe bağlı argüman alır.

• Yürütme kontrolü: Program akışını, kullanıcı girişi tamamlanana kadar askıya alır.

• Dönüş tipi: Girdi her zaman metin (string) türünde döndürülür; sayısal veya başka türde bir kullanım için açık tip dönüşümü gerekir.

Bu özellikleriyle input(), tip güvenliği olmayan, metin tabanlı bir girdi edinim mekanizması sunar ve programcıyı gerekli tip dönüşümlerini yapmakla yükümlü kılar.

2. Veri Yapısı ve Tip Bilgisi Fonksiyonları

3. len() - Verinin uzunluğunu veya eleman sayısını verir

4. type() - Verinin tipini gösterir

5. isinstance() - Verinin belirlenen tipte olup olmadığını denetler

3. Tip Dönüşüm (Type Casting) Fonksiyonları

6. int() - Veriyi tam sayıya dönüştürür

7. long() - Farklı türdeki veriyi long türünde tamsayı türüne dönüştürür

8. float() - Veriyi ondalıklı sayıya dönüştürür 

9. chr() - Sayısal bir değeri Char dönüştürmek için kullanılır 

10. complex() - Karmaşık sayı oluşturur

11. str() - Veriyi metne (string) dönüştürür 

12. ord() - Karakter türündeki bir veriyi sayısal türe çeviren fonksiyondur

13. bool() - Veriyi mantıksal (True/False) değere dönüştürür

14. list() - Veriyi liste yapısına dönüştürür

15. dict() - Anahtar-değer çiftli sözlük yapısı oluşturur

16. set() - Veriyi benzersiz elemanlı kümeye dönüştürür

17. tuple() - Veriyi değiştirilemez demet yapısına dönüştürür 

18. hex() - Veriyi değiştirilemez demet yapısına dönüştürür Verilen tam sayı değerini onaltılı tabana dönüştürür. 

19. oct() - Verilen tam sayı değerini  

4. Matematiksel ve İstatistiksel Fonksiyonlar

14. abs() - Sayının mutlak değerini alır

15. round() - Ondalıklı sayıyı en yakın tam sayıya yuvarlar. sayı tam yarıdayken çift olana yuvarlar.

16. max() - Verilen dizideki en büyük değeri bulur

17. min() - Verilen dizideki en küçük değeri bulur

18. sum() - Sayı dizisindeki tüm elemanları toplar

5. Dizi, İterasyon ve Sıralama Fonksiyonları

19. sorted() - Verileri küçükten büyüğe sıralar

20. range() - Belirtilen aralıkta sayı dizisi oluşturur

21. enumerate() - Elemanlara sıra numarası ekleyerek dolaşır

22. zip() - Birden fazla diziyi eşleştirerek birlikte dolaşır

23. reversed() - Diziyi tersten sıralayacak yapı oluşturur

6. Mantıksal ve Denetim Fonksiyonları

24. any() - Elemanlardan en az biri doğru ise True döner

25. all() - Elemanların tamamı doğru ise True döner

7. Karakter ve ASCII/Unicode Fonksiyonları

26. ord() - Karakterin sayısal ASCII/Unicode kodunu verir

27. chr() - Sayısal koda karşılık gelen karakteri verir

8. Fonksiyonel Programlama ve Dönüşüm Araçları

28. map() - Bir fonksiyonu dizideki tüm elemanlara uygular

29. filter() - Elemanları belirlenen koşula göre süzer

9. Dosya, Sistem ve İnceleme Fonksiyonları

30. open() - Dosya açma, okuma ve yazma işlemlerini başlatır

31. help() - Fonksiyonlar hakkında yardım sayfasını açar

32. dir() - Bir nesnenin kullanılabilecek tüm metotlarını listeler

K.2. Operatörler

1. Aritmetik Operatörler

1. Ekleme Operatörü

Ekleme operatörü + iki niceliği birleştirir veya değer artırır.

2. Eksiltme Operatörü

Eksiltme operatörü - bir değeri diğerinden çıkarır veya negatif yapar

3. Çarpma Operatörü

Çarpma operatörü * değeri belirtilen katı kadar ölçekler.

4. Floor Division Operatörü

• Floor division operatörü // bölme işleminin sonucunu aşağı yuvarlayarak verir.
• Tam sayı bölmesi yapmak için kullanılır.

