Guido van Rossum’un okunabilir koda, pratik bir standart kütüphaneye ve canlı bir ekosisteme verdiği önem sayesinde Python’un otomasyon, veri ve yapay zekada nasıl öne çıktığını keşfedin.
Python, Guido van Rossum’un basit ve fikirli bir duruşuyla başladı: programlama dilleri, kodu çalıştıran makinelerden çok, kodu okuyan ve bakımını yapan insanlara hizmet etmeli. Guido 1980’lerin sonlarında Python’u başlatırken "zeki" bir dil icat etmeye çalışmıyordu. Geliştiricilerin fikirleri daha az sürprizle ve daha az törenle net ifade etmelerine yardımcı olacak pratik bir araç istiyordu.
Çoğu yazılım ilk taslağından çok daha uzun yaşar. Takımlara devredilir, aylar sonra tekrar bakılır ve orijinal yazanın öngörmediği şekillerde genişletilir. Python’un tasarımı bu gerçeği kucaklar.
Yoğun tek satırlık ifadeler veya ağır noktalama işaretlerini teşvik etmek yerine, Python sizi açık talimatlar gibi okunan koda yönlendirir. Girintileme sadece stil değil; sözdiziminin bir parçasıdır; bu da yapıyı görmezden gelmeyi zorlaştırır ve taramayı kolaylaştırır. Sonuç, özellikle ekiplerde gözden geçirme, hata ayıklama ve bakım için genellikle daha basit kodtur.
İnsanlar Python’un otomasyonda, veri biliminde ve yapay zekada “hakim” olduğunu söylediğinde genellikle birçok kullanım durumunda benimsenmiş ve varsayılan seçim olduğunu kastederler:
Bu, Python’un her konuda en iyi olduğu anlamına gelmez. Bazı görevler C++/Rust’un ham hızını, Swift/Kotlin’in mobil odaklı ekosistemini veya JavaScript’in tarayıcı içi erişimini gerektirir. Python’un başarısı her kıyaslamayı kazanmasından ziyade, açıklık, pratiklik ve canlı bir ekosistem aracılığıyla zihin paylaşımını kazanmasındandır.
Aşağıda Python’un insan-öncelikli tasarımının gerçek dünyadaki etkisini inceleyeceğiz: okunabilirlik felsefesi, “batteries included” standart kütüphane, pip ve PyPI aracılığıyla paketleme ve yeniden kullanım, ve otomasyon, veri bilimi ile yapay zekayı ortak Python merkezli iş akışına çeken ağ etkisi.
Python’un “hissi” tesadüfi değildir. Guido van Rossum, yazdığınız kodun ifade etmeye çalıştığınız fikre mümkün olduğunca yakın görünmesi için dili tasarladı—çok fazla noktalama olmadan.
Birçok dilde yapı küme parantezleri ve noktalı virgüllerle işaretlenir. Python bunun yerine girintilemeyi kullanır. Bu katı görünse de, kodu temiz ve tutarlı bir şekle zorlar. Taramanız gereken sembol sayısı azaldığında, gözleriniz sözdizimi gürültüsünden çok gerçek mantık (isimler, koşullar, veriler) üzerinde zaman harcar.
İşte kasıtlı olarak dağınık bir sürüm (basit bir kural: “erişkinleri ve reşit olmayanları etiketle”):
def tag(ages):
out=[]
for a in ages:
if a\u003e=18: out.append(\"adult\")
else: out.append(\"minor\")
return out
Ve burada ne yaptığını söyleyen okunabilir bir versiyon:
def tag_people_by_age(ages):
tags = []
for age in ages:
if age \u003e= 18:
tags.append(\"adult\")
else:
tags.append(\"minor\")
return tags
Hiçbir “zeki” şey değişmedi—sadece boşluklar, isimlendirme ve yapı. Mesele bu: okunabilirlik genellikle tekrarlanan küçük seçimlerdir.
Otomasyon betikleri ve veri boru hatları yıllarca yaşama eğilimindedir. Orijinal yazar başka yere gider, ekip arkadaşları kodu devralır ve gereksinimler değişir. Python’un okunabilir varsayımları devir teslim maliyetini azaltır: hata ayıklama daha hızlıdır, kod incelemeleri daha sorunsuzdur ve yeni katkıda bulunanlar daha güvenle değişiklik yapabilir.
