Kariyer Karşilaştirmalar Veri Bilimi Web Geliştirme Yazılım

Python Kütüphaneleri: Hangisi Ne İşe Yardımcı Olur?

python kütüphaneleri

python kütüphaneleri

Bir kütüphaneyi düşündüğünüzde burnunuza hemen o eski kitapların kokusu, gözünüzün önüne o sessiz atmosfer gelir. Eğer Python kütüphaneleri içerisinde girebilseydik karşımıza kodunuzda kullanabileceğiniz modüllerle dolu organiza raflar çıkardı. İşte bu yüzden bu kütüphaneler çeşitli fonksiyonelliğin kaynaklarıdır. Geliştiriciler farklı kütüphanelerde bulunan önceden yazılmış ve iyi tanımlanmış kodları kullanarak kod yazmaktan kaçınırlar.

Bu rehber size programcıların modüllerini alıp kendi kodlarında kullandığı en iyi Python kütüphaneleri hakkında bilgi verecek. Sıkı değil pratik çalışmayı seven insanlardan biriyseniz bu kütüphanelerin size neler sunduğunu mutlaka görmeniz gerek!

Python kütüphaneleri kullanarak verimli bir şekilde kod yazarak tüm script’e harcayacağınız zamandan kar edeceksiniz. Ama her şey sırayla. İlk adım olarak bir Python kütüphanesi nedir ve alakalı konseptler nelerdir onları öğrenelim.

Öncelikle Öğrenilmesi Gereken Önemli Konseptler

Farklı Python kütüphaneleri hakkında konuşmaya başlamadan önce bazı önemli konseptleri göz önünde bulundurmanız gerekiyor. Örneğin derin öğrenme makine öğrenmesine ait bir işlemdir. İnsanlar hatalarından nasıl öğreniyorsa bilgisayarlarda da aynı şey geçerli. Derin öğrenme makinelerin örnekten öğrenmesini hedefliyor.

Diğer bir alakalı terim de insan beynini temsil eden yapay sinir ağlarıdır. Hangi şekilde diye sorduğunuzu duyar gibiyim. Yapay sinir ağları, insanların şekilleri tanımlama yollarını taklit eden algoritmaların kombinasyonudur. Bu yüzden konsept insan biyolojisini ele alarak görüntü ve ses tanımayı (ikisinden birini) programlama dünyasıyla buluşturur.

Python Kütüphaneleri Nedir?

Öncelikle Python kütüphanelerinin gerçek hayatta gidip sizi etkileyen kitapları aldığınız kütüphanelerden farklı olmadığını anlamalısınız. Her ikisi de bilgi kaynakları koleksiyonudur.

python kütüphaneleri

Ancak Python kütüphaneleri kitaplar yerine size kodlama işleminizde kullanacağınız modüller sunar. Tüm profesyonel geliştiriciler detaylı hazırlanmış modüllerden faydalanır. Bir şeyi yapmanın kolay yolu varsa neden onu seçmeyesiniz ki?

Python kütüphaneleri arasında araştırma yapmaya başladığınızda asıl ve üçüncü parti kütüphanelerinin sayısız derinliklerinde kaybolacaksınız. Pek çok modül koleksiyonu mevcut. Hangisini seçeceğinize karar verirken kafa karışıklığı yaşayabilirsiniz. Farklı alanlarda sivrilmeye çalışan bir programcıysanız size en uygun kütüphaneyi bulmaz zorlu bir görev olabilir.

Python’un çok yönlü bir dil olduğundan haberdarsınızdır. Kullanım alanı veri biliminden web geliştirmeye ve hatta makine öğrenmesine kadar genişlediği için programlama dünyasının incisi olarak görülüyor. Acemi bir Python programcısıysanız bilgilerinizi zenginleştirmek için bu dersi almanızı tavsiye ederiz.

Farklı Python kütüphaneleri farklı alanlarda modüller içerir. Sizinle TensorFlow, PyTorch, Numpy, Sklearn ve diğer popüler kütüphaneler içerisinde bir keşfe çıkacağız.

Bundan önce size bir soru sormak istiyorum; iş bulmakta zorlanan bir Python programcısı mısınız? Böyle durumlarda işverenlerin sorduğu bazı Python mülakat soruları hakkında okuma yapmanızı tavsiye ediyoruz. Bu soruları cevaplayamadığınız takdirde pozisyona hazır olmadığınız düşünülebilir. Python mülakat sorularından biri de Python kütüphaneleri hakkında konuşmayı gerektirir diyelim. Rehberimizi okuyarak bile bazı önemli noktalar üzerinde bilgi sahibi olabileceksiniz.

API ve Python: Göz Önünde Bulundurulması Gereken En İyi Kütüphaneler

API, application programming interface’in (uygulama programlama arayüzü) kısaltmasıdır. Makineden makineye iletişim aracılığıyla uygulamalar arasında etkileşimler için bir pencere oluşturur. Python’un API oluşturma işlemini hızlandıran framework’leri var. İşte seçebileceğiniz en yayın Python kütüphaneleri hakkında bazı seçenekler:

Flask

  • Flask, daha verimli bir API tasarlama işlemi sağlamak için tasarlanmış hızlı büyüyen bir web framework’tür. Flask’ın bunun yanı sıra pek çok olası kullanım alanı vardır.
  • Bu framework genel olarak web uygulaması geliştirmede kullanılır.
  • Flask hafif sıklettir. Birim testi için destek sağlar ve istemci taraflı oturumlarda çerezleri korur.
  • Geliştiricilerin bu framework’ü sevmesinin neden detaylı hazırlanmış olmasıdır. Öğrenebileceğiniz birçok farklı kullanım alanı mevcuttur.

Django

  • Django, Python temelli başka bir üçüncü parti web framework’tür.
  • Diğer Python kütüphaneleri arasında Django’nun ana işlevi karmaşık veri taban esaslı web sitelerini geliştirme işlemini basitleştirmektir.
  • Django kütüphanesi pek çok yönetim aracına sahiptir. Böylelikle geliştiriciler başka araçlar kullanmadan kod oluşturabilirler.
  • Django REST minimum kodla Web API’ları oluşturmak için kullanılan framework’tür.

Falcon

  • Falcon hafif sıklet, SWGI uyumlu bir web framework’tür. RESTful API’lar oluşturmak için tasarlanmıştır.
  • Yeni başlayanlar ilk projelerini oluştururken sunulan detaylı rehberlikten oldukça memnundur.
  • Falcon her türlü donanımda çalışır ve sadece iki üçüncü parti bağımlılıklara itimat eder.

Eve

  • Eve, Flask ve Cerberus tarafından desteklenen Python temelli ücretsiz bir REST API framework’tür.
  • Eşsiz, özelliklerle dolu RESTful web hizmetleri geliştirmeyi hızlandırır.
  • MongoDB’yi destekler ve eklentilerinden dolayı oldukça uyumludur.

AI ve Python: Faydalı Kütüphaneler

python kütüphaneleri

BT sektörü, öğrenme konusunda insan benzeri davranışlara sahip akıllı makineler gelişimini hızlandırıyor. İnsan zekasının simülasyonu özellikle bu bilim dalı için tasarlanmış çeşitli Python kütüphaneleri aracılığıyla gerçekleştiriliyor. Bir makinenin düşünmesini, öğrenmesini ve problem çözebilmesini istiyorsanız size yardımcı olacak şu kütüphanelere bir göz atmanız gerekiyor:

 

TensorFlow

  • TensorFlow açık kaynaklı bir kütüphanedir.
  • Bu modüldeki sayısal hesaplama veri akışı grafiklerinin kullanımını dahil eder.
  • Matematiksel eylemlerin kavramsallaştırılmasına farklı bir bakış açısı sunar.
  • Bu framework’le yapay sinir ağları oluşturabilir ve bu ağları eğitebilirsiniz.
  • Yapay sinir ağları örnekten öğrenmeyle yetiştirildikleri için yapay zekanın önemli bir parçasıdır. TensorFlow hakkında daha fazla bilgiye bu rehberin diğer bölümlerinde ulaşabileceksiniz.

PyTorch

  • PyTorch açık kaynaklı bir kütüphanedir.
  • Lua temelli bir framework’tür. Model oluşturma ve ürün ölçeklendirme için tasarlanmıştır.
  • Bu modül çok çeşitli makine öğrenmesi algoritmalarına sahiptir.
  • PyTorch kullanıcılara karmaşık tersör hesaplamaları gerçekleştirme olanağı sunar.
  • Ayrıca TensorFlow’un en büyük rakibidir.

Theano

  • Theano, çok boyutlu dizilere matematiksel operasyonlar gerçekleştiren Python temelli bir kütüphanedir.
  • Framework, CPU yerine GPU kullanır. Bu yüzden yüksek üretkenlik seviyelerine sahiptir.
  • Theano’yla geliştiriciler derin öğrenme modelleri veya wrapper kütüphaneleri oluşturur.
  • Framework’ün başka bir avantajı da büyük yapay sinir ağı algoritmaları için gerekli hesaplama yöntemlerini yönetebilmesidir.

Keras

  • Keras, derin öğrenme modelleri için kullanılan Python temelli bir kütüphanedir.
  • Diğer Python kütüphaneleri ile de uyumludur (TensorFlow ve Theano dahil).
  • Framework’ün ana amacı yapay sinir ağlarının hızlı prototiplenmesidir.
  • Geliştiriciler derin yapay sinir ağlarıyla deney yapabilir ve bu ağları eğitebilirler.

