def greet(name, msg = "Good morning!"):
"""
This function greets to
the person with the
provided message.
If message is not provided,
it defaults to "Good
morning!"
"""
print("Hello",name + ', ' + msg)
greet("Kate") # Varsayılan parametreyi kullanma
greet("Bruce","How do you do?") # Sıralı parametre verme
greet("Bruce", msg="Naber") # İşaretleyerek paremetre verme
# * ön eki ile ile kaç tane isim gelirse o kadar kullanıyoruz.
def greet(*names):
"""This function greets all
the person in the names tuple."""
# names is a tuple with arguments
for name in names:
print("Hello",name)
greet("Monica","Luke","Steve","John")
from type import Tuple, List
from pathlib import Path
def foo(root: Path, exbool=False, msg: str) -> Tuple[List, List]:
...
return ["temp"], ["temp"]
# Değerlerin kopyalanması
def increase(a):
return a + 2
a = 5
b = increase(a) # 7
print(a) # 5
class Home:
name: str
age: int
def __init__(self, name: str, age: int):
self.name = name
self.age = age
def make_older(home: Home):
home.age += 1
def new_home(home: Home):
home = Home(home.name, home.age + 1)
myhome = Home("Any", 10)
# Değişkenlerin kopyası aktarılsa dahi içerikleri aynı olduğu için
# değiştirilebilirler
make_older(myhome)
myhome.age # 11
# Değişkenlerin kopyası aktarıldığı için home değerininin kopyası değiştirilmekte,
# aslı kalmaktadır
new_home(myhome)
myhome.age # 11
# Parametre varsayılan değeri olarak list atanıyor
def append_to(element, to=[]):
to.append(element)
return to
# list içerisine 12 değeri ekleniyor
my_list = append_to(12)
print(my_list) # [12]
# Yine aynı list içerisine 42 ekleniyor ve artık 12,42 değeri oluşuyor
# Parametre değerleri tek seferlik atandığından [] objesinin adresi to
# değişkenine atanır, list her değiştiğinde to içeriği de değişir halde
# olacaktır
my_other_list = append_to(42)
print(my_other_list) # [12, 42]
♿ Erişebilirlik
🙄 Python üzerinde private ve public yapısı derleyici tarafından kontrol edilmez
⚖️ Kodun anlaşılabilirliği artırmak için programcılar tarafından belirlenen kurallardır
🌫️ __ ile başlayan fonksiyonlar private olarak algılanır, sınıf dışında önerilerde gözükmezler
🌃 _ ile başlayan fonksiyonlar dosya içinde public dosya dışında private olarak ifade edilir (interval)
🧱 Türler
def calc_factorial(x):
"""This is a recursive function
to find the factorial of an integer"""
if x == 1:
return 1
else:
return (x * calc_factorial(x-1))
num = 4
print("The factorial of", num, "is", calc_factorial(num))
calc_factorial(4) # 1st call with 4
4 * calc_factorial(3) # 2nd call with 3
4 * 3 * calc_factorial(2) # 3rd call with 2
4 * 3 * 2 * calc_factorial(1) # 4th call with 1
4 * 3 * 2 * 1 # return from 4th call as number=1
4 * 3 * 2 # return from 3rd call
4 * 6 # return from 2nd call
24 # return from 1st call
💚 Özyineleyen Fonksiyonların Avantajları
Özyineleyen fonksiyonlar kodun daha temiz ve zarif gözükmesini sağlar
Karmaşık bir görev alt görevlere ayrılarak rahat çözülebilir
İç içe döngülere göre daha iyidir
💔 Özyineleyen Fonksiyonların Zararları
Bazı durumlarda anlaşılabilmesi zordur
Uzun tekrarlarda çok fazla vakit ve zaman harcarlar
Hata ayıklama oldukça zordur
double = lambda x: x * 2 # lambda fonksiyon
def double(x): # Fonksiyon
return x * 2
Python ile fonksiyon içinde fonksiyon tanımlamak mümkündür.
