# 5. Veri Yapıları

Bu bölüm, daha önce öğrendiğiniz bazı şeyleri daha ayrıntılı olarak açıklