Python’da yürütme yığını çerçevelerini temsil eden nesnelerdir. Çerçeve nesneleri, bir çalışma zamanı yürütme ortamı sırasında Python yorumlayıcısının bilmesi gereken tüm bilgileri içerir.

Niteliklerinden bazıları, önceki yığın çerçevesine bir bağlantı, yürütülmekte olan kod nesnesi, yerel ve genel ad alanları için sözlükler ve geçerli yönergeyi içerir. Her işlev çağrısı yeni bir çerçeve nesnesi ile sonuçlanır ve her çerçeve nesnesi için bir C yığın çerçevesi de oluşturulur. Bir çerçeve nesnesine erişebileceğiniz yerlerden biri de geri izleme nesnesidir.

Geri izlemeler

Python’da bir hata yaptığınızda, bir istisna ortaya çıkar. İstisnalar yakalanmaz veya “işlenmez” ise, tercüman aşağıda gösterilen çıktıya benzer bazı teşhis bilgileriyle çıkar.

Geri izleme nesnesi, yalnızca bir istisna için yığın izleme bilgilerini tutan ve bir istisna oluştuğunda oluşturulan bir veri öğesidir. İstisna için bir işleyici sağlanırsa, bu işleyiciye geri izleme nesnesine erişim verilir.

Nesneleri Dilimle

Dilim nesneleri, Python genişletilmiş dilim söz dizimi kullanılırken oluşturulur. Bu genişletilmiş sözdizimi, farklı indeksleme türlerine izin verir. Bu çeşitli indeksleme türleri, adım indeksleme, çok boyutlu indeksleme ve Ellipsis türünü kullanan indekslemeyi içerir.

Çok boyutlu indeksleme için söz dizimi şöyledir: sıra başlangıç : bitiş1, başlangıç2 : bitiş2] veya üç nokta kullanılarak sıra[…, başlangıç1 : bitiş1]. Dilim nesneleri, slice() yerleşik işlevi tarafından da oluşturulabilir. Genişletilmiş dilim sözdizimi şu anda yalnızca NumPy modülü ve JPython gibi harici üçüncü taraf modüllerde desteklenmektedir.

Sekans türleri için adım indeksleme, bir sekans[starting_index : bitiş_index : adım] söz dizimi ile “adım” benzeri erişime izin veren üçüncü bir dilim öğesine izin verir. Burada JPython kullanarak adım indekslemenin bir örneğini göstereceğiz.

Üç nokta nesneleri, yukarıda gösterildiği gibi genişletilmiş dilim gösterimlerinde kullanılır. Bu nesneler, dilim sözdizimindeki (…) gerçek elipsleri temsil etmek için kullanılır. Null nesnesi gibi, üç nokta nesnelerinin de tek bir ad, Ellipsis ve her zaman bir Boole gerçek değerine sahiptir.

XRange nesneleri, range() yerleşik işlevinin bir kardeşi olan yerleşik xrange() işlevi tarafından oluşturulur ve bellek sınırlı olduğunda ve range() alışılmadık derecede büyük bir veri kümesi oluşturduğunda kullanılır. range() ve xrange() hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Python türlerine ilginç bir yan macera için, okuyucuyu standart Python kitaplığındaki türler modülüne bir göz atmaya davet ediyoruz.

Tüm standart türdeki nesneler, doğruluk değeri açısından test edilebilir ve aynı türdeki nesnelerle karşılaştırılabilir. Nesnelerin doğal doğru veya yanlış değerleri vardır. Nesneler boş olduklarında, sıfırın herhangi bir sayısal temsilinde veya Null nesnesi Yok olduğunda yanlış bir değer alır.

python // operator
python dili – pdf
For Döngüsü Python Örnekleri
Python For Döngüsü
Python kullanım alanları
python // operator ne demek
Python Özellikleri
Python ekşi

Değer Karşılaştırması

Karşılaştırma işleçleri, aynı türden üyeler arasındaki iki veri değerinin eşitliğini belirlemek için kullanılır. Bu karşılaştırma işleçleri, tüm yerleşik türler için desteklenir. Karşılaştırmalar, karşılaştırma ifadesinin geçerliliğine bağlı olarak doğru veya yanlış değerler verir.

Python, bu değerleri sırasıyla yanlış ve doğru için 0 ve 1 düz tamsayıları olarak yorumlamayı seçer; bu, her karşılaştırmanın bu iki olası değerden biriyle sonuçlanacağı anlamına gelir. Python’un değer karşılaştırma işleçlerinin bir listesi verilmiştir.

Gerçekleştirilen karşılaştırmaların her bir veri türü için uygun olanlar olduğuna dikkat edin. Yani sayısal tipler sayısal değere göre işaret ve büyüklükte karşılaştırılacak, diziler sözlüksel olarak karşılaştırılacak vb.

