En Popüler Python Kütüphaneleri

Python en çok kullanılan programlama dilleri arasında yer alıyor. Google, Amazon, Meta, Instagram ve Uber gibi büyük teknoloji şirketleri çeşitli uygulamalar geliştirmek için Python programlama dilini kullanıyor. Python’ın, web geliştirmeden makine öğrenimi projelerine kadar pek çok kullanım alanı bulunuyor. 

 

Birçoğumuz Python öğrenmek istiyor ve Python’ın programlamaya yeni başlayanlar için uygun olduğunu biliyoruz. Kolay kullanımı nedeniyle Python programlamaya başlamak için iyi bir dil. Python’ı indirmek  ve kurmak oldukça kolaydır. Ayrıca programlamayı daha basit ve kullanışlı hale getirmek için çeşitli Python kütüphaneleri bulunur.

 

Çok sayıda Python kütüphanesi olduğundan dolayı kütüphaneyi seçmek karmaşık ve bunaltıcı olabilir. Bilmeniz gereken temel Python kütüphanelerini öğrenmek için okumaya devam edebilirsiniz. 👇📚

 

Python Neden Bu Kadar Popüler?

En popüler Python kütüphanelerine bakmadan önce önce Python neden bu kadar popüler hızlıca bakalım. Python en yaygın kullanılan programlama dillerinden biridir ve çok çeşitli uygulamalar için kullanılmaktadır. Python'un bu kadar popüler olmasının nedenleri şöyledir:

 

• Python’ın çok sayıda kütüphanesi bulunur.

• Python, kolay ve basittir. Python kolayca öğrenilebilir.

• Python taşınabilirdir.

• C, Java ve C++ ile karşılaştırıldığında, Python'un programlama sözdiziminin öğrenilmesi kolaydır.

 

Kütüphane Nedir?

Kütüphane, kodlama için gereken süreyi azaltmak için kullanılan kodlardan oluşan koleksiyondur. Her seferinde sıfırdan yazmak yerine önceden yazılmış kodlara kütüphaneler sayesinde erişilir.

 

Python’da Kütüphaneler Ne İşe Yarar? 

Python kütüphaneleri, programcıların farklı programlarda kullanabileceği ilgili modüllerin veya kod paketlerinin bulunduğu koleksiyondur. Kütüphaneler sayesinde aynı kodu tekrar tekrar yazmanız gerekmez. Yani sıfırdan kod yazma ihtiyacını ortadan kaldırır.

 

Bugün Python’da yaklaşık 137.000 kütüphane ve 198.000'den fazla paket bulunur. Bunlar makine öğrenimi, veri bilimi ve veri görselleştirme alanlarında sıkça kullanılır. Programcılar, projeye göre istedikleri modülleri kullanabilir. Pek çok geliştirici, kapsamlı kütüphaneye sahip Python'ı tercih eder.

 

En Popüler 5 Python Kütüphanesi ve Özellikleri

1. TensorFlow

TensorFlow, Google tarafından geliştirilen ve açık kaynak olarak sunulan bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Bu kütüphane, kullanıcıların model oluşturma, eğitme ve uygulama işlemlerini gerçekleştirmek için gereken araçları sağlar. 

 

TensorFlow, makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zeka gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Özellikle, TensorFlow kullanıcılarına model oluşturma ve eğitme işlemleri için Python API'leri sunmaktadır. Kütüphane, model oluşturma ve eğitme işlemleri için grafik işlem birimleri (GPU) ve çok iş parçacıklı sistemleri desteklemektedir. 

 

TensorFlow, yüksek performanslı özellikleriyle tanınmaktadır. Bu özellikler, TensorFlow'un çok geniş bir yelpazede uygulama yapmasını sağlar. Örneğin, TensorFlow kullanarak ses, görüntü, metin veya video verilerini işleyebilirsiniz. Bu yüzden TensorFlow makine öğrenimi, yapay zeka ve veri bilimi alanlarındaki çalışmaların birçoğunda kullanılır.