5. Mod Operatörü

Mod operatörü % bölme işleminden geriye kalan değeri elde eder.

2. İlişkisel Operatörler

1. Eşitlik Operatörü

Eşitlik operatörü == iki değerin denkliğini doğrular.

2. Eşitsizlik Operatörü

Eşitsizlik operatörü != iki değerin birbirinden farklılığını doğrular.

3. Büyüklük Operatörü

Büyüklük operatörü > sol değerin sağ değerden üstülüğünü sorgular.

4. Küçüklük Operatörü

Küçüklük operatörü < sol değerin sağ değerden azlığını sorgular.

5. Büyük-eşitlik Operatörü

Büyük-eşitlik operatörü >= sol değerin sağ değerden büyüklüğünü veya denkliğini sorgular.

6. Küçük-eşitlik Operatörü

Küçük-eşitlik operatörü <= sol değerin sağ değerden küçüklüğünü veya denkliğini sorgular.

3. Mantıksal Operatörler

1. Kesişim Operatörü

Kesişim operatörü and tüm koşulların eş zamanlı doğruluğunu arar.

2. Birleşim Operatörü

Birleşim operatörü or koşullardan en az birinin doğruluğunu arar.

3. Olumsuzlama Operatörü

Olumsuzlama operatörü not mevcut doğruluk değerini mantıksal olarak evirtir.

4. Kimlik ve Üyelik Operatörleri

1. Özdeşlik Operatörü

Özdeşlik operatörü is iki değişkenin bellekte aynı nesneye işaret etmesidir.

2. Farklı Kimlik Operatörü

Farklı kimlik operatörü is not iki değişkenin farklı bellek adreslerine sahip olmasıdır.

3. Membership Operatörü

Membership operatörü in bir öğenin veri kümesi içinde varlığıdır.

4. Non-membership Operatörü

Non-membership operatörü not in bir öğenin veri kümesinde bulunmamasıdır.

5. Bit Bit Operatörler

1. Bitsel VE Operatörü

Bitsel VE operatörü & binary düzeyde basamak kesişimidir.

2. Bitsel VEYA Operatörü

Bitsel VEYA operatörü | binary düzeyde basamak birleşimidir.

3. XOR Operatörü

XOR operatörü ^ binary düzeyde birbirinden farklılık arar.

4. Bitsel Ters Operatör

Bitsel ters operatör ~ bit değerlerini tersine çevirir.

5. Sola Kaydırma Operatörü

Sola kaydırma operatörü << bitleri sola kaydırarak 2 ile çarpar.

6. Sağa Kaydırma Operatörü

Sağa kaydırma operatörü >> bitleri sağa kaydırarak 2'ye böler.

7. Atama Operatörleri

1. Yalın Atama operatörü

Yalın atama operatörü = sağdaki değeri soldaki değişkene aktarır.

2. Toplayarak Atama Operatörü

Toplayarak atama operatörü += değeri artırıp üzerine yazmadır.

3. Çıkararak Atama Operatörü

Çıkararak atama operatörü -= değeri eksiltip üzerine yazmadır.

4. Çarparak Atama Operatörü

Çarparak atama operatörü *= değeri katlayıp üzerine yazmadır.

5. Bölerek Atama Operatörü 

Bölerek atama operatörü /= değeri bölüp üzerine yazmadır.

6. Tam  Bölerek Atama Operatörü    

Tam  bölerek atama operatörü //= tam bölüm sonucunu üzerine yazmadır.

7. Mod Alarak Atama Operatörü

Mod alarak atama %= operatörü kalan tutarı üzerine yazmadır.

8. Kuvvet Alarak Atama Operatörü

Kuvvet alarak atama operatörü **= üstel değeri üzerine yazmadır.

 

 

 

 

 

 

 

 

K.3 Data Types int, float, str, bool, list, tuple, dict, set...

K.4 Variables & Assignment değişkenler, =, çoklu atama vb.

K.5 Parameters & Arguments fonksiyon parametreleri ve gönderilen argümanlar

K.6 Keywords if, else, for, while, def, return, import...

K.7 Control Flow if, elif, else, for, while, break, continue

K.8 Functions fonksiyon tanımlama, çağırma, return

K.9 String Operations metin parçalama, birleştirme, replace, split...

K.10 Collections list, tuple, dictionary, set işlemleri

K.11 Exceptions try, except, finally, raise

K.12. Phyton'da Built-in Modüller

1. Matematik ve Sayısal İşlem Modülleri

1. math - Gelişmiş matematiksel fonksiyonlar ve sabitler (pi, e, sqrt, sin/cos)

2. random - Rastgele sayı üretme, listeden rastgele eleman seçme ve karıştırma

3. statistics - Ortalama, medyan, mod ve standart sapma gibi istatistiksel hesaplamalar

4. decimal - Finansal ve yüksek hassasiyetli float/ondalık sayı hesaplamaları

5. fractions - Rasyonel (kesirli) sayılarla hassas hesaplama ve işlemler

2. Tarih, Zaman ve Takvim Modülleri

6. datetime - Tarih ve saat nesneleri oluşturma, fark hesaplama ve biçimlendirme

7. time - Sistem saati erişimi, kod çalışma süresi ölçümü ve gecikme (sleep)

8. calendar - Takvim matrisleri oluşturma, gün adı alma ve artık yıl denetimi

3. Dosya, Dizin ve İşletim Sistemi Modülleri

9. os - Dizin/dosya oluşturma, silme, yol bulma ve sistem komutları çalıştırma

10. sys - Python yorumlayıcısına özgü değişkenler, argümanlar ve sistemden çıkış (exit)

11. pathlib - Dosya yollarını nesne yönelimli (modern) olarak yönetme ve işleme

12. shutil - Yüksek seviyeli dosya kopyalama, klasör taşıma ve arşivleme/silme

13. glob - Klasörlerdeki dosyaları desenlere göre (ör. *.txt) arama ve listeleme

4. Metin İşleme ve Veri Formatı Modülleri

14. re - Düzenli ifadeler (Regex) ile gelişmiş metin arama, doğrulama ve değiştirme

15. json - JSON veri formatını okuma, yazma, metne dönüştürme ve çözümleme

16. csv - Virgülle ayrılmış tablo (CSV) dosyalarını okuma ve oluşturma

17. string - Hazır alfabe, rakam ve noktalama işareti sabitleri barındırma

5. Gelişmiş Veri Yapıları ve Algoritma Modülleri

18. collections - Özel veri yapıları (Counter, defaultdict, deque, namedtuple)

19. itertools - Hızlı permütasyon, kombinasyon ve döngü yineleyicileri üretme

20. functools - Yüksek mertebeden fonksiyon araçları ve önbellekleme (lru_cache)

21. heapq - Öncelik kuyruğu (Priority Queue) ve Min-Heap algoritma yapısı

6. Veri Saklama ve Sıkıştırma Modülleri

22. sqlite3 - Ekstra sunucu kurmadan yerel SQLite veritabanı yönetimi ve SQL sorguları

23. pickle - Python nesnelerini (liste, sözlük) serileştirip dosyaya kaydetme/yükleme

24. zipfile - ZIP arşiv dosyalarını okuma, çıkarma ve yeni ZIP oluşturma

7. Hata Ayıklama, Test ve Kod İnceleme Modülleri

25. logging - Çalışma zamanı hatalarını, uyarıları ve sistem günlüklerini (log) kaydetme

26. unittest - Yazılan kodlar ve fonksiyonlar için birim testler (unit test) kurgulama

K13 Standard Library math, random, datetime, json, csv...

K14 File Operations dosya açma, okuma, yazma

K15 External Packages numpy, pandas, requests, sklearn...

K16 OOP class, object, method, attribute

K17 Data Processing NumPy/Pandas veri işlemleri

K18 Visualization Matplotlib vb.

