Projenizdeki Python kodu miktarı arttıkça, ikili yapılandırılmış ve nesne yönelimli programlama ortamları sayesinde mantıksal olarak düzenlemeniz mümkün olabilir. Veya daha da iyisi, kodunuzu birden çok dosyaya veya “modüllere” ayırabilir ve bir modülün koduna ve özniteliklerine diğerinden erişebilirsiniz.

Ve daha da iyisi, Python’un modüllere erişim sözdiziminin, ister Python standart kitaplığından ister bir dakika önce oluşturduğunuz bir modülden erişin, tüm modüller için aynı olmasıdır. Bu özelliği kullanarak, dili kendi ihtiyaçlarınız için “genişletmiş” gibi hissedersiniz ve gerçekten de genişletmişsinizdir.

Kodun en kritik bölümleri, belki de profil analizinde her zaman ortaya çıkan sıcak noktalar veya performansın kesinlikle gerekli olduğu alanlar da uzantılar için adaydır. Alt düzey kodu Python arabirimleriyle “sarmalayarak”, “derlenmiş” bir modül oluşturabilirsiniz.

Ancak arayüz, saf Python modülleri ile tamamen aynıdır. Kod ve nesnelere erişim, herhangi bir kod değişikliği olmaksızın tamamen aynı şekilde gerçekleşir. Şimdi kodla ilgili farklı olan tek şey, performansta bir gelişme fark etmeniz gerektiğidir.

Doğal olarak, hepsi uygulamanıza ve ne kadar kaynak yoğun olduğuna bağlıdır. Genel performansı kesinlikle artıracağından, uygulama darboğazlarını derlenmiş koda dönüştürmenin kesinlikle avantajlı olduğu zamanlar vardır.

Bir dilde bu tür genişletilebilirlik, mühendislere araçlarını daha verimli olmaları ve daha kısa sürede geliştirmeleri için ekleme veya özelleştirme esnekliği sağlar.

Bu özellik, C, C++ ve hatta Java gibi ana akım üçüncü nesil dillerde (3GL’ler) aşikar olmasına rağmen, betik dilleri arasında nadirdir. Python dışında, geçerli bir betik dilinde gerçek genişletilebilirlik yalnızca Araç Komut Dili’nde (TCL) mevcuttur. Python uzantıları, CPython için C ve C++ ve JPython için Java ile yazılabilir.

Python, günümüz bilgi işlem alanındaki şaşırtıcı derecede hızlı büyümesine katkıda bulunan çok çeşitli platformlarda mevcuttur. Python, C ile yazıldığından ve C’nin taşınabilirliğinden dolayı, Python, C derleyicisi ve genel işletim sistemi arabirimleri olan hemen hemen her tür sistemde kullanılabilir.

Bazı platforma özgü modüller olsa da, bir sistemde yazılan herhangi bir genel Python uygulaması, diğerinde çok az değişiklikle veya hiç değişiklik yapılmadan çalışacaktır. Taşınabilirlik, birden çok mimaride olduğu kadar işletim sistemlerinde de geçerlidir.

Python nispeten az sayıda anahtar kelimeye, basit bir yapıya ve açıkça tanımlanmış bir sözdizimine sahiptir. Bu, öğrencinin dili nispeten kısa bir süre içinde öğrenmesini sağlar. Tamamen yabancı kavramları veya alışılmadık anahtar sözcükleri ve sözdizimini öğrenmek için boşa harcanan hiçbir ekstra çaba yoktur.

Yeni başlayanlar için belki de yeni olabilecek şey, Python’un nesne yönelimli doğasıdır. Nesne yönelimli programlama (OOP) yöntemlerinde tam olarak bilgili olmayanlar, doğrudan Python’a atlama konusunda endişeli olabilir, ancak OOP ne gerekli ne de zorunludur. Başlamak kolaydır ve hazır olduğunuzda OOP’yi alıp kullanabilirsiniz.

Değişkenlere erişim, kod bloğu tanımı ve kalıp eşleştirme için diğer dillerde bulunan olağan sembollerin Python söz diziminde bariz bir şekilde bulunmaması dikkat çekicidir. Bunlar şunları içerir: dolar işaretleri ( $ ), noktalı virgüller ( ; ), dalga işaretleri ( ~ ), vb.