 

TensorFlow'un Özellikleri

TensorFlow, makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zeka gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır ve şu özellikleri bulunmaktadır:

• Model oluşturma ve eğitme: TensorFlow, kullanıcıların model oluşturma ve eğitme işlemlerini gerçekleştirmek için gereken araçları bulundurur.
• Python API: TensorFlow, model oluşturma ve eğitme işlemleri için Python API'leri sunar.
• GPU desteği: TensorFlow, model oluşturma ve eğitme işlemleri için grafik işlem birimleri (GPU) destekler.
• Çok iş parçacıklı sistemler: TensorFlow, çok iş parçacıklı sistemleri destekler.
• Yüksek performans: TensorFlow, yüksek performanslı bir kütüphanedir.
• Geniş uygulama alanı: TensorFlow, ses, görüntü, metin veya video gibi farklı veri türlerini işleyebilmekte ve birçok farklı alana uygulanabilir.
• Açık kaynak: TensorFlow, açık kaynak kodlu ve topluluk tarafından desteklenen bir kütüphanedir.

 

TensorFlow'un Kullanım Alanları Nelerdir?

TensorFlow, makine öğrenimi, derin öğrenme ve yapay zeka gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Özellikle, TensorFlow kullanılarak çok geniş bir yelpazede uygulamalar yapılabilir. TensorFlow'un kullanım alanlarını  şu şekilde sıralayabiliriz:

1. Görüntü işleme: TensorFlow, görüntü verilerini işlemek için kullanılabilir. Örneğin, görüntüleri sınıflandırmak, etiketlemek veya küçük parçalara ayırmak için kullanabilirsiniz. TensorFlow ile yapay zeka modeli oluşturup bu modeli kullanarak nesne tanıma, sınıflandırma, segmentasyon gibi işlemler yapabilirsiniz.
2. Ses işleme: TensorFlow, ses verilerini işlemek için kullanılabilir. Örneğin, ses kayıtlarını metne dönüştürmek, metin tanıma veya diyalog sistemleri oluşturmak için kullanabilirsiniz.
3. Metin işleme: TensorFlow, metin verilerini işlemek için kullanılabilir. Örneğin, metinleri sınıflandırmak, özetlemek veya dil çevirmek için kullanabilirsiniz. TensorFlow ile yapay zeka modeli oluşturup bu modeli kullanarak metin sinonim önerme, metin tahminleme gibi işlemler yapabilirsiniz.

4. Yapay Sinir Ağları: TensorFlow kullanarak, her türlü yapay sinir ağlarını (feed forward, recurrent, convolutional vb.) oluşturmak, eğitmek ve uygulamak mümkündür.

5. Time-series Verileri: TensorFlow ile time-series verileri için model oluşturma, eğitme ve tahmin yapabilirsiniz. Örneğin; finans, sağlık, meteoroloji gibi alanlarda time-series verileri kullanarak tahminler yapabilirsiniz

6. Robotik: TensorFlow kullanarak robotlar için yapay zeka modeli oluşturma, eğitme ve uygulama yapabilirsiniz. Örneğin; yüz tespit, konuşma tanıma, yürüyüş denetimi gibi işlemler yapabilirsiniz.

 

2. Scikit-Learn

Scikit-learn, Python dilinde yazılmış, açık kaynak kodlu ve ücretsiz bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Scikit-learn, geniş bir makine öğrenimi algoritması yelpazesini kapsamaktadır. Özellikle veri bilimi, sınıflandırma, regresyon, agregasyon, sınıflandırma ve boyut azaltma gibi problemleri çözmek için kullanılabilir. 

 

Scikit-learn kütüphanesi, her tür veri tipi için çeşitli preprocessing (veri hazırlama) ve modellling (modell oluşturma) metotlarını içermektedir.Kütüphane ayrıca, model seçim ve model değerlendirmesi gibi adımları kolaylaştıran fonksiyonlar sunmaktadır. 

 

Scikit-learn kullanımı kolay ve anlaşılır bir API yapısına sahiptir. Bu nedenle, makine öğrenimi alanında uzman olmayanlar veya yeni başlayanlar için bile kullanımı kolaydır.