K19 API / JSON HTTP istekleri, API cevabı, JSON

K20 ML Components feature, target, train/test, model, metric

K.21  Ortam ve Araçlar     (Python'u çalıştırdığın zemin: sanal ortam (venv), pip ile paket kurma/listeleme, requirements.txt, VS Code ve yorumlayıcı seçimi, .gitignore ve Git temel komutları)

K.22  Test ve Hata Ayıklama (kodun doğru çalıştığını anlama ve hatayı bulma: print ile izleme, VS Code'da breakpoint/adım adım çalıştırma, hata mesajını (traceback) okuma, pytest ile küçük otomatik testler)

K.23  Pythonic Yapılar     (Python'a özgü kısa ve okunaklı yazım biçimleri: list/dict comprehension, enumerate, zip, lambda, generator (yield), decorator, f-string biçimlendirme, unpacking)

L.1. Python'da En Çok Kullanılan Third Party Paketler

1. Borsa Entegrasyonu, API ve Canlı Veri Akışı

1. python-binance - Binance borsasından geçmiş mum (K-line) ve anlık piyasa verilerini toplama paketi

2. ccxt - Sadece Binance değil, 100'den fazla kripto borsasına tek standart kodla bağlanma paketi (Alternatif/Yedek)

3. requests - HTTP protokolü üzerinden Web API'lerine istek atarak veri çekme paketi

4. websockets - Kripto fiyatlarını gecikmesiz, canlı ve anlık (Stream) akış olarak dinleme paketi

5. yfinance - Makroekonomik verileri (S&P500, DXY, Altın vb.) kripto analizi için yardımcı veri olarak çekme paketi

2. Veri Manipülasyonu, Zaman Serileri ve İndikatörler

6. pandas - Zaman serisi verilerini (OHLCV) tablo yapısında işleme, temizleme ve boyutlandırma paketi

7. numpy - Yüksek hızlı matris, dizi ve vektörel matematiksel hesaplama paketi

8. ta (Technical Analysis) - RSI, MACD, Bollinger Bantları gibi 40+ teknik indikatörü otomatik hesaplama paketi

9. pandas-ta - Pandas ile entegre çalışan, gelişmiş indikatör türetme paketi

10. scipy - İstatistiksel testler, olasılık dağılımları ve sinyal işleme hesaplamaları paketi

3. Makine Öğrenmesi, Derin Öğrenme ve Model Yönetimi

11. scikit-learn - Regresyon, Random Forest, TimeSeriesSplit doğrulaması ve başarı metrikleri paketi

12. xgboost - Yüksek performanslı Gradyan Artırma (Gradient Boosting) sınıflandırma paketi

13. lightgbm - Hızlı, düşük bellek tüketen alternatif gradient boosting paketi

14. catboost - Kategorik verilerde ve finansal zaman serilerinde yüksek başarı gösteren ML paketi

15. torch (PyTorch) - Derin Öğrenme (LSTM, GRU gibi zaman serisi ağları) gerekirse kullanılacak alt yapı paketi

16. joblib - Eğitilen makine öğrenmesi modelini kaydedip (.pkl) sonradan tekrar yükleme paketi

17. optuna - Makine öğrenmesi modellerinin hiperparametrelerini en yüksek başarıya ulaştırmak için otomatik optimize etme paketi

4. Backtest (Geri Test) ve Risk Analizi

18. backtrader - Üretilen sinyallerin, komisyonların ve kaymaların (slippage) simüle edildiği backtest paketi

19. backtesting - Hızlı, hafif ve grafiksel çıktı veren alternatif Python backtest paketi

20. pyfolio - Backtest sonuçlarının Sharpe Oranı, Maksimum Çöküş (Drawdown) gibi risk analiz paketi

5. Veri Tabanı ve Veri Saklama

21. sqlalchemy - Çekilen mum verilerini ve model sinyallerini ilişkisel veri tabanına (SQL/SQLite) kaydetme paketi

22. pymongo - Büyüyen zaman serisi verilerini NoSQL (MongoDB) yapısında saklama paketi (Opsiyonel)

6. Veri Görselleştirme ve Analitik Dashboard

23. streamlit - Python kodlarını etkileşimli, canlı web tabanlı analitik dashboard'a dönüştürme paketi

24. plotly - Kripto mum grafiklerini ve indikatörleri etkileşimli (interaktif zoom/hover) görselleştirme paketi

25. matplotlib - Temel akademik grafikler (ROC Eğrisi, Karmaşıklık Matrisi vb.) çizdirme paketi

26. seaborn - Isı haritaları (Heatmap) ve korelasyon matrislerini görselleştirme paketi

7. Zamanlanmış Görevler ve Kod Kalitesi

27. schedule - Belirli saatlerde veya 15 dakikada bir otomatik veri çekme/tahmin çalıştırma paketi

28. python-dotenv - Binance API anahtarlarını (API Key/Secret) kodun içinde açıkça yazmayıp güvenli gizleme paketi

L.2. Third Party Kütüphanelerde En Yaygın Kullanılan Fonksiyonlar

1. Veri Toplama ve Borsa Entegrasyonu (APIs)

1. client.get_historical_klines() (python-binance) - Binance borsasından geçmiş mum (OHLCV) verilerini çeker.

2. requests.get() (requests) - Web API'lerine HTTP GET isteği göndererek JSON verilerini alır.

3. yf.download() (yfinance) - Yahoo Finance üzerinden makroekonomik verileri (S&P500, DXY) indirir.

2. Veri Manipülasyonu ve Ön İşleme (Pandas & NumPy)

4. pd.read_csv() (pandas) - Diskten CSV formatındaki veri setini tablo (DataFrame) olarak yükler.

5. df.head() (pandas) - Veri tablosunun ilk n satırını hızlıca incelemek için getirir.

6. df.dropna() (pandas) - İndikatör hesaplamalarından kaynaklı oluşan eksik/boş (NaN) değerleri temizler.

7. df.to_csv() (pandas) - İşlenmiş veri setini veya tahmin sonuçlarını CSV dosyası olarak kaydeder.

8. np.array() (numpy) - Verileri yüksek hızlı matematiksel işlemler için vektör/matris yapısına dönüştürür.

9. np.mean() (numpy) - Sayı dizilerinin veya özniteliklerin ortalamasını almasını sağlar.

10. np.where() (numpy) - Koşula bağlı olarak al/sat sinyal etiketleri (1 / 0) türetir.

3. Özellik Mühendisliği (Feature Engineering & İndikatörler)

11. ta.add_all_ta_features() (ta) - Fiyat verisine tek satırda onlarca teknik analiz indikatörünü ekler.

12. ta.momentum.rsi() (ta) - Göreceli Güç Endeksi (RSI) indikatörünü özel parametrelerle hesaplar.

4. Makine Öğrenmesi, Eğitim ve Değerlendirme (Scikit-Learn & XGBoost)

13. train_test_split() (scikit-learn) - varsayılan olarak veriyi karıştırarak (rastgele) böler, zaman sırası bozulur. Sırayı korumak için shuffle=False gerekir.

14. TimeSeriesSplit() (scikit-learn) - Zaman serilerine uygun (look-ahead bias önleyen) çapraz doğrulama yapısı oluşturur.

15. model.fit() (scikit-learn / xgboost) - Makine öğrenmesi algoritmasını hazırlanan veri setiyle eğitir.

16. model.predict() (scikit-learn / xgboost) - Eğitilen model ile yeni mum verileri üzerinden fiyat yönü tahmini yapar.

17. model.predict_proba() (scikit-learn / xgboost) - Tahminin gerçekleşme olasılık skorunu (örn: %78 Yükseliş) verir.

18. accuracy_score() (scikit-learn) - Tahminlerin gerçek değerlerle uyuşma oranını (doğruluk) hesaplar.

19. roc_auc_score() (scikit-learn) - Sınıflandırma modelinin ayırt edicilik gücünü (ROC-AUC) ölçer.

20. joblib.dump() (joblib) - Eğitilen makine öğrenmesi modelini diske dosya olarak kaydeder.

5. Veri Görselleştirme ve Dashboard (Plotly, Streamlit & Seaborn)

21. go.Candlestick() (plotly) - İnteraktif mum grafiklerini (kripto fiyat hareketleri) çizer.

22. sns.heatmap() (seaborn) - İndikatörlerin birbiriyle olan korelasyonunu gösteren ısı haritası çizer.

23. st.title() (streamlit) - Web tabanlı analitik dashboard arayüzüne başlık ekler.

24. st.line_chart() (streamlit) - Dashboard üzerinde tahmin sinyallerini ve zaman serisi grafiklerini gösterir.

6. Güvenlik ve Zamanlanmış Görevler

25. load_dotenv() (python-dotenv) - Binance API anahtarlarını .env dosyasından güvenli bir şekilde ortama yükler.

