Python kütüphane haritası: hangi iş için hangi paket?

Neden önemli?

Python'ın gücünün yarısı dilin kendisi, diğer yarısı da PyPI'daki (Python Package Index) yarım milyonu aşkın pakettir. Anadolu Market'te yeni başlayan bir analiste "aylık satış Excel'ini oku, grafiğini çiz, PDF raporunu e-postayla gönder" denildiğinde işin çoğu doğru kütüphaneyi seçmektir: Excel için openpyxl, analiz için pandas, grafik için matplotlib. Yanlış seçim haftalar kaybettirir; bakımı bırakılmış ya da sahte bir paket ise güvenlik açığı demektir.

Bu ders bir harita sunar: her iş alanında sektörde yaygın kabul gören kütüphaneler, kurulum komutları, bu uygulamada tarayıcıda çalışıp çalışmadıkları ve hangi derste derinleştirileceği. Ardından paketi nasıl değerlendireceğini, belgesini nasıl okuyacağını ve güvenlik tuzaklarını öğreneceksin. Sanal ortam (virtual environment) ve pip ayrıntılarını Sanal ortam ve paket yönetimi dersinde, standart kütüphaneyi Standart kütüphane turu dersinde gördün; burada bakış açısı "dışarıdan ne alırım?" sorusudur.

Büyük harita

Kendi bilgisayarında: tarayıcıda çalışmayan iki örnek

# pip install openpyxl
from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.append(["Şehir", "Ciro"])
ws.append(["İzmir", 125000])
ws["B2"].number_format = "#,##0 TL"
wb.save("ciro.xlsx")

# pip install typer
import typer

def rapor(sehir: str, ay: int = 1, detay: bool = False):
    """Şehir bazlı aylık satış raporu üretir."""
    print(f"{sehir} için {ay}. ay raporu, detay={detay}")

if __name__ == "__main__":
    typer.run(rapor)        # python rapor.py Ankara --ay 3 --detay

rich: tarayıcıda da çalışan güzel çıktı

rich, terminal çıktısını tablolar ve renklerle okunur yapar. Komut satırı araçlarında ve hata ayıklamada (debugging) çok yaygındır:

from rich.console import Console
from rich.table import Table

tablo = Table(title="Anadolu Market: kütüphane seçimi")
tablo.add_column("İş", style="cyan")
tablo.add_column("Kütüphane")
tablo.add_column("Tarayıcıda", justify="center")
tablo.add_row("Satış analizi", "pandas", "evet")
tablo.add_row("Excel raporu", "openpyxl", "hayır")
tablo.add_row("REST API", "FastAPI", "hayır")
Console(width=70).print(tablo)

PyPI'da paket seçmek: beş ölçüt

Bir de pip adı ile import adı farklı olabilir: pip install scikit-learn ama import sklearn; beautifulsoup4 → bs4; python-dateutil → dateutil; pyyaml → yaml; pillow → PIL. Bu farkı bilmeyenler "kurdum ama import edemiyorum" diye saatlerini harcar.

Belge okumak: help, __doc__, inspect

Yeni bir kütüphaneyi öğrenmenin sırası: resmî belgenin "Quickstart" bölümü, sonra API referansı. Kod içinden ise dört araç vardır:

import inspect, statistics

def kdv_hesapla(tutar: float, oran: float = 0.20, *, yuvarla: bool = True) -> float:
    """Tutara KDV ekler.

    oran ondalık verilir (0.20 = yüzde 20).
    """
    sonuc = tutar * (1 + oran)
    return round(sonuc, 2) if yuvarla else sonuc

imza = inspect.signature(kdv_hesapla)
print(imza)
for ad, p in imza.parameters.items():
    varsayilan = "zorunlu" if p.default is inspect.Parameter.empty else p.default
    print(f"  {ad:8} tür={p.kind.name:22} varsayılan={varsayilan}")
print(inspect.getdoc(kdv_hesapla).splitlines()[0])
print(inspect.signature(statistics.median))
print(statistics.median.__doc__.strip().splitlines()[0])

help(nesne) tüm bunları biçimlendirilmiş bir sayfa olarak yazdırır; etkileşimli kabukta en hızlı keşif aracıdır. dir(modul) içindeki adları, inspect.getdoc girintisi temizlenmiş belgeyi, inspect.signature parametreleri türleriyle birlikte verir. Parametre türleri PCAP ve gerçek API okuması için önemlidir: * sonrası parametreler yalnızca adla verilebilir (KEYWORD_ONLY).

Kurulu mu, hangi sürüm?

Bir paketi import etmek kodunu çalıştırır; yalnızca var olup olmadığını öğrenmek için importlib.util.find_spec kullan. Kurulu sürüm için importlib.metadata.version vardır.

import importlib.util
from importlib.metadata import version, PackageNotFoundError

for ad in ["json", "sqlite3", "olmayan_paket_xyz"]:
    print(ad, "kurulu" if importlib.util.find_spec(ad) else "YOK")

try:
    print("pip sürümü:", version("pip"))
except PackageNotFoundError:
    print("pip bu ortamda paket olarak kayıtlı değil")

# Sürüm karşılaştırma: metin değil, sayı demeti
a, b = "2.10.0", "2.9.3"
print(a > b)                                                    # yanlış sonuç!
print(tuple(map(int, a.split("."))) > tuple(map(int, b.split("."))))

Gerçek projede sürüm karşılaştırması için packaging.version.Version kullanılır; "2.0.0rc1" gibi ön sürüm etiketlerini de doğru sıralar. Semver (anlamsal sürümleme) kuralı: BÜYÜK.küçük.yama; büyük artış kırıcı değişiklik, küçük artış geriye uyumlu yeni özellik, yama artışı hata düzeltmesidir.

requirements dosyasından rapor

Yeni bir projeye katıldığında ilk iş requirements.txt ya da pyproject.toml dosyasını okumaktır; projenin ne yaptığını büyük ölçüde oradan anlarsın:

import re
from collections import defaultdict

requirements = """
pandas>=2.2       # analiz
openpyxl==3.1.2
fastapi[standard]>=0.110
pydantic~=2.7
pytest ; extra == 'test'
"""
KATALOG = {"pandas": "veri", "openpyxl": "ofis", "fastapi": "web", "pydantic": "doğrulama", "pytest": "test"}

rapor = defaultdict(list)
for satir in requirements.splitlines():
    satir = satir.split("#")[0].strip()
    if not satir:
        continue
    ad = re.split(r"[\[<>=!~; ]", satir, maxsplit=1)[0].lower()
    rapor[KATALOG.get(ad, "diğer")].append(ad)
for kategori, paketler in sorted(rapor.items()):
    print(f"{kategori:10} {', '.join(paketler)}")