BLP 4210 PLATFORM BAĞIMSIZ PROGRAMLAMA Dr. Aslı Ergün 1

Dosya Okumak Dosya=open("C:\\okul\\masraf.txt", "w") Dosya.write("Migros: 400.00 TL") Dosya.close() Dosya=open("C:\\okul\\masraf.txt", "r") print(Dosya.read()) Dosya.seek(0) #ilk byte dönüş Print(Dosya.tell() ) #dosya konumu soyler 15.11.2018

Dosya satır satır okumak dosya=open("ders_programi.txt","r") satirlar=dosya.readlines() for satir in satirlar: print(satir) dosya.close() 15.11.2018

Dosya Arasına Ekleme Yapmak with open("dosyaadi.txt","r+",encoding="utf8") as file: f=file.readlines() f.insert(5," Araya Ekle\n") file.seek(0) file.writelines(f) 15.11.2018

Dosya Açmada Hata Ayıklama try: dosya = open("dosyaadı", "r") except IOError: print("bir hata oluştu!") finally: dosya.close() 15.11.2018

Ercan Deniz,40,73,57 Ahmet Koca ,80,100,90 Ozan Kaçar,100,70,100 def not_hesapla(satir): satir=satir[:-1] liste=satir.split(",") #Virgüle göre parçalama işlemleri gerçekleştiriyoruz. print(liste) isim=liste[0] not1= int(liste[1]) not2= int(liste[2]) not3= int(liste[3]) sonnot=not1*(3/10)+not2*(3/10)+not3*(4/10) if(sonnot>90): harf="AA" elif(sonnot>=80 and sonnot<=90): harf="BA" elif(sonnot>=65): harf="CC" else: harf="FF" return isim +": "+ harf +"\n" with open("sinavnotlari.txt","r+",encoding="utf-8") as file: eklenecekler_listesi=[] for i in file: eklenecekler_listesi.append(not_hesapla(i)) with open("sonuclar.txt","w",encoding="utf-8") as file2: for i in eklenecekler_listesi: file2.write(i) Ercan Deniz,40,73,57 Ahmet Koca ,80,100,90 Ozan Kaçar,100,70,100 Erdem Boran,52,100,68 Burak Sevim ,80,70,100

Structural programming def main(): …. fact(7) def fact(): ….. return sonuc if __name__ == '__main__': main() 15.11.2018

Csv dosyası okutmak filter = "CSV file (*.csv)|*.csv|*.txt|All Files (*.*)|*.*||" filename = rs.OpenFileName("Open Point File", filter) if not filename: return with open(filename) as csvfile: reader = csv.reader(csvfile) for row in reader: x = float(row[0]) y = float(row[1]) z = float(row[2]) print x, y, z rs.AddPoint(x,y,z)

Önemli Python Kütüphaneleri Numpy Pandas 15.11.2018

Önemli Python Kütüphaneleri Yüklenmesi Windows: python -m pip install --user numpy scipy matplotlib ipython jupyter pandas sympy nose Linux: sudo apt-get install python-numpy python-scipy python-matplotlib ipython ipython-notebook python-pandas python-sympy python-nose Mac: sudo port install py35-numpy py35-scipy py35-matplotlib py35-ipython +notebook py35-pandas py35-sympy py35-nose 15.11.2018

Numpy NumPy, Numerical yani Sayısal Python ‘un kısaltılmış halidir. Özellikle veri merkezli çalışmaların odağında yer alan bir kütüphanedir. En önemli nesneleri şunlardır: En önemli nesneleri şunlardır: – Hızlı çalışan çok boyutlu diziler ndarray – Diziler ve dizi ile çalışan matematiksel işlemler – Dizi tabanlı data setlerin oluşturulması , okunması ve yazılması – Lineer Cebir işlemleri, Fourier dönüşümleri, rastgele sayı üretimi

Numpy 15.11.2018

Pandas Veri yapıları için çok uygun bir kütüphanedir. En çok kullanılan nesnesi DataFrame’dir. NumPy’daki veri yapısı ile Excel ve SQL gibi ilişkisel veri yapılarını işleyebilir. İndex oluşturabilir. Ayrıca finansal işlemler yapan kullanıcılar için çok sayıda zaman serisi fonksiyonu barındırır. 15.11.2018

Pandas ile cvs data okumak 15.11.2018

15.11.2018

Matplotlib Grafik işlemleri ve iki boyutlu görselleştirme işlemleri için en çok kullanılan Python kütüphanesidir. İlk olarak John D. Hunter (JDH) tarafından geliştirilmiş olup, şimdi geniş bir yazılım ekibi tarafından geliştirilmekte ve yeni sürümleri ortaya çıkarılmaktadır. 15.11.2018

15.11.2018

15.11.2018

Basic plotting x = np.linspace(0, 2 * np.pi, 50) plt.plot(x, np.sin(x)) # Without the first x, array indices will be used on the x axis. plt.show() # Show the graph. 15.11.2018

SciPy SciPy çok sayıda farklı standart problemin çözümünü içeren bir kütüphanedir. scipy.integrate integral ve diferansiyel denklem çözümleri için scipy.linalg lineer cebir işlemleri için scipy.optimize optimizasyon problemleri için scipy.signal sinyal işleme problemleri için scipy.stats çeşitli istatistik fonksiyonları ve testleri için kullanılır 15.11.2018

Scipy ve Numpy NumPy ve SciPy birlikte kullanıldığında Matlab programına benzer işlevler görür. 15.11.2018

PIP (Pip Installs Package Python için, tavsiye ettiği, 3. parti programları yüklemek için geliştirilen paket yönetim aracıdır. Güncel Python sürümlerinde kurulu geldiği için bir kurma işlemi yapmanıza gerek kalmaz. Ama eski bir sürüm kullanıyorsanız get-pip.py dosyasını indirip çalıştırarak kurabilirsiniz.

PIP python -m pip install -U pip #güncelleme python -m pip install PaketAdi # en son versiyon kurar pip install PaketAdi==1.0.4 # istenilen versiyonu kurar pip install 'PaketAdi>=1.0.4' # alt limit ile verilen versiyonu kurar # kurulu paketi kaldırmak için pip uninstall PaketAdi #kurulu paketleri listeler. pip list;

Requirements.txt Paylaşılan projenin ihtiyaç duyduğu bütün paketleri requirements.txt adında bir dosya ekleyip içeriğine kullandığımız paketleri yazmamızla mümkün olacaktır. Projemizi kullanmak isteyen kişi tek bir komutla bütün paketleri kurabilecektir. # dosyamızı oluşturma pip freeze > requirements.txt # dosya üzerinden gerekli paketleri kurma pip install -r requirements.txt