Khayal Abilhasanov

API tasarımı yaparken aşağıdaki önemli noktalara dikkat etmek önemlidir: RESTful Tasarım İlkeleri: API'nizi RESTful (Representational State Transfer) prensiplerine uygun olarak tasarlamak, API'nin anlaşılabilir, kullanılabilir ve ölçeklenebilir olmasını sağlar. Bu prensipler, HTTP metotlarını ve durumu (state) temsil etmek için URL yapılarını kullanmayı içerir. Rota ve Endpoint Tasarımı: API'nizin mantıksal bölümlerini belirlemek için uygun rotalar ve endpoint'ler tasarlamak önemlidir. Örneğin, /users, /products, /orders gibi farklı konular için endpoint'ler oluşturabilirsiniz. Bu noktalara dikkat ederek API'nizin güvenli, performanslı, ölçeklenebilir ve kullanıcı dostu olmasını sağlayabilirsiniz. Ayrıca, diğer geliştiricilerin API'nizi kolayca anlayıp kullanabilmesi için iyi bir dokümantasyon oluşturmak önemlidir. HTTP Metotları: CRUD işlemlerini (Create, Read, Update, Delete) ifade etmek için doğru HTTP metotlarını kullanın. GET (okuma), POST (oluşturma), PUT (güncelleme), DELETE (silme) gibi standart metotları kullanmak önemlidir. Parametreler ve Query String: Kullanıcıların isteklerini belirtmek için URL parametreleri ve/veya sorgu parametreleri kullanın. Örneğin, /users/:id gibi dinamik parametreler kullanabilir veya /products?category=electronics gibi sorgu parametreleri kullanabilirsiniz. Doğru Hata Kodları: API'nizde oluşabilecek hataları belirlemek ve uygun HTTP durum kodları (status code) ile yanıtlamak önemlidir. Hataların açık ve anlaşılır mesajlarla dönüş yapması kullanıcıların sorunları çözmesini kolaylaştırır. Güvenlik: API'nizi güvende tutmak için güvenlik önlemleri alın. Özellikle kimlik doğrulama (authentication) ve yetkilendirme (authorization) mekanizmalarını kullanarak sadece yetkili kullanıcıların API'ye erişmesini sağlayın. Dokümantasyon: API'nizin kullanımını kolaylaştırmak için kapsamlı ve anlaşılır bir dokümantasyon hazırlayın. API endpoint'lerinin ne yaptığını, hangi parametreleri kabul ettiğini, döndürdüğü veri yapılarını ve örnek istek-cevapları açıklayan dokümantasyonlar hazırlamak önemlidir. Hata Yönetimi: API'nizde meydana gelebilecek hataları düzgün bir şekilde ele alın. Hataları yakalamak, loglamak ve uygun yanıtlarla kullanıcıya geri dönmek önemlidir. Versiyonlama: API'nizin gelecekte yapılacak değişikliklere uyum sağlaması için versiyonlama kullanmak iyi bir uygulamadır. API sürümlerini URL'lerde veya başlık (header) bilgilerinde belirleyerek, geriye dönük uyumluluğu sağlayabilirsiniz. Performans ve Ölçeklenebilirlik: API'nizin performanslı çalışmasını sağlamak için veritabanı sorgularınızı optimize edin, gereksiz ağ trafiğini azaltın ve gerektiğinde önbellek kullanımı gibi teknikleri düşünün. Ayrıca, API'nizi yüksek taleplere karşı ölçeklenebilir hale getirin. Veri Doğrulama ve Temizleme: Gelen verileri doğrulayın ve temizleyin. Özellikle kullanıcı girişi gibi dışarıdan alınan verilere karşı koruma sağlayarak güvenlik açıklarını önleyin. İzinler ve Rolleri Yönetimi: API'nizin kullanıcılarına farklı izinleri ve rolleri yönetmek için bir mekanizma sağlayın. API'ye erişim seviyelerini düzenlemek, güvenlik ve gizlilik açısından önemlidir. CORS (Cross-Origin Resource Sharing): API'nize farklı domainlerden erişilmesine izin vermek için CORS ayarlarını doğru bir şekilde yapılandırın. Testler: API'nizin doğru çalıştığından emin olmak için testler yazın. Birim testleri, entegrasyon testleri ve kabul testleri kullanarak API'nizin sağlam bir yapıda olduğundan emin olabilirsiniz.

