BLP 4210 PLATFORM BAĞIMSIZ PROGRAMLAMA

... konulu sunumlar: "BLP 4210 PLATFORM BAĞIMSIZ PROGRAMLAMA"— Sunum transkripti:

1 BLP 4210 PLATFORM BAĞIMSIZ PROGRAMLAMA
Dr. Aslı Ergün 1

2 Dosya Okumak Dosya=open("C:\\okul\\masraf.txt", "w")
Dosya.write("Migros: 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

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

4 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)

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

6 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

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

8 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)

9 Önemli Python Kütüphaneleri
Numpy Pandas

10 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

11 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

12 Numpy

13 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.

14 Pandas ile cvs data okumak

15

16

17 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.

18

19

20 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.

21 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

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

23 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.

24 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;

25 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