Python language tutorials, patterns, and best practices
90 posts
Üretimsel otomasyon dünyasında cron işleri, veri borularını akıtan, raporları üreten ve sistemleri senkronize eden temel araçlardır. Ancak bu zamanlanmış görevler, gerçek dünyanın kaosu karşısında bağışık değildir. Ağ zaman aşımı...
Web kazıma son on yılda önemli ölçüde gelişti. Erken dönem betikleri yalnızca statik HTTP isteklerine dayanırken, modern web React, Angular ve Vue.js gibi çerçevelerle oluşturulan Tek Sayfa Uygulamaları (SPA'lar) tarafından domine ediliyor. Bu uygulamalar içeriği JavaScript aracılığıyla dinamik olarak işler,...
Veri setleri yönetilebilir binlerce satırdan milyonlara veya hatta milyarlarca satıra ulaştığında, Python'daki veri manipülasyonuna yönelik basit yaklaşımlar kendi ağırlıkları altında çökmeye başlar. Pandas kütüphanesi veri biliminin temel taşı olsa da, her türlü ağır işleme için doğası gereği optimize edilmemiştir.
Modern veri mühendisliğinde, tek bir web kazıma yöntemine güvenmek genellikle yetersiz kalır. Statik HTML ayrıştırma inanılmaz hızlıdır ancak JavaScript tarafından render edilen içeriklerde başarısız olur. Tersine, headless tarayıcılar sağlamdır ancak kaynak yoğun ve yavaştır.
Instagram'dan Pinterest'e kadar sayısız başarılı web uygulamasının omurgası olan Django, hızlı prototipleme için mükemmeldir ancak ölçeklenebilirlik için iç yapısını derinlemesine anlamak gerekir. Orta ve ileri düzey geliştiriciler için asıl meydan okuma, uygulamayı çalıştırmaktan ziyade onu sürdürülebilir, performanslı ve güvenli hale getirmektir.
Python'da Grafiksel Kullanıcı Arayüzü (GUI) geliştirme, uzun süredir yazılım mühendisleri arasında tartışılan bir konudur. Python betik yazma, veri bilimi ve arka uç geliştirme konularında öne çıkarken, sağlam masaüstü uygulamalar oluşturmak için güvenilir bir GUI kütüphanesine ihtiyaç duyar. İki isim bu manzarada sürekli olarak baskın konumdadır...
Python'un veri bilimi ekosisteminde Scikit-learn, klasik makine öğrenimi için tartışmasız liderdir. Derin öğrenme framework'leri öne çıksa da, Scikit-learn regresyon, sınıflandırma ve kümeleme için temel araçları sağlar.