İç içe fonksiyonlarda parametreler ortak kullanılır
Kodların derlenme yapısı yukarıdan aşağı olduğu için fonksiyonlar yukarıda (önceden) tanımlanmadan kullanılamaz.
def func1(param):
# func2() bu alanda kullanılamaz
def func2():
# Parametreler ortak kullanıldığından ek olarak almasına gerek yoktur
print("2.", param)
print(param)
func2() # Bu alanda ekrana '2.Selam' basar
func1("Selam")
🤯 Karmaşık İç İçe Fonksiyon
def foo():
bar()
def bar():
foo()
Objelerin ve sınıfların alt fonksiyonlarını dir(<obj>) metodu ile görüntüleyebiliriz.
dir("X") # String metodlarını listeler
dir([]) # List metodlarını listeler
dir(<class>) # Class metodlarını listeler
🌇 Global, Local ve Nonlocal
Kavram
Açıklama
Erişim
global
Tüm modülde geçerli değişkenler
Okuma
local
Fonksiyonların içerisindeki yerel değişkenler
Okuma ve Yazma
nonlocal
Modül ile fonksiyon arasında kalan, genellikle iç içe fonksiyonlarda kullanılan değişkenler
x = 5 # Global değişken
def func1(param):
x = 4 # Nonlocal değişken
def func11():
x = 1 # Local değişken
# print(param)
# Otomatik olarak üst fonksiyonun parametresini ele alır
# print(param)
# param = 5
# Yukarıdaki işlemde param'a atama yapıldığından `local param` olarak tanımlanır.
# Print içindeki param tanımlanmadan kullanılmaktadır, bu sebeple `print(param)` komutu çalışmaz hata verir.
# param tanımlanmadan kullanıldı (`nonlocal param` olarak yazılması lazım)
print(x)
# Python otomatik olarak `global x` deyimini kullanır
# x'i global değişkenlerde arar ve ekrana '5' basar
# print(x)
# x = 3
# Yukarıdaki işlemde x'e atama yapıldığından `local x` olarak tanımlanır.
# Print içindeki x tanımlanmadan kullanılmaktadır, bu sebeple `print(x)` komutu çalışmaz hata verir.
# x tanımlanmadan kullanıldı (`global x` olarak yazılması lazım)
global x
print(x)
x = 3
print(x)
x = 5
def xDegistir():
x = 3 # Yerel x değişkenine 3 değeri atanır, evrensel x değişmez.
def globalXDegistir():
global x
x = 4 # Evrensel x değişir
def scope_test():
def do_local():
spam = "local spam"
def do_nonlocal():
nonlocal spam
spam = "nonlocal spam"
def do_global():
global spam
spam = "global spam"
spam = "test spam"
do_local()
print("After local assignment:", spam)
do_nonlocal()
print("After nonlocal assignment:", spam)
do_global()
print("After global assignment:", spam)
scope_test()
print("In global scope:", spam)
# After local assignment: test spam
# After nonlocal assignment: nonlocal spam
# After global assignment: nonlocal spam
# In global scope: global spa
🏃♂️ Hız Hakkında
Fonksiyonlarda işlem yapılma hızı, manuel (kod satırı olarak) işlem yapılmasından daha hızlıdır.
~%80 daha hızlı çalıştığını script üzerinden görebilirsiniz
Bu değer bilgisayar donanımınıza göre değişiklik gösterecektir
Hafızayı (memorial) kullanan fonksiyonlar tekrarlı (recursive) fonksiyonlardan daha hızlıdır.