Python’un yaygın stil rehberi PEP 8 mükemmellikle ilgili değil—öngörülebilirlikle ilgilidir. Bir ekip paylaşılan konvansiyonları uyguladığında (girintileme, satır uzunluğu, isimlendirme), kod tabanları projeler arasında bile tanıdık gelir. Bu tutarlılık Python’u tek kişilik bir betikten şirket çapında bir araca ölçeklendirmeyi kolaylaştırır.
Python’un “pratiklik” fikri basittir: faydalı işleri minimal ayarla yapabilmelisiniz. Buradaki “minimal”, köşelerden kaçınmak değil; daha az üçüncü taraf bağımlılığı, başta daha az karar ve bir dosyayı ayrıştırmak veya işletim sistemiyle konuşmak için daha az şey yüklemek demektir.
Python’un erken büyümesinde standart kütüphane sürtünmeyi azalttı. Python’u kurduysanız, ortak görevler için zaten bir araç kutunuz vardı—bu sayede betikler paylaşılabilir ve dahili araçların bakımı daha kolaydı. Bu güvenilirlik Python’un şirket içinde yayılmasına yardımcı oldu: bir şeyi hızlıca inşa edebiliyordunuz, önce uzun bir üçüncü taraf paket listesi üzerinde pazarlık yapmanız gerekmiyordu.
Python’un “şarjları” günlük koddaki yerlerini alır:
datetime zaman damgaları, planlama ve tarih aritmetiği için—loglar, raporlar ve otomasyonun temeli.csv elektronik tablo dostu veriyi içe/dışa aktarmak için, özellikle iş akışlarında.json API’ler ve yapılandırma dosyaları için, Python’u hizmetler arasında doğal bir yapıştırıcı yapar.pathlib temiz, platformlar arası dosya yolları için, betikleri taşınabilir kılar.subprocess diğer programları çalıştırmak, araçları zincirlemek ve sistem görevlerini otomatikleştirmek için.Bu yerleşik kapsama, Python’u hızlı prototipler için çok uygun kılar: bir fikri hemen deneyebilir ve proje “gerçek” olduğunda her şeyi yeniden yazmadan rafine edebilirsiniz. Birçok dahili araç—rapor üreteçleri, dosya taşıyıcılar, veri temizleme işleri—küçük ve başarılı kalır çünkü standart kütüphane zaten sıkıcı ama gerekli parçaları hallediyor.
Python’un popülerliği sadece dilin kendisiyle ilgili değil—aynı zamanda kurar kurmaz neler yapabileceğinizle ilgili. Büyük bir ekosistem bir çark etkisi yaratır: daha fazla kullanıcı daha fazla kütüphane yazarı çeker, bu da daha iyi araçlar üretir ve daha fazla kullanıcıyı çeker. Bu, Python’u otomasyondan analize ve web uygulamalarına kadar pratik hissettiren bir yapı haline getirir.
Çoğu gerçek proje mevcut kütüphaneleri birleştirerek inşa edilir. Excel dosyalarını okumak, bir API çağırmak, sayfa kazımak, bir model eğitmek veya PDF oluşturmak mı istiyorsunuz? Büyük olasılıkla birisi bunun %80’ini zaten çözmüştür. Bu yeniden kullanım zaman kazandırır ve riski azaltır, çünkü popüler paketler birçok ortamda test edilir.
venv ile oluşturulur) bir projenin paketlerinin başka bir projeyle çatışmaması için izole bir "baloncuktur".Bağımlılıklar, projenizin ihtiyaç duyduğu paketler artı bu paketlerin ihtiyaç duyduğu paketlerdir. Çakışmalar, iki kütüphanenin aynı bağımlamanın farklı sürümlerini istemesi veya yerel makinanızda eski deneylerden kalan paketler olduğunda ortaya çıkar. Bu, klasik “benim bilgisayarımda çalışıyor” sorununa yol açabilir.
Proje başına bir virtual environment kullanın, sürümleri sabitleyin (kurulumların tekrarlanabilir olması için) ve bir requirements.txt (veya benzeri) güncel tutun. Bu küçük alışkanlıklar Python’un ekosistemini bir tahmin oyunundan bir güçlendiriciye çevirir.
