Python'a Giriş

Python, biyoinformatik ve veri bilimi gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılan popüler bir programlama dilidir. Python’un güçlü ve esnek yapısı, biyoinformatik verilerini işlemek, analiz etmek ve görselleştirmek için mükemmel bir seçimdir. Bu yazıda, Python'a nasıl başlayabileceğinizi, gerekli kurulumları ve temel veri tiplerini öğreneceksiniz.

Python Kurulumu

Python'u kullanmaya başlamadan önce, Python'un bilgisayarınıza kurulmuş olması gerekir. Python'un en güncel sürümünü Python Resmi Web Sitesi üzerinden indirip kurabilirsiniz.

Anaconda ile Python Kurulumu

Anaconda, Python ve R gibi veri bilimi araçlarını kolayca kurmanıza olanak tanıyan bir platformdur. Anaconda’yı indirip kurarak, Python’un yanı sıra birçok bilimsel kütüphaneyi de otomatik olarak kurabilirsiniz.

1. Anaconda’yı İndir
2. Anaconda’yı kurun.
3. Komut satırında conda komutlarını kullanarak kütüphaneleri ve ortamları yönetebilirsiniz.

Google Colab

Google Colab, özellikle biyoinformatik ve veri bilimi alanlarında çok yaygın olarak kullanılan bir bulut tabanlı Python geliştirme ortamıdır. Google Colab, Jupyter notebook'a benzer şekilde, kodu interaktif bir şekilde çalıştırmanıza ve verilerinizi analiz etmenize olanak tanır. Anaconda ve Jupyter kurulumlarına gerek kalmadan, sadece Google hesabınızla giriş yaparak hemen çalışmaya başlayabilirsiniz.

Google Colab ile çalışmaya başlamak için Google Colab sitesine gidin ve yeni bir notebook başlatın. Ücretsiz GPU ve TPU desteği, büyük veri kümeleriyle çalışırken önemli bir avantaj sağlar.

IDE Seçimi

Python ile çalışmak için birçok IDE (Entegre Geliştirme Ortamı) ve araç mevcuttur. Her biri, ihtiyaçlarınıza ve kullanım durumlarınıza göre farklı avantajlar sunar. Aşağıda en yaygın kullanılan araçlardan bazılarını detaylı bir şekilde bulabilirsiniz:

Jupyter Notebook

Jupyter Notebook, veri bilimi, biyoinformatik ve araştırma projeleri için en popüler araçlardan biridir.

• Not defteri tarzındaki yapısı sayesinde kodu küçük parçalara bölerek yazabilir ve her bir parçayı çalıştırdıktan sonra çıktısını hemen görebilirsiniz.
• Bu, özellikle verileri analiz ederken ve görselleştirme yaparken son derece kullanışlıdır.
• Jupyter Notebook'u yerel bir ortamda kullanmanız, çevrimdışı çalışmayı da mümkün kılar. Bu nedenle, masaüstü bir çözüm olarak Jupyter Notebook tercih edildiğinde Google Colab gibi ek bir araca gerek kalmamaktadır.

VS Code

Visual Studio Code, modern, hafif ve genişletilebilir bir kod editörüdür. Python geliştirme için kullanılan en popüler araçlardan biri haline gelmiştir.

• Python eklentisi, entegre hata ayıklayıcı, otomatik tamamlama ve test desteği sunarak geliştirme sürecini kolaylaştırır.
• Ayrıca, entegre terminali ve Git desteği sayesinde proje yönetimini doğrudan editör içinde gerçekleştirebilirsiniz.
• Hafif yapısıyla küçük projelerden büyük projelere kadar her tür geliştirme için uygundur.

PyCharm

PyCharm, büyük Python projeleri için güçlü bir IDE'dir ve profesyonel yazılım geliştirme için oldukça uygundur.

• Gelişmiş otomatik tamamlama, hata bulma ve test araçlarıyla dikkat çeker.
• Özellikle modüler yapıda büyük projeler geliştiriyorsanız, PyCharm size zaman kazandırabilir.
• Toplu iş akışlarını yönetmek ve karmaşık projelerde çalışmak için ideal bir tercihtir.