Scikit-learn

  • Scikit-learn veya Sklearn makine öğrenmesi modelleri oluşturmak için kullanılan Python temelli bir kütüphanedir.
  • Regresyon, kümeleme ve sınıflandırma için kullanılan pek çok öğrenme algoritmasına sahiptir.
  • Sklearn NumPy ve SciPy ile uyumludur. Yani farklı Python kütüphaneleri ile kolaylıkla çalışabilir. Bu kütüphane hakkında daha fazla bilgiye rehberimizin devamında ulaşabileceksiniz.

Raund Bir: PyTorch TensorFlow’a Karşı

Bu iki kütüphane arasındaki üstünlük rekabeti bir süredir devam ediyor. Ancak kimse her ikisinin de en iyi Python kütüphaneleri arasında yer aldığını inkar etmiyor. PyTorch da TensorFlow da makine öğrenmesi, derin öğrenme ve yapay sinir ağları yönetimi modülleri sağlamak için tasarlandı.

Her iki framework de benzer alanlarda görevlendirildiğinden ikisinin arasında bir rekabet olması çok normal. Gelin ikisinin arasındaki ana farklara ve avantajlara göz atıp bu tartışmaya bir nokta koymaya çalışalım.

Meşhur Yaratıcılar: Facebook ve Google

BT sektörünün iki devi bu kütüphaneleri hayata geçirdi. PyTorch şaheseri Facebook’a ait ve Torch temelli. Peki ya TensorFlow? O da Google’ın incisi ve Theano temelli. Başka bir deyişle iki kütüphanenin de ailesi zengin ve meşhur.

Windows Desteği

Bir süredir Microsoft Windows işletim sisteminin kullanıcıları PyTorch partisine davet edilmiyor. Bu açık kaynaklı makine öğrenmesi kütüphanesi PyTorch Windows desteğini 2018’in Nisan ayında yayınladı. TensorFlow Windows kullanıcılarına ulaşmak için 2016 yılında bu adımı atmıştır.

Diğer İşletim Sistemlerine Destek

Bu iki Python kütüphanesinin desteklediği sistemler hala değişiklik gösteriyor. PyTorch Windows desteği iyi karşılansa da hala TensorFlow’un sunduğu daha çok şey var. PyTorch, Linux, macOS ve Windows desteğine sahipken TensorFlow Linux, macOS, Windows, Android ve JavaScript’te kullanılabiliyor. Google, JavaScript’te makine öğrenmesi için TensorFlow.js 1.0’ı yayınladı.

Hesaba Dayalı Grafiklerdeki Farklar

PyTorch TensorFlow rekabetinden bahsederken hesaba dayalı grafikleri yönetim şekillerindeki farkları ele almadan olmaz. Bu grafikleri nöral kod ağlarının optimizasyonunda önemli bir rol oynuyor. Neden mi? Çünkü işlemlerin ve bilgilerin akışını görselleştiriyorlar.

PyTorch’la programcılar, grafiğin belli bölümlerini temsil eden kod satırlarını yorumlayarak tasarladıkları dinamik grafikler oluşturabiliyor. TensorFlow grafik üretimine farklı bir şekilde yaklaşıyor. Grafikler derleme işlemini takip etmesi gerekiyor. Sonrasında TensorFlow Execution Engine’i kullanarak çalışmaları gerekiyor.

Kulağa daha çok iş gibi geliyor değil mi? Doğru bildiniz. TensorFlow kullanarak grafik oluşturmak isterseniz değişken denetimi hakkında bilgi sahibi olmanız gerekecek. Ayrıca, PyTorch normal Python hata ayıklayıcısını kullanmanıza olanak tanıyor. TensorFlow standart olanı kullanmıyor. Bu yüzden yeni konseptler öğrenmeden grafik oluşturmanız gerekiyorsa ve bu iki kütüphane arasında seçim yapmak zorunda kaldıysanız PyTorch sizin için doğru seçim.

Makine Öğrenmesi Modellerinin Görselleştirilmesi

İlk izlenim her şeydir. Projeniz hakkında bir sunum hazırlıyorsanız hatasız ve takibi olay bir sunuma sahip olmak önemlidir. TensorFlow makine öğrenmesi modellerinin görselleştirilmesine olanak sağlayan TensorBoard’a sahiptir. Programcılar hata belirleme ve grafiklerin kusursuzluğunu yansıtmak için bu aracı kullanır. PyTorch’un böyle bir fonksiyonu yoktur ancak benzer sonuçları almak için üçüncü parti araçları kullanabilirsiniz.