Otomasyon, tekrarlayan işleri küçük programlarla (genellikle “betikler”) değiştirmek demektir: dosyaların yeniden adlandırılması, verilerin taşınması, sistemlerden bilgi çekme veya her hafta aynı raporu üretme. Python, okunması kolay ve hızlıca ayarlanabilmesi nedeniyle varsayılan tercih oldu. Operasyon ve IT iş akışlarında “son mil” her zaman değişir—klasörler taşınır, API’ler alan ekler, isimlendirme kuralları evrilir. Okunabilir bir betik gözden geçirmeyi kolaylaştırır, devri güvenli kılar ve sabah 2’de düzeltmeyi hızlandırır.
Python, çok fazla kurulum gerektirmeden geniş bir görev yelpazesine uyar:
Python’un sözdizimi karışık ekipler için betikleri erişilebilir kılar ve ekosistemi ortak işleri rutin hale getirir: JSON ayrıştırma, Excel okuma, HTTP API’leriyle konuşma ve log yönetimi.
Otomasyon ancak güvenilir çalıştığında yardımcı olur. Birçok Python işi basit başlar—cron (Linux/macOS) veya Görev Zamanlayıcı (Windows) ile planlanır—ve ekipler yeniden deneme, uyarı ve geçmiş gerektiğinde görev yöneticilerine veya orkestratörlere taşır. Betik genellikle aynı kalır; onu tetikleme şekli evrilir.
Python’un veri bilimindeki yükselişi sadece daha hızlı makineler veya daha büyük veri setleriyle ilgili değildi. Bir iş akışıyla ilgiliydi. Veri işi yinelemelidir: bir şey dener, çıktıyı inceler, ayarlar ve tekrar eder. Python bu zihniyeti REPL (etkileşimli kabuk) ile zaten destekliyordu; daha sonra Jupyter notebook’lar yoluyla daha paylaşılabilir bir etkileşim biçimi kazandı.
Notebook, kodu, grafikleri ve notları bir arada tutmanızı sağlar. Bu, dağınık veriyi keşfetmeyi, kararları ekip arkadaşlarına açıklamayı ve aynı analizi sonra yeniden çalıştırmayı kolaylaştırdı. Bireyler için geri bildirim döngüsünü kısalttı; ekipler için sonuçları gözden geçirmeyi ve çoğaltmayı kolaylaştırdı.
İki kütüphane Python’u günlük analiz için pratik bir araç yaptı:
Bunlar standart hale geldikten sonra Python, "veri analiz edilebilen genel amaçlı dil" olmaktan "veri işinin yapıldığı varsayılan ortam" haline geçti.
Çoğu veri projesi aynı ritmi takip eder:
Görselleştirme araçları bu akışa doğal şekilde uyar. Pek çok ekip başlangıç için Matplotlib kullanır, istatistiksel grafikler için Seaborn tercih edilir ve etkileşimli panolar gerektiğinde Plotly’ye yönelir.
Önemli nokta: etkileşimli keşif (notebook’lar) + ortak veri temeli (NumPy ve pandas) + grafik araçları birbirini güçlendirir.
Python, AI’ı "hızlı çalıştırdığı" için kazanmadı. Araştırmacıların, veri bilimcilerin ve mühendislerin hepsinin okuyup değiştirebileceği ve her şeye bağlayabileceği ortak arayüz olduğu için kazandı. Pek çok AI ekibinde Python bir yapıştırıcıdır: veri erişimi, özellik mühendisliği, eğitim kodu, deney izleme ve konuşlandırma araçlarını birbirine bağlar—ağır hesaplama başka yerde gerçekleşse bile.
Birkaç kütüphane ekosistemi hizaya sokan çapa oldu:
Bu projeler sadece özellik eklemedi—veri setleri, model API’leri, metrikler, kontrol noktaları gibi kalıpları standartlaştırdılar; bu da kod paylaşımını şirketler ve laboratuvarlar arasında kolaylaştırdı.
Çoğu derin öğrenme “Python kodu” aslında orkestrasyondur. PyTorch veya TensorFlow çağrıldığında; gerçek iş, C/C++ ve CUDA çekirdeklerinde, GPU’lar üzerinde çalışır. Bu yüzden okunabilir Python eğitim döngülerini korurken matris ağırlıklı hesaplamalarda yüksek performans elde edebilirsiniz.
Python’da AI işini pratikçe düşünmenin yolu bir döngüdür:
Python, hesaplama motoru Python olmasa bile bir okunabilir iş akışında tüm yaşam döngüsünü desteklediği için parlıyor.