 

Scikit-Learn Özellikleri

Scikit-learn, makine öğrenimi alanında yaygın olarak kullanılan açık kaynak kodlu bir kütüphanedir. Şu özelliklere sahiptir:

• Makine Öğrenimi Algoritmaları: Scikit-learn, geniş bir makine öğrenimi algoritması yelpazesini içermektedir, sınıflandırma, regresyon, agregasyon, sınıflandırma ve boyut azaltma gibi problemleri çözmek için kullanılabilir.
• Veri Hazırlama: Scikit-learn, veri hazırlama işlemleri için çeşitli fonksiyonlar sunar. Örneğin, özellikleri standartlaştırmak, dönüştürmek veya boyut azaltmak için kullanabilirsiniz.
• Model Seçimi ve Değerlendirmesi: Scikit-learn, model seçimi ve değerlendirmesi için fonksiyonlar sunar. Örneğin, eğitim verileri ile test verileri arasındaki performans farkını ölçmek için kullanabilirsiniz.
• Anlaşılır API: Scikit-learn, kullanımı kolay ve anlaşılır bir API yapısına sahiptir. Bu nedenle, makine öğrenimi alanında uzman olmayanlar veya yeni başlayanlar için bile kullanımı kolaydır.
• Python desteği: Scikit-learn, Python programlama dilinde yazılmış bir kütüphanedir. Bu nedenle Python ile yazılmış projelerde kolayca entegre edilebilir.
• Açık Kaynak: Scikit-learn açık kaynaklı bir kütüphanedir. Herkes Scikit-learn’ü ücretsiz bir şekilde kullanabilir.

 

Scikit-Learn Kullanım Alanları

Scikit-learn, kullanım alanları şöyle listenebilir:

1. Veri bilimi: Scikit-learn, veri bilimi projelerinde kullanılabilir. Örneğin, veri temizleme, özellik seçimi veya özellik ön-işleme için kullanabilirsiniz.
2. Sınıflandırma: Scikit-learn, sınıflandırma problemlerini çözmek için kullanılabilir. Örneğin, e-posta spam filtreleme, nesne tanıma veya sağlık verileri sınıflandırma gibi problemler için kullanabilirsiniz.
3. Regresyon: Scikit-learn, regresyon problemlerini çözmek için kullanılabilir. Örneğin, ev fiyatları tahmini, böbrek hastalığı tahmini gibi problemler için kullanabilirsiniz.
4. Dimensionality Reduction: Scikit-learn ile boyut azaltma işlemleri yapılabilir. Örneğin PCA, LDA gibi yöntemler kullanarak veri boyutunu azaltmak mümkündür.

 

3. NumPy 

NumPy, Python dilinde yazılmış bir açık kaynak kodlu ve ücretsiz kütüphandir. Bu kütüphane, vektör ve matris işlemleri için gerekli olan çeşitli araçları sağlar. Numpy, Python'daki en popüler makine öğrenimi kitaplığından biri olarak kabul edilir.

 

NumPy, Python'da dizi ve matris verilerini işlemek için kullanılır. NumPy dizileri, standart Python dizilerinden daha hızlı ve verimlidir çünkü homojen tipe sahiptirler. Bu nedenle NumPy dizileri, veri işleme, istatistiksel işlemler, çok boyutlu regresyon gibi uygulamalarda kullanılır.

 

Matematik işlemleri ve matris işlemlerini, Python dizileri yerine, NumPy ile daha verimli ve hızlı bir şekilde yapılabilir.

 

Numpy Özellikleri

NumPy, matematik ve sayısal işlemler için yaygın olarak kullanılan bir Python kütüphanesidir ve şu özelliklere sahiptir:

• Homojen dizi desteği: NumPy, homojen tipte verileri içeren diziler sunar. Bu diziler, veri işleme ve analizi için daha hızlı ve verimlidir.
• Matris işlemleri: NumPy, matris işlemleri için çeşitli fonksiyonlar sunar. Örneğin, çarpma ve ters alma gibi işlemler yapabilirsiniz.
• Sayısal işlemler: NumPy, sayısal işlemler için çeşitli fonksiyonlar sunar. Örneğin, trigonometrik işlemler, logaritmik işlemler veya istatistiksel işlemler yapabilirsiniz.
• Çok boyutlu diziler: NumPy, çok boyutlu dizileri destekler. Bu özellik, çok boyutlu veri analizi için gereklidir.