Pandas kütüphanesindeki to_csv fonksiyonu, DataFrame'i CSV dosyası olarak kaydetmek için kullanılır. Bu fonksiyon, DataFrame'i bir dosyaya yazmak ve verileri CSV formatında dışa aktarmak için kullanılabilir.import pandas as pd # DataFrame'i 'veriler.csv' adlı dosyaya kaydet df.to_csv('veriler.csv', index=False)

Pandas kütüphanesindeki pivot_table fonksiyonu, DataFrame üzerinde bir özet tablo oluşturmak için kullanılır. Bu fonksiyon, bir veya daha fazla sütuna göre veriyi gruplandırır ve özet istatistiklerin hesaplanmasıyla sonuçları tablo halinde sunar.import pandas as pd # 'sütun1' ve 'sütun2' sütunlarına göre özet tabloyu oluştur ozet_tablo = df.pivot_table(values='değer', index='sütun1', columns='sütun2', aggfunc='mean') print(ozet_tablo)

Pandas kütüphanesindeki rename fonksiyonu, DataFrame'in sütunlarının veya indekslerinin adlarını değiştirmek için kullanılır. Bu fonksiyon, belirli bir sütunun veya indeksin adını değiştirmek veya tüm sütunların veya indekslerin adlarını yeniden adlandırmak için kullanılabilir.import pandas as pd # 'eski_ad' sütununun adını 'yeni_ad' olarak değiştir df.rename(columns={'eski_ad': 'yeni_ad'}, inplace=True) print(df)

Pandas kütüphanesindeki sort_values fonksiyonu, DataFrame'i belirli bir sütuna veya birden fazla sütuna göre sıralamak için kullanılır. Bu fonksiyon, verileri artan veya azalan sırayla düzenlemek için kullanılabilir.import pandas as pd # 'sütun' sütununa göre DataFrame'i sırala siralanan_df = df.sort_values('sütun') print(siralanan_df)

Pandas kütüphanesindeki merge fonksiyonu, iki veya daha fazla DataFrame'i birleştirmek için kullanılır. Bu fonksiyon, ortak sütunlara veya indekslere göre birleştirme işlemleri yapmak için kullanılır ve verileri birleştirerek yeni bir DataFrame oluşturur.import pandas as pd # İki DataFrame'i birleştir birlesmis_df = pd.merge(df1, df2, on='ortak_sutun') print(birlesmis_df)

Pandas kütüphanesindeki groupby fonksiyonu, DataFrame'deki verileri belirli bir sütuna göre gruplamak için kullanılır. Bu fonksiyon, veri setindeki gruplarla ilgili işlemler yapmak ve özet istatistikler üretmek için kullanışlıdır.import pandas as pd # 'kategori' sütununa göre verileri grupla gruplanmis_df = df.groupby('kategori').sum() print(gruplanmis_df)

Pandas kütüphanesindeki fillna fonksiyonu, DataFrame'deki eksik değerleri belirli bir değer veya yöntemle doldurmak için kullanılır. Bu fonksiyon, eksik değerleri ortalamayla, medyanla, en son değerle veya belirli bir değerle doldurma gibi farklı stratejiler sunar.import pandas as pd # Eksik değerleri belirli bir değerle doldur df_doldurulmus = df.fillna(0) print(df_doldurulmus)

Pandas kütüphanesindeki dropna fonksiyonu, DataFrame'den eksik değerlere sahip satırları veya sütunları kaldırmak için kullanılır. Bu fonksiyon, eksik değerlere sahip verileri temizlemek veya eksik değerlere göre işlem yapmak için sıklıkla kullanılır.   import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') # Eksik değerlere sahip satırları kaldır temizlenmis_df = df.dropna() print(temizlenmis_df)  

Pandas kütüphanesindeki describe fonksiyonu, DataFrame'in sayısal sütunlarına ilişkin istatistiksel bir özet sağlar. Bu fonksiyon, sütun sayısını, ortalama, standart sapma, minimum değer, çeyreklik değerleri ve maksimum değer gibi istatistiksel bilgileri gösterir.   import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') # DataFrame'in istatistiksel özetini al istatistiksel_ozet = df.describe() print(istatistiksel_ozet)  