Python sık sık “yavaş” olarak tanımlansa da bu hikâyenin sadece yarısıdır. İnsanların güvendiği birçok Python aracı hızlıdır çünkü ağır iş derinlerde derlenmiş kodda—genellikle C, C++ veya optimize edilmiş yerel kütüphanelerdedir—çalışır. Python üstte okunabilir “yapıştırıcı” olarak kalır.
Popüler kütüphanelerin çoğu basit bir fikir üzerine kuruludur: kullanıcıya yönelik API’yi Python’da yazın ve pahalı parçaları (sık döngüler, büyük dizi işlemleri, ayrıştırma, sıkıştırma) bilgisayarın çok daha hızlı çalıştırabileceği yerel koda itin.
Bu yüzden temiz ve üst düzey görünen kod ciddi iş yüklerini hâlâ çalıştırabilir.
Performansın önemli olduğu durumlarda ekiplerin kullandığı birkaç yerleşik yol vardır:
Bunu şu şekilde düşünün: Python iş akışını denetler; yerel kod ağır matematiği yapar. Python veri yüklemeyi, yapılandırmayı ve "sonra ne olacağını" koordine ederken, derlenmiş kod "milyonlarca kez yap" gereken işleri hızlandırır.
Büyük sayısal hesaplamalarda CPU darboğazına takıldığınızda, daha düşük gecikme ihtiyaç duyduğunuzda veya sıkı maliyet kısıtlarında yüksek hacimli işlem yapmanız gerektiğinde dilleri karıştırmak performans için mantıklı olur. Bu durumlarda Python’u açıklık ve geliştirme hızı için tutun—sadece kritik bölümleri optimize edin.
Python’un popülerliği sadece sözdizimi veya kütüphanelerle ilgili değil. Kararlı, kapsayıcı bir topluluk insanların dilde kalmasını kolaylaştırır—yeni başlayanlar desteklenir ve şirketler zaman ve para yatırmaya daha güven duyar. Aynı dil hafta sonu betikleri ile kritik sistemler arasında çalışabildiğinde, tutarlılık önem kazanır.
Python, açık öneriler olan PEP’ler (Python Enhancement Proposals) aracılığıyla evrilir. Bir PEP, değişiklik önermek, neden gerektiğini açıklamak, ödünleşmeleri tartışmak ve nihai kararı belgelemek için yapılandırılmış bir yoldur. Bu süreç tartışmaları herkese açık tutar ve "sürpriz" değişikliklerin önüne geçer.
Python yüz binlerce katkıda bulunanla bile neden tutarlı hissediyor merak ederseniz—PEP’ler bunun büyük bir sebebidir. Bunlar, insanlar daha sonra başvurabilecekleri ortak bir kayıt oluşturur. (Neye benzediğini görmek isterseniz, /dev/peps’i inceleyin.)
Python 2’den Python 3’e geçiş genellikle zahmetli hatırlanır, ama uzun vadeli bakımın bir dersi olarak da faydalıdır. Amaç değişim için değişim değildi; metin işleme ve daha temiz dil özellikleri gibi gelecekte Python’a zarar verecek tasarım sınırlamalarını düzeltmekti.
Geçiş yıllar aldı ve topluluk uyumluluk araçları, taşıma kılavuzları ve net takvimler üzerinde çok çalıştı. Bu sabır—ve geleceği önceliklendirme isteği—Python’un parçalanmadan kaçınmasına yardımcı oldu.
Guido van Rossum Python’un erken yönünü şekillendirdi, ancak bugün Python’un yönetişimi topluluk liderlidir. Basitçe: kararlar şeffaf süreçler aracılığıyla alınır ve güvenilir gönüllüler ile gruplar tarafından sürdürülür; tek bir kişiye dayalı değildir. Bu süreklilik Python’un büyürken bile güvenilir kalmasının büyük bir nedenidir.
Python, kod öğrenirken her yerde karşınıza çıkar—okullar, bootcamp’ler ve kendi kendine çalışma—çünkü ilk çalışan programınız ile aranızdaki "tören"i en aza indirir. Metin yazdırabilir, bir dosya okuyabilir veya basit bir web isteği yapabilirsiniz; çok az kurulumla dersler anında ödüllendirici olur.
Yeni başlayanlar temiz sözdiziminden (az sembol, net anahtar kelimeler) ve yardımcı hata mesajlarından faydalanır. Ama Python’un tutkal kalmasını sağlayan daha büyük sebep, sonraki adımlar için dil değiştirme gerekmemesidir: aynı temel beceriler betiklerden daha büyük uygulamalara ölçeklenir. Bu süreklilik nadirdir.