Burada, karşılaştırmaların kesinlikle nesne değerleri arasında olduğunu, yani karşılaştırmaların gerçek veri nesneleri arasında değil, veri değerleri arasında olduğunu belirtmek isteriz. İkincisi için, aşağıda açıklanan nesne kimliği karşılaştırma işleçlerini erteleyeceğiz.

Nesne Kimliği Karşılaştırması

Python, değer karşılaştırmalarına ek olarak, nesnelerin kendilerini doğrudan karşılaştırma fikrini de destekler. Nesneler diğer değişkenlere (referans olarak) atanabilir. Her değişken aynı (paylaşılan) veri nesnesini işaret ettiğinden, bir değişken aracılığıyla gerçekleştirilen herhangi bir değişiklik nesneyi değiştirecek ve dolayısıyla aynı nesneye yapılan tüm referanslar aracılığıyla yansıtılacaktır.

Bunu anlamak için, değişkenleri artık nesnelerle bağlantılı olarak düşünmeniz ve değerlerin kendisiyle daha az ilgilenmeniz gerekecek. Üç örneğe bir göz atalım.

Bu ifadeye değer açısından baktığınızda, çoklu bir atama gerçekleştirdiğiniz ve hem foo1 hem de foo2 değişkenlerine 4 sayısal değerini atadığınız anlaşılıyor.

Bu bir dereceye kadar doğrudur, ancak kapakları kaldırdığınızda, içeriği veya 4 değeri olan sayısal bir nesnenin yaratıldığını göreceksiniz. Ardından, bu nesnenin referansı her iki foo1’e de atanır ve foo2, hem foo1 hem de foo2’nin aynı nesneye takma ad vermesiyle sonuçlanır. İki referanslı bir nesneyi gösterir.

Bu örnek ilkine çok benziyor: 4 değerine sahip sayısal bir nesne yaratılıyor ve ardından bir değişkene atanıyor. foo2 = foo1 oluştuğunda, foo2, foo1 ile aynı nesneye yönlendirilir çünkü Python, referansları ileterek nesnelerle ilgilenir. foo2 daha sonra orijinal değer için yeni ve ek bir referans olur. Yani hem foo1 hem de foo2 artık aynı nesneyi işaret ediyor. Yukarıdaki aynı rakam burada da geçerlidir.

Bu örnek farklı. Önce sayısal bir nesne oluşturulur, ardından foo1’e atanır. Ardından ikinci bir sayısal nesne oluşturulur ve bu sefer foo2’ye atanır. Her iki nesne de tam olarak aynı değeri saklasa da, sistemde gerçekten de iki farklı nesne vardır; foo1 birinciyi ve foo2 ikinciyi gösterir. Aşağıda, her iki nesnenin de aynı değere sahip olmasına rağmen artık iki farklı nesnemiz olduğunu gösteriyor.

Yukarıdaki diyagramlarımızda neden kutuları kullanmayı seçtik? Pekala, bu kavramı görselleştirmenin iyi bir yolu, bir kutuyu (içinde içerik olan) bir nesne olarak hayal etmektir. Bir değişkene bir nesne atandığında, kutuya yapıştırılacak bir “etiket” oluşturan bu, bir referans yapıldığını belirtir.

Aynı nesneye her yeni gönderme yapıldığında, kutunun üzerine başka bir çıkartma yapıştırılır. Referanslar terk edildiğinde, bir etiket kaldırılır. Bir kutu, yalnızca tüm etiketler kutudan çıkarıldığında “geri dönüştürülebilir”. Sistem bir kutuda kaç etiket olduğunu nasıl takip ediyor?

Her nesne, o nesneye yapılan toplam başvuru sayısını izleyen bir sayaçla ilişkilendirilmiştir. Bu sayı, basitçe, belirli bir nesneye kaç değişkenin “işaret ettiğini” gösterir. Bu, son bölümde tanıttığımız referans sayısıdır. Python, bir çift değişkenin gerçekten aynı nesneye atıfta bulunup bulunmadığını test etmek için is ve is not operatörlerini sağlar.

İfadeler, tümü Python anahtar sözcükleri olan ve, veya, ve değil, mantıksal mantıksal işleçler kullanılarak birbirine bağlanabilir veya olumsuzlanabilir. Bu Boole işlemleri, en yüksekten en düşüğe öncelik sırasına göre yapılır. Not operatörü en yüksek önceliğe sahiptir ve tüm karşılaştırma operatörlerinin hemen bir seviye altındadır. Bunu sırasıyla ve ve veya işleçleri takip eder.

Daha önce, Python’un tek bir ifade içinde birden çok karşılaştırmayı desteklediği kavramını tanıtmıştık. Bu ifadeler, onları bir araya getiren bir örtük ve operatöre sahiptir.

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

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).