M.1  Proje Yapısı          (klasör düzeni, modül/paket ayırma, __init__.py, config dosyası, .env ile gizli bilgi)

M.2  Tip İpuçları ve Kod Kalitesi (type hints, docstring, PEP 8, black/ruff gibi biçimlendirici ve denetleyiciler)

M.3  Loglama ve Hata Yönetimi (print yerine logging, anlamlı hata mesajları, hataya dayanıklı kod)

M.4  Zaman ve Veri Formatları (datetime ve saat dilimleri, JSON/CSV/Parquet, pathlib ile dosya yolları)

M.5  Veritabanı Erişimi    (sqlite3, SQLAlchemy temelleri, SQL sorgusunu pandas'a çekme)

M.6  Web ve Arayüz         (Streamlit ile dashboard, Flask/FastAPI temeli, REST API sunma)

M.7  Veri Bilimi Pratikleri (Jupyter düzeni, veri sızıntısı (leakage), cross-validation, walk-forward, model kaydetme)

M.8  Performans            (vektörleştirme, profiling, büyük veriyle bellek yönetimi, çok işlemcili çalıştırma)

M.9  Paketleme ve Dağıtım  (pyproject.toml, kendi paketini yapma, Docker temeli, zamanlanmış çalıştırma)

M.10 Git ve İşbirliği      (dal (branch) mantığı, pull request, README yazma, sürüm etiketleme)

KARIŞIK CEVAPLI TEST

1. x = 5 sonrası x += 3 yapılırsa x kaç olur?

2. 5 == "5" ve 5 != "5" ifadeleri için sırasıyla ne döner?

3. True and False or True mantıksal işleminin sonucu nedir?

4. x = 10 sonra y = x yapılırsa ve ardından x = 20 olursa y kaç olur?

5. bool("") ifadesinin dönüş değeri nedir?

6. "Python"[0:3] ifadesinin sonucu nedir?

7. Hangi string metodu tüm karakterleri küçük harfe çevirir?

8. liste = [1, 2, 3] ise liste.append(4) sonrası len(liste) kaç olur?

9. Değiştirilemez (immutable) veri tipi hangisidir? (Liste, Tuple, Set)

10. sozluk = {"a": 1} ise sozluk["b"] çağrıldığında ne olur?

Karışık Cevaplar

• True

• 4

• KeyError

• "Pyt"

• İlki False, ikincisi True

• 8

• Tuple

• False

• 10

• .lower()

SORULAR

Bir metindeki (string) bütün harfleri nasıl küçük harfe çevirebilirim? Hangi metot kullanılır?

 .lower() metodu kullanılır. Örnek: "ANKARA".lower() çıktısı "ankara" olur.

Elimizdeki bir listenin sonuna yeni bir elemanı en hızlı hangi metotla ekleriz?

 .append() metodu kullanılır. Örnek: liste.append(10) listenin sonuna 10 ekler.

Bir sözlükte (dictionary) aradığımız bir anahtarın (key) olup olmadığını kontrol ederken veya hata almamak için hangi metotla değer çağırırız?

 .get() metodu kullanılır. Anahtar yoksa program patlamaz, None döner.

Elimizdeki bir listenin en sonuna tek bir yeni elemanı hızlıca eklemek istiyoruz. Hangi metodu kullanmalıyız?

💣 Cephane :

A) .split()

B) .keys()

C) .append()

D) .extend()

E) .pop()

F) .values()

Bir sözlükteki (dictionary) tüm anahtarları (keys) toplu halde almak istiyoruz. Hangi metodu kullanmalıyız?

💣 Cephane :

A) .split()

B) .keys()

C) .append()

D) .extend()

E) .pop()

F) .values()

Uzun bir metni (string) boşluklardan veya belli bir karakterden bölerek kelimelerden oluşan bir liste haline getirmek istiyoruz. Hangi metodu kullanmalıyız?

💣 Cephane :

A) .split()

B) .keys()

C) .append()

D) .extend()

E) .pop()

F) .values()

Bir listeye, başka bir listenin tüm elemanlarını tek seferde toplu olarak eklemek istiyoruz. Hangi metodu kullanmalıyız?

💣 Cephane :

A) .split()

B) .keys()

C) .append()

D) .extend()

E) .pop()

F) .values()