Okunabilir kod sadece öğrenenler için güzel değildir—sosyal bir avantajdır. Kod düz talimatlar gibi okunduğunda, mentorlar daha hızlı inceleyebilir, iyileştirmeleri her şeyi yeniden yazmadan gösterebilir ve desenleri adım adım öğretebilir. Profesyonel ekiplerde aynı okunabilirlik kod incelemede sürtüşmeyi azaltır, işe alıştırmayı kolaylaştırır ve başkasının kodunu sürdürme maliyetini düşürür.
Python’un popülerliği kurslar, öğreticiler, belgeler ve Soru&Cevap döngüsünün artmasına yol açar. Ne yapmaya çalışırsanız çalışın—CSV ayrıştırmak, elektronik tabloları otomatikleştirmek, API oluşturmak—bunu çalıştırabileceğiniz örneklerle açıklayan birisi muhtemelen vardır.
python --version komutunun çalıştığını doğrulayınprint() kullanın, sonra bir hata ayıklayıcı deneyinPython otomasyon, veri işleri ve yapıştırıcı kod için mükemmel bir varsayılan olsa da, evrensel en iyi seçim değil. Nerede zorlandığını bilmek doğru aracı seçmeyi sağlar.
Python yorumlanır, bu da CPU-ağırlıklı işlerde derlenmiş dillere göre genellikle daha yavaş olabileceği anlamına gelir. Sıcak noktaları hızlandırabilirsiniz, ama ürününüz baştan sona “hızlı kod” ise derlenmiş bir dilde başlamak daha basit olabilir.
İyi alternatifler:
Python’un yaygın uygulaması (CPython) Global Interpreter Lock (GIL) içerir; bu, aynı anda yalnızca bir iş parçacığının Python bytecode’u çalıştırabileceği anlamına gelir. Bu genellikle I/O-ağırlıklı programları (ağ çağrıları, veritabanı beklemeleri, dosya işlemleri) etkilemez, ancak CPU-ağırlıklı çok iş parçacıklı kod için ölçeklemeyi sınırlayabilir.
Çözümler: multiprocessing kullanmak, hesaplamayı yerel kütüphanelere taşımak veya CPU-işlem ölçeklemesi daha iyi olan bir dil seçmek.
Python doğal olarak yerel mobil UI’lar veya doğrudan tarayıcıda çalışması gereken kod için uygun değildir.
İyi alternatifler:
Python tip ipuçlarını destekler, ancak zorunlu bir şekilde uygulanan tip denetimi opsiyoneldir. Kuruluşunuzda birincil koruyucu olarak sıkı, zorunlu tip denetimi gerekiyorsa derleyicinin daha çok garantör olduğu dillere yönelebilirsiniz.
İyi alternatifler: TypeScript, Java, C#.
Bu durumlarda Python yine de orkestrasyon katmanı veya hızlı prototipleme için değerli olabilir—sadece tek çözüm olarak düşünmeyin.
Python’un kalıcılığı birbirini güçlendiren üç pratik sürücüye dayanır.
Okunabilirlik süs değil—tasarım kısıtlamasıdır. Net, tutarlı kod projelerin gözden geçirilmesini, hata ayıklamayı ve devir teslimi kolaylaştırır; bir betik “başkasının problemi” haline gelirken bunun önemi ortaya çıkar.
Ekosistem çarpan etkisidir. pip ve PyPI üzerinden dağıtılan geniş yeniden kullanılabilir kütüphane kataloğu, temel şeyleri yeniden icat etmek yerine sonuçları göndermenizi sağlar.
Pratiklik "batteries included" standart kütüphanede görünür. Dosyalar, JSON, HTTP, loglama, test gibi yaygın görevlerin düz bir yolu vardır; üçüncü taraf arama zahmetini azaltır.
Bir hafta sonu içinde bitirebileceğiniz küçük bir proje seçin, sonra genişletin:
Hafta sonu betiğiniz insanlara bağlı hale gelirse, sonraki adım genellikle ince bir ürün katmanıdır: bir web UI, kimlik doğrulama, bir veritabanı ve dağıtım. Bu noktada bir platform olan Koder.ai yardımcı olabilir—sohbette uygulamayı tarif ederek production-ready bir React ön yüzü, Go + PostgreSQL arka uç, barındırma, özel alanlar ve snapshot’larla rollback üretebilir. Python’u güçlü olduğu yerde tutun (otomasyon işleri, veri hazırlığı, model orkestrasyonu) ve kitle büyüdüğünde sürdürülebilir bir arayüzle sarın.