Pandas kütüphanesindeki info fonksiyonu, DataFrame hakkında ayrıntılı bir özet bilgi sağlar. Bu fonksiyon, DataFrame'in sütunlarının adlarını, veri tiplerini ve bellek kullanımını gösterir. Ayrıca, DataFrame'in dolu olmayan değerlerini ve bellek kullanımını da raporlar.   import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') # DataFrame hakkında bilgi al df.info()  

Pandas kütüphanesindeki tail fonksiyonu, DataFrame'in son n satırını döndürür. Varsayılan olarak, n değeri 5'tir, ancak isteğe bağlı olarak farklı bir değer belirtilebilir.   import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') # DataFrame'in son 3 satırını al son_uc_satir = df.tail(3) print(son_uc_satir)  

Pandas kütüphanesindeki head fonksiyonu, DataFrame'in ilk n satırını döndürür. Varsayılan olarak, n değeri 5'tir, ancak isteğe bağlı olarak farklı bir değer belirtilebilir.   import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') # DataFrame'in ilk 3 satırını al ilk_uc_satir = df.head(3) print(ilk_uc_satir)  

Pandas kütüphanesindeki read_csv fonksiyonu, CSV (Virgülle Ayrılmış Değer) formatında veri dosyalarını okumak için kullanılır. Bu fonksiyon, veriyi bir DataFrame nesnesine yükler ve daha sonra bu veriyi işlemek ve analiz etmek için çeşitli yöntemler sunar.import pandas as pd df = pd.read_csv('veri.csv') print(df)

Firebase - Güçlü Bir Mobil ve Web Uygulamaları için Bulut Platformu! Firebase, mobil ve web uygulamalarının geliştirilmesini basitleştirmek ve genişletmek için kullanılan bir bulut platformudur. Firebase, aslında doğrudan Google tarafından yönetilmekte olup kullanıcılara birçok özellik sunmaktadır. Firebase, uygulamanızı geliştirmek ve kullanıcılarınıza harika bir deneyim sunmak için birçok faydalı hizmet sunar. Aşağıda birkaç önemli özellik açıklanmaktadır: Gerçek Zamanlı Veritabanı: Firebase'ın en sevilen hizmetlerinden biri. Bu hizmet, uygulamanızı kullanan tüm kullanıcılar arasında verinin anında ve güvenli bir şekilde senkronize edilmesini sağlar. Bu, uygulamanızdaki değişikliklerin gecikme olmaksızın kullanıcılara iletilmesini sağlar. Kimlik Doğrulama ve Kullanıcı Yönetimi: Firebase, uygulamanızdaki kullanıcı hesaplarını yönetmeyi kolaylaştırır. Kullanıcı kaydı, giriş, şifre güncelleme gibi işlemler Firebase tarafından sağlanır. Ayrıca, sosyal medya hesaplarıyla pratik bir kayıt olma imkanına da sahip olabilirsiniz. Bulut Mesajlaşma ve Bildirimler: Uygulamanızdaki kullanıcılara bildirim göndermek veya herhangi bir kanaldan kaydetmek isterseniz, Firebase size yardımcı olur. Bulut Mesajlaşma ve bildirim hizmeti aracılığıyla kullanıcıları uygulamanıza çekebilirsiniz. Analitik ve Kullanıcı İzleme: Firebase, uygulamanızın kullanıcı davranışlarını izlemenizi ve analiz etmenizi sağlar. Uygulamanızın performansını ve etkinliğini değerlendirmenize, kullanıcı davranışlarını anlamanıza ve uygulamanızı daha iyi bir konuma getirmenize yardımcı olur. Diğer Hizmetler: Firebase, Dağıtım (uygulamanın başlatılması), Test Lab (otomatik testler), Fonksiyonlar (Firebase örneklerindeki olaylara dayalı fonksiyonların tanımlanması) gibi birçok ek hizmet sunar. Firebase, geliştirme sürecinizi hızlandırmak ve uygulamanızı çalıştıran kişilere harika bir deneyim sunmak için birçok araç ve hizmet sağlar. Hem mobil hem de web uygulamaları için çok uygun ve etkili bir platformdur. Mobil veya web uygulama geliştirmeyle ilgiliyseniz, Firebase sizin için mükemmel bir seçim olabilir!