from time import time
# Obje uzunluğu
RANGE = 1000
# Toplam test sayısı
TEST_RANGE = 10000
# Fonksiyonun yavaş kaldığı testlerin sayısı
func_slow_count = 0
# Objeyi oluşturma
data1 = [i for i in range(RANGE)]
data2 = [i for i in range(RANGE)]
data3 = [i for i in range(RANGE)]
avg_func_speed = 0
for test in range(TEST_RANGE):
first_time = time()
# Normal işleme
data = []
for test2 in range(len(data1)):
data.append(data1[test2])
for test2 in range(len(data2)):
data.append(data2[test2])
for test2 in range(len(data3)):
data.append(data3[test2])
normal_time = time() - first_time
# Fonksiyon ile işleme
def fdata(data1, data2, data3):
data = []
for test2 in range(len(data1)):
data.append(data1[test2])
for test2 in range(len(data2)):
data.append(data2[test2])
for test2 in range(len(data3)):
data.append(data3[test2])
return data
data = [i for i in range(RANGE)]
first_time = time()
# Fonksiyon ile veri atama
fdata = fdata(data1, data2, data3)
func_time = time() - first_time
if normal_time - func_time < 0:
func_slow_count += 1
avg_func_speed = (
avg_func_speed * test + (normal_time / func_time - 1) * 100
) / (test + 1)
print("Fonksiyon işlemi normalden %" + "%.2f daha hızlı, testlerde " % avg_func_speed + "%" + "%.2f ihtimalle yavaş kalmıştır." %
(func_slow_count * 100 / TEST_RANGE))
# Colab çıktıları
Fonksiyon işlemi normalden %47.32 daha hızlı, testlerde %0.09 ihtimalle yavaş kalmıştır.
Fonksiyon işlemi normalden %46.86 daha hızlı, testlerde %0.21 ihtimalle yavaş kalmıştır.
Fonksiyon işlemi normalden %52.29 daha hızlı, testlerde %0.31 ihtimalle yavaş kalmıştır.
Fonksiyon işlemi normalden %48.02 daha hızlı, testlerde %0.41 ihtimalle yavaş kalmıştır.
Fonksiyon işlemi normalden %46.89 daha hızlı, testlerde %0.53 ihtimalle yavaş kalmıştır.
Fonksiyon işlemi normalden %46.73 daha hızlı, testlerde %0.68 ihtimalle yavaş kalmıştır.
Fonksiyon işlemi normalden %47.21 daha hızlı, testlerde %0.86 ihtimalle yavaş kalmıştır.
Fonksiyon işlemi normalden %47.02 daha hızlı, testlerde %1.09 ihtimalle yavaş kalmıştır.
Fonksiyon işlemi normalden %47.60 daha hızlı, testlerde %1.27 ihtimalle yavaş kalmıştır.
Fonksiyon işlemi normalden %52.76 daha hızlı, testlerde %1.41 ihtimalle yavaş kalmıştır.
Fonksiyon işlemi normalden %48.76 daha hızlı, testlerde %1.74 ihtimalle yavaş kalmıştır.
Fonksiyon işlemi normalden %46.28 daha hızlı, testlerde %1.90 ihtimalle yavaş kalmıştır.
Fonksiyon işlemi normalden %46.94 daha hızlı, testlerde %2.11 ihtimalle yavaş kalmıştır.
Fonksiyon işlemi normalden %46.21 daha hızlı, testlerde %2.25 ihtimalle yavaş kalmıştır.
Fonksiyon işlemi normalden %46.50 daha hızlı, testlerde %2.39 ihtimalle yavaş kalmıştır.
Fonksiyon işlemi normalden %52.01 daha hızlı, testlerde %2.49 ihtimalle yavaş kalmıştır..
💠 Dahili ve Harici Fonksiyonlar
Dahili fonksiyonlar, python ile gelen hazır fonksiyonlardır ve direkt olarak kullanılabilirler
Harici fonksiyonları kullanmadan önce import <paket> ile paketi dahil etmeniz lazım
Fonksiyonların kullanımı <paket>.<fonksiyon> şeklindedir
Fonksiyon
Açıklama
Örnek
Çıktı
print(<string>)
Ekrana yazma
print("X: {1}, Y: {2}")
X: {1}, Y: {2}
print('\r' + <string>, end='')
Satır başına yazı yazma
sum, len
Toplama, uzunluk, ortalama
sum([1, 2, 3])
5
eval(<string>)
Verilen stringi hesaplama
eval("x + 5")
6
type(<obje>)
Objenin türünü bulma
type(x)
<class 'number'>
enumerate(<obje>, <si>)
Numaralandırma
i, line in enumerate(file, 0)
string = "Yemreak"
for i, char in enumerate(string):
print(i, char)
# 0 Y
# 1 e
# 2 m
# ...
with open(FILE, "r") as file:
for i, line in enumerate(file, a):
print(f"{i}. {line}")
# a. satır
# (a+1). satır
# ...