Kapsamı dar tutun, ama iyi alışkanlıklar uygulayın: bir virtual environment, bir requirements dosyası ve birkaç test. Başlangıç noktası arıyorsanız /docs için kurulum rehberine veya /blog’da iş akışı örneklerine bakabilirsiniz.
Bu konuyu eyleme dönüştürmek için tam metin şunları içermeli:
Bitirirken somut bir hedef verin: açıklayabileceğiniz, iki kez çalıştırabileceğiniz ve bir kez geliştirebileceğiniz küçük bir Python projesi yayınlayın.
Guido van Rossum, Python’u insan okunabilirliğini ve düşük sürtünmeli geliştirmeyi önceliklendirecek şekilde tasarladı. Amaç, "zekice" veya olabildiğince kısa tuş vuruşlarına odaklanan bir dil değil; zaman içinde yazması, incelemesi ve bakım yapması kolay kod üretmekti.
Çoğu kod, yazılmasından çok daha fazla okunur. Python’un kuralları (anlaşılır sözdizimi, anlamlı girintileme, sade kontrol akışları) “sözdizimi gürültüsü”nü azaltır; bu da devir teslimleri, hata ayıklamayı ve kod incelemelerini hızlandırır—özellikle ekiplerde ve uzun ömürlü betiklerde.
Python, döngüler ve koşullar gibi blokları belirtmek için girintiyi sözdiziminin bir parçası olarak kullanır. Bu, tutarlı bir yapı zorunlu kılar ve kodun taranmasını kolaylaştırır; ancak boşluklara dikkat etmenizi gerektirir (girintilemeyi gösteren/işleyen bir editör kullanın).
“Batteries included” ifadesi, Python’un birçok ortak görev için ek kurulum gerektirmeyen geniş bir standart kütüphaneyle geldiği anlamına gelir. Örneğin:
datetime zaman damgaları, planlama ve tarih aritmetiği içinjson ve csv yaygın veri formatları içinOtomasyon işi sürekli değişir (klasörler taşınır, API’ler yeni alanlar ekler, isimlendirme kuralları evrilir). Python burada popüler çünkü betikleri hızlı yazıp düzeltebilir ve başkaları daha sonra anlayabilir. Ayrıca dosyalar, HTTP API’leri, günlükler ve veri dönüşümleri gibi “birleştirici” görevlerde güçlüdür.
PyPI, halka açık Python paket kataloğudur; pip paketleri PyPI’den indirip makinaya kuran araçtır; bir virtual environment (venv ile oluşturulan) proje başına bağımlılıkları izole eden bir "baloncuktur". Pratik bir iş akışı:
requirements.txt tutunBu, çakışmaları ve “bilgisayarımda çalışıyor” sürprizlerini önler.
Çoğunlukla, sürüm çakışmaları (iki paket aynı bağımlamanın uyumsuz sürümlerini ister) veya küresel kurulumların kirlenmesi sorun yaratır. Yaygın çözümler:
requirements.txt’ten yeniden kurunBu alışkanlıklar kurulumları makineler ve CI arasında tekrarlanabilir kılar.
Notebook’lar (ör. Jupyter) yinelemeli bir iş akışını destekler: biraz kod çalıştır, çıktıyı incele, düzelt ve tekrarla. Kod, grafik ve açıklamayı bir arada tutmak, işin işbirliğini ve tekrarlanabilirliğini kolaylaştırır; bu da veri analizinde benimsenmeyi hızlandırdı.
Python genellikle okunabilir arayüz görevi görürken, ağır hesaplamalar NumPy, pandas, PyTorch veya TensorFlow gibi kütüphanelerin altında optimize edilmiş yerel kodda (C/C++/CUDA) çalışır. Zihinsel model:
Bu, önemli yerlerde performanstan ödün vermeden açıklık sağlar.
Python harika bir varsayılan olsa da her senaryo için ideal değil:
Python yine de orkestrasyon veya hızlı prototipleme için değerli kalabilir.
pathlib platformlar arası dosya yolları içinsubprocess diğer programları çalıştırmak içinBu, kurulum sürtünmesini azaltır ve küçük araçların şirket içi paylaşımını kolaylaştırır.