 

Numpy Kullanım Alanları

NumPy, veri işleme, istatistik ve sayısal hesaplamalar gibi alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Aşağıda, bazı örnek kullanım alanlarını görebilirsiniz:

1. Veri İşleme: NumPy, veri işleme işlemlerinde kullanılabilir. Örneğin, veri temizleme için kullanabilirsiniz.
2. İstatistik: NumPy, istatistiksel işlemler için kullanılabilir. Örneğin, ortalama, standart sapma, varyans veya kovaryans gibi işlemler yapabilirsiniz.
3. Sayısal Hesaplama: NumPy, sayısal hesaplamalar için kullanılabilir. Örneğin, lineer cebir veya matris işlemleri yapabilirsiniz.
4. Machine Learning: NumPy dizileri, scikit-learn gibi makine öğrenimi kütüphanelerinde veya Tensorflow, Pytorch gibi deep learning kütüphanelerinde kullanılabilir.

 

4. Keras

Keras, Python dilinde yazılmış, açık kaynak kodlu ve ücretsiz bir deep learning kütüphanesidir. Keras, makine öğrenimi alanında yapay sinir ağlarının (neural network) kurulumunu ve eğitimini kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. 

 

Keras, kullanımı kolay ve anlaşılır bir API yapısına sahiptir. Bu nedenle, deep learning alanında uzman olmayanlar veya yeni başlayanlar için bile kullanımı kolaydır. 

 

Keras; Tensorflow, Theano veya Microsoft Cognitive Toolkit gibi alt katmanlarda çalışan Backend’leri destekler. Bu nedenle, Keras kullanarak yapay sinir ağı modellerini geliştirmek ve eğitmek için gerçek zamanlı performans elde edebilirsiniz. 

 

Keras Özellikleri

Keras, deep learning alanında yaygın olarak kullanılan açık kaynak kodlu bir kütüphanedir ve şu özelliklere sahiptir:

• Kolay Kullanım: Keras, kullanımı kolay ve anlaşılır bir API yapısına sahiptir. Bu nedenle, deep learning alanında uzman olmayanlar veya yeni başlayanlar için bile kullanımı kolaydır.
• Desteklenen Backend: Keras; Tensorflow, Theano veya Microsoft Cognitive Toolkit gibi alt katmanlarda çalışan Backend'leri destekleyerek gerçek zamanlı performans elde eder.
• Model Desteği: Keras, geniş bir yelpaze için yapay sinir ağı modelini destekler, özellikle düzenli veya derin yapay sinir ağları, sınıflandırma, regresyon veya sınıflandırma gibi problemleri çözmek için kullanılabilir.
• Transfer Learning: Keras, transfer learning ile önceden eğitilmiş modelleri kullanarak yeni bir model oluşturmanızı kolaylaştırır. Bu sayede, önceden eğitilmiş modellerle yeni veriler üzerinde eğitim yaparak performansı arttırmak mümkündür.
• Açık Kaynak: Keras açık kaynaklı bir kütüphanedir. Ücretsizdir, herkes Keras’ı kullanabilir.

Keras Kullanım Alanları

Keras, deep learning alanında yaygın olarak kullanılmaktadır ve aşağıdaki kullanım alanları için kullanılabilir:

1. Sınıflandırma: Keras, sınıflandırma problemlerini çözmek için kullanılabilir. Örneğin, resim sınıflandırma, ses sınıflandırma veya metin sınıflandırma gibi problemler için kullanabilirsiniz.
2. Regresyon: Keras, regresyon problemlerini çözmek için kullanılabilir. 
3. İmg processing: Keras kullanarak, resim işleme problemleri için çözümler oluşturmak mümkündür. Örneğin, nesne tanıma, resim düzenleme veya resim üreteci gibi problemler için kullanabilirsiniz.
4. NLP (Natural Language Processing): Keras, doğal dil işleme problemlerini çözmek için kullanılabilir. Örneğin, metin özetleme, metin sınıflandırma veya metin üretimi gibi problemler için kullanabilirsiniz.
5. Generative Models: Keras, üretici modelleme problemleri için kullanılabilir. 
6. Reinforcement Learning: Keras, öğrenme ödül bazlı problemleri çözmek için kullanılabilir. Örneğin, oyunlar, uzayın keşfi veya robotik gibi alanlarda kullanabilirsiniz.
7. Time-series: Keras kullanarak time-series verileri üzerinde analiz yapabilirsiniz, Örneğin, Zaman serisi tahmini, zaman serisi analizi veya zaman serisi sınıflandırma gibi problemler için kullanabilirsiniz.