Kullanıcı Toplulukları

Bu iki Python kütüphanesi arasında popülarite farkı da mevcut. Şaşırmamak gerek, TensorFlow uzun zamandır piyasada. Programcılar makine öğrenmesi ve derin öğrenmeyle alakalı şeylerde bu framework’ü daha çok kullanıyor. Bu yüzden projenizde ilerlerken bir sorunla karşılaşırsanız unutmayın ki TensorFlow’un topluluğu PyTorch’un topluluğundan büyük.

Kim Kazandı?

PyTorch ve TensorFlow tartışmasına kesin bir çözüm aradık ama göründüğü üzere pek de kolay değil. Programcılar kendi ihtiyaçlarına daha uygun olan framework’ü seçmeliler. Üstelik her iki kütüphaneye de kısa bir giriş yapmış olduk. Birkaç farklılık üzerinden varsayımlar yapamayız. Hangi framework’ün en iyi arkadaşınız olduğuna siz karar vereceksiniz.

NumPy Nedir?

Bu kütüphanenin tam adını duyduktan sonra genel kullanımını hemen çıkaracaksınız: Numerical Python. Anlayacağınız üzere bu modül sayılarla çalışıyor. NumPy, çok boyutlu dizilerin ve matrislerin oluşturulmasında ve yönetiminde kullanılan açık kaynaklı bir yazılımdır. Bu kütüphane karmaşık dizilerle başa çıkan çeşitli fonksiyonlara sahiptir.

Peki NumPy nedir? Çok boyutlu dizilerin yönetimi için üst düzey matematiksel fonksiyonlar sağlayan Python kütüphanelerinden biridir. NumPy’nin sağladığı modüllerle hatasız hesaplamalar gerçekleştireceksiniz. Ayrıca Python’un bu veri yapılarıyla kullanımını da geliştireceksiniz.

Sklearn Kütüphanesi Kullanımı

Rehberimizdeki son Python kütüphanesi olan Sklearn 2007’de geliştirildi. Bu kütüphane de makine öğrenmesi üzerinde çalışan geliştiriciler tarafından sevilerek kullanılıyor. Sklearn (diğer adıyla scikit-learn) etiketlenmemiş nesneleri gruplandıran, değişkenler arasındaki ilişkileri öngören ve yeni gözlemlerdeki sınıflandırmayı belirleyen bir kütüphanedir.

Başka bir deyişle daha verimli bir makine öğrenmesi için çok sayıda öğrenme algoritmasına erişebilirsiniz. Ücretsiz Sklearn Python kütüphanesi istatistiksel modelleme ve makine öğrenmesi için oldukça faydalı bir araçtır!

Son

Seçebileceğiniz daha pek çok Python kütüphanesi bulunuyor. Birbirinden farklı özelliklere sahip birçok seçenek sizleri bekliyor. Farklı kütüphaneler farklı görevleri gerçekleştiren modüllere sahip. Bu yüzden kodunuza gereken modül türünü seçmeniz gerekiyor. Yazının tamamını şöyle özetleyelim:

  1. API oluşturma için geliştiriciler Flask, Django, Eve veya Falcon kütüphanelerini tercih ediyor.
  2. Yapay zeka ve derin öğrenme ile alakalı konularda TensorFlow, PyTorch, Theano, Keras ve Sklearn gibi kütüphaneler tercih ediliyor.
  3. En iyi iki kütüphane PyTorch ve TensorFlow. Makine öğrenmesi, derin öğrenme ve yapay sinir ağları yönetimiyle alakalı modüllere sahipler. Her ikisi de programcıları benzer özellikleriyle çekiyor ama göz önünde bulundurmanız gereken bazı farklar varı. En göze çarpan farklardan biri PyTorch’un geliştiricilere dinamik grafikler oluşturma imkanı sunması. TensorFlow grafik oluşturma işlemi statik ve konseptler hakkında bilgi sahibi olmayı gerektiriyor.
  4. NumPy, başka bir ücretsiz Python kütüphanesi. Çok boyutlu dizilerin yönetimi için üst düzey matematiksel fonksiyonlar sağlıyor.
  5. Sklearn de başka bir ücretsiz Python kütüphanesi. Makine öğrenmesiyle ilgili işlemlerle yakından alakalı. Destek vektör makinesi, gradyan artırma, k-means, rassal ormanlar ve DBSCAN gibi algoritmalar içeriyor.

Yorum Ekle

Yorum yapmak için buraya tıklayın

Daha fazla Kariyer, Karşilaştirmalar, Veri Bilimi, Web Geliştirme, Yazılım
kodlama kitapları
Yeni Başlayanlara En İyi Kodlama Kitapları

Kapat