read_csv: CSV dosyasını okur ve DataFrame'e dönüştürür. read_excel: Excel dosyasını okur ve DataFrame'e dönüştürür. head: DataFrame'in ilk n satırını döndürür. tail: DataFrame'in son n satırını döndürür. info: DataFrame'in hakkında bilgi verir (sütunlar, veri tipleri, bellek kullanımı vb.). describe: DataFrame'in temel istatistiksel bilgilerini gösterir (count, mean, min, max, vb.). shape: DataFrame'in boyutunu (satır ve sütun sayısı) döndürür. columns: DataFrame'in sütunlarını döndürür. index: DataFrame'in indeksini döndürür. loc: Etiket tabanlı indeksleme yapar. iloc: Konum tabanlı indeksleme yapar. drop: Belirtilen sütunları veya satırları içeren yeni bir DataFrame döndürür. fillna: NaN değerlerini belirli bir değerle doldurur. drop_duplicates: Tekrarlanan satırları kaldırır. groupby: Belirli bir sütuna göre gruplama yapar. merge: İki DataFrame'i birleştirir. concat: Birden çok DataFrame'i birleştirir. sort_values: Belirli bir sütuna göre DataFrame'i sıralar. pivot_table: Pivot tablosu oluşturur. apply: Belirli bir işlevi DataFrame'e uygular. map: Sözlük veya işlev kullanarak sütun değerlerini dönüştürür. replace: Belirli değerleri başka bir değerle değiştirir. sum: Sütunların veya satırların toplamını hesaplar. mean: Sütunların veya satırların ortalamasını hesaplar. median: Sütunların veya satırların medyanını hesaplar. min: Sütunların veya satırların minimum değerini hesaplar. max: Sütunların veya satırların maksimum değerini hesaplar. std: Sütunların veya satırların standart sapmasını hesaplar. var: Sütunların veya satırların varyansını hesaplar. count: Sütunlardaki veya satırlardaki değerlerin sayısını hesaplar. nunique: Sütundaki benzersiz değerlerin sayısını hesaplar. value_counts: Sütundaki benzersiz değerlerin sayısını gösterir. duplicated: Tekrarlanan satırları belirtir. corr: Sütunlar arasındaki korelasyonu hesaplar. plot: Verileri grafik olarak görselleştirir. hist: Sütunun histogramını çizer. boxplot: Sütunun kutu grafiğini çizer. scatter: İki sütunu saçılım grafiği olarak çizer. heatmap: Sütunlar arasındaki ilişkiyi renklendirilmiş bir matris olarak gösterir. cut: Değerleri belirli aralıklara böler. qcut: Değerleri belirli aralıklara böler (eşit frekanslı). cumsum: Sütun veya satırdaki değerlerin kümülatif toplamını hesaplar. cumprod: Sütun veya satırdaki değerlerin kümülatif çarpımını hesaplar. shift: Sütun veya satırdaki değerleri belirli bir sayıda kaydırır. diff: Sütun veya satırdaki değerler arasındaki farkı hesaplar. resample: Zaman serilerini yeniden örnekleme yapar. rolling: Hareketli pencere hesaplamaları yapar. to_datetime: Tarih ve saat verilerini dönüştürür. to_csv: DataFrame'i CSV dosyası olarak kaydeder. to_excel: DataFrame'i Excel dosyası olarak kaydeder. Bu listedeki fonksiyonlar, pandas'ın geniş bir işlev yelpazesini temsil etmektedir, ancak bunlarla sınırlı değildir. Pandas, daha pek çok işlevi içeren zengin bir kütüphanedir.