 

5. PyTorch

PyTorch, açık kaynak kodlu bir deep learning kütüphanesidir. Python programlama dili ile yazılmıştır. 

 

PyTorch, TensorFlow gibi kütüphanelerden farklı olarak dinamik bir grafik oluşturma sistemine sahiptir. Bu nedenle, PyTorch kullanarak model oluştururken daha esnek bir yol izlenebilir.

 

PyTorch, aynı zamanda popüler bir araştırma platformu olması ile sıklıkla araştırmacılar ve yazılım geliştiriciler tarafından kullanılır. PyTorch ile yapay sinir ağlarının yazılması ve eğitimi, normal Python dili kullanarak yapılabildiğinden, PyTorch kullanarak model geliştirirken kodun okunaklılığına ve anlaşılırlığına önem verilir.

 

PyTorch, deep learning alanında yaygın olarak kullanılmaktadır ve birçok şirket tarafından kullanılmaktadır. Kullanımı da her geçen gün artmaktadır. Facebook, PyTorch kullanarak birçok uygulama ve araştırma projesini desteklemektedir. Twitter, PyTorch kullanarak NLP ve metin üretimi gibi uygulamaları desteklemektedir. IBM ve Salesforce gibi şirketler de PyTorch özelliklerinden yararlanır. Bunlar sadece birkaç örnek, PyTorch birçok farklı sektörde ve şirketlerde kullanılmaktadır.

 

PyTorch Özellikleri

Dinamik grafik oluşturma: PyTorch, dinamik bir grafik oluşturma sistemine sahiptir. 

• Açık Kaynak: PyTorch açık kaynaklı bir kütüphanedir.
• Python tabanlı: PyTorch yazılım dili olarak Python kullanılır.
• Yüksek Performans : PyTorch yüksek performanslı hesaplamalar yapmanızı sağlar.
• Kolay hata ayıklama: PyTorch, yerleşik derin öğrenme hata ayıklama sistemine sahiptir. Bu nedenle, modelleri hata ayıklamak ve görselleştirmek kolaydır.

 

PyTorch Kullanım Alanları

PyTorch, deep learning alanında yaygın olarak kullanılmaktadır ve kullanım alanları şöyledir:

1. Sınıflandırma: PyTorch, sınıflandırma problemlerini çözmek için kullanılabilir. 
2. Object detection: Pytorch ile yapay sinir ağlarını kullanarak nesne tespiti gibi problemleri çözmek mümkündür.
3. Segmentation: Pytorch ile yapay sinir ağlarını kullanarak görüntü bölme gibi problemleri çözmek mümkündür.
4. Generative Models: PyTorch, üretici modelleme problemleri için kullanılabilir. 
5. NLP (Natural Language Processing): PyTorch, doğal dil işleme problemlerini çözmek için kullanılabilir. 

 

Diğer Popüler Python Kütüphaneleri

Python’un geniş bir kütüphanesi olduğunu söylemiştik. Ne kadar çok kütüphane bilirseniz o programlama dilindeki yetenekleriniz de o oranda artacak ve size uzun vadede fayda sağlayacaktır. Bazı Python kütüphaneleri:

• BeautifulSoup
• Scrapy
• Theano
• OpenCV Python
• Matplotlib
• Pillow
• Pandas
• PyBrain
• MILK

 

Python ve Python Kütüphanelerini Öğrenin

Python artık aranan becerilerden biri. Python becerisi olan kişiler için çok sayıda fırsat mevcut ve kariyer seçenekleri geniştir. Veri analitik, makine öğrenimi, yapay zeka ve web geliştirme gibi alanlarda çalışmak isteyenler için Python kesinlikle önemli bir dil olacaktır.

 

Bugün hemen Python öğrenmeye başlamak kariyeriniz için yapabileceğiniz en iyi şeylerden biri olabilir. Python öğrenmek istiyorsanız Python Bootcamp’lerimizi inceleyebilirsiniz. Coderspace Bootcamp’lerini inceleyin ve bugün Python öğrenmeye başlayın!