Python indir
python // operator ne demek
python dili – pdf
Python ekşi
Python Nedir
Python nerelerde kullanılır
Python ne işe yarar
Python kodları

Tüm bu dikkat dağıtıcı şeyler olmadan, Python kodu çok daha net bir şekilde tanımlanır ve gözler tarafından görülebilir. Ek olarak, pek çok programcıyı dehşete düşüren (ve rahatlatan) Python, diğer dillere kıyasla karışık kod yazmak için çok fazla esneklik sağlamaz, bu da başkalarının kodunuzu daha hızlı ve tersini anlamasını kolaylaştırır.

Okunmasının kolay olması, yukarıda anlattığımız gibi genellikle bir dilin kolay öğrenilebilir olmasına yol açar. Python kodunun, daha önce tek bir Python satırı bile görmemiş bir okuyucu için bile oldukça anlaşılır olduğunu iddia etmeye bile cüret ederiz. Bir sonraki Başlarken bölümündeki örneklere bir göz atın ve ne kadar başarılı olduğunuzu bize bildirin.

Kaynak kodunun bakımı, yazılım geliştirme yaşam döngüsünün bir parçasıdır. Yazılımınız değiştirilene veya kullanımdan kaldırılana kadar kalıcıdır ve bu arada, kodunuzun mevcut konumunuzdan daha uzun yaşaması daha olasıdır.

Python’un başarısının çoğu, kaynak kodunun bakımının oldukça kolay olması ve tabii ki boyut ve karmaşıklığa bağlı olmasıdır. Ancak, Python’un öğrenmesi ve okuması kolay olduğu göz önüne alındığında, bu sonucu çıkarmak zor değildir. Python’un diğer bir motive edici avantajı da, altı ay önce yazdığınız bir senaryoyu inceledikten sonra kaybolma olasılığınızın daha düşük olması veya yazılımınızı yeniden tanımak için bir referans kitabına ihtiyaç duymanızdır.

Hiçbir şey, bir programcının hata koşullarını tanımasına ve bu tür hatalar oluştuğunda bir yazılım işleyicisi sağlamasına izin vermekten daha güçlü olamaz. Python, programcının sürücü koltuğunda olmasına izin vererek hatalarda “güvenli ve aklı başında” çıkışlar sağlar. Python ölümcül hatalar nedeniyle çıkış yaptığında, hatanın nerede ve nasıl oluştuğuna dair bir gösterge sağlayan eksiksiz bir yığın izlemesi mevcuttur.

Python hataları “istisnalar” oluşturur ve yığın izleme, gerçekleşen istisnanın adını ve türünü gösterir. Python ayrıca programcıya istisnaları tanıma ve gerekirse uygun eylemi gerçekleştirme yeteneği sağlar.

Bu “istisna işleyicileri”, istisnalar ortaya çıktığında, sorunu etkisiz hale getirmek, program akışını yeniden yönlendirmek veya uygulamayı düzgün bir şekilde kapatmadan önce temizleme veya diğer bakım önlemlerini almak gibi belirli eylemleri gerçekleştirmek için yazılabilir. Her iki durumda da, geliştirme döngüsünün hata ayıklama kısmı, Python’un tek başına avlanmak yerine sorunu daha hızlı saptamaya yardımcı olma yeteneği nedeniyle önemli ölçüde azalır.

Python’un sağlamlığı hem yazılım tasarımcısı hem de kullanıcı için faydalıdır. Düzgün bir şekilde ele alınmayan belirli hatalar meydana geldiğinde de bazı sorumluluklar vardır. Bir hata sonucunda oluşan stack trace, hatanın türü ve konumu yanında, hatalı kodun hangi modülde olduğunu da ortaya çıkarır.

The post Python Kapsamı – Python Analizi Yaptırma Fiyatları – Python Yazılım Analizi Örnekleri – Ücretli Python Analizi Yaptırma – Python Dili first appeared on Akademi Delisi (Tez Yaptırma).