Python pandas, veri manipülasyonu ve veri analizi için kullanılan güçlü bir kütüphanedir. Pandas, veri analizi ve işleme süreçlerini kolaylaştırmak için yüksek performanslı, kullanıcı dostu veri yapıları ve veri analiz araçları sağlar. Pandas, özellikle tablo verileriyle çalışırken kullanışlıdır. Klasik olarak "DataFrame" olarak adlandırılan iki boyutlu etiketli veri yapıları üzerinde çalışır. DataFrame'ler, farklı türlerdeki verileri sıralı ve hızlı bir şekilde işlemek için birçok işlev ve yöntem sağlar. Pandas'ın ana kullanım alanları şunlardır: Veri Yükleme ve Saklama: Pandas, CSV dosyaları, Excel dosyaları, veritabanları ve diğer formatlardaki verileri yüklemek ve saklamak için kullanılabilir. Verileri DataFrame'lerde düzenlemek ve analiz etmek için kullanışlı bir yapı sağlar. Veri Manipülasyonu: Pandas, verileri filtreleme, sıralama, gruplama, birleştirme, dönüştürme ve dönüştürme gibi çeşitli yöntemlerle kolayca manipüle etmeyi sağlar. Veri setlerini yeniden şekillendirmek ve dönüştürmek için kullanışlıdır. Veri Analizi ve Keşifsel Veri Madenciliği: Pandas, veri analizi işlemlerinde yaygın olarak kullanılan istatistiksel işlevleri, zaman serisi analizi yöntemlerini ve keşifsel veri madenciliği tekniklerini destekler. Veri setleri üzerinde istatistiksel hesaplamalar yapmak, eksik verileri ele almak, veri görselleştirmeleri oluşturmak ve daha fazlası için kullanılabilir. Veri Görselleştirme: Pandas, verilerinizi kolayca grafiklerle görselleştirmek için matplotlib gibi diğer veri görselleştirme kütüphaneleriyle entegre çalışır. Bu, verilerinizdeki eğilimleri, dağılımları, ilişkileri ve desenleri daha iyi anlamanıza yardımcı olur. Pandas, veri analisti, veri bilimcisi ve veri mühendisleri tarafından yaygın olarak kullanılan bir kütüphanedir. Veri manipülasyonu, temizleme, dönüştürme ve analiz gibi birçok veri işleme görevini daha kolay ve verimli hale getirmek için kullanılabilir.

Bazı API`lerin response değerleri xml formatında oluyor ve ya ürün listesi gibi verileri işlemek durumuyla karşı karşıya kaliyoruz. Peki PHP ile xml (SimpleXMLElement) formatı nasıl array formatına çevire biliriz. Aşağıdakı php fonksionunu kullanarak SimpleXMLElement ile aldığınız değeri normal Array formatına çevire bilirsiniz. function xmlToArray(SimpleXMLElement $xml): array {     $parser = function (SimpleXMLElement $xml, array $collection = []) use (&$parser) {     $nodes = $xml->children();     $attributes = $xml->attributes();     if (0 !== count($attributes)) {         foreach ($attributes as $attrName => $attrValue) {             $collection['attributes'][$attrName] = strval($attrValue);         }     }     if (0 === $nodes->count()) {         $collection['value'] = strval($xml);         return $collection;     }     foreach ($nodes as $nodeName => $nodeValue) {         if (count($nodeValue->xpath('../' . $nodeName)) < 2) {             $collection[$nodeName] = $parser($nodeValue);             continue;         }         $collection[$nodeName][] = $parser($nodeValue);     }     return $collection; }; return [ $xml->getName() => $parser($xml)]; }

function sendPhotoToUser($chatId, $photoUrl, $botToken) {     $url = "https://api.telegram.org/bot{$botToken}/sendPhoto";     $data = array(         'chat_id' => $chatId,         'photo' => $photoUrl     );     $ch = curl_init()     curl_setopt($ch, CURLOPT_URL, $url);     curl_setopt($ch, CURLOPT_POST, 1);     curl_setopt($ch, CURLOPT_POSTFIELDS, $data);     curl_setopt($ch, CURLOPT_RETURNTRANSFER, true);     $response = curl_exec($ch);     $responseData = json_decode($response);     if ($responseData->ok) {         return true;     } else {         return false;     } }

function getImg($token, $text){     $curl = curl_init();     curl_setopt_array($curl, array(         CURLOPT_URL => 'https://api.openai.com/v1/images/generations',         CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,         CURLOPT_ENCODING => '',         CURLOPT_MAXREDIRS => 10,         CURLOPT_TIMEOUT => 0,         CURLOPT_FOLLOWLOCATION => true,         CURLOPT_HTTP_VERSION => CURL_HTTP_VERSION_1_1,         CURLOPT_CUSTOMREQUEST => 'POST',         CURLOPT_POSTFIELDS =>'{             "prompt": "'.$text.'",             "n": 1,             "size": "512x512"             }',         CURLOPT_HTTPHEADER => array(             'Authorization: Bearer  '.$token,             'Content-Type: application/json'         ),     ));     $response = curl_exec($curl);     curl_close($curl);     return json_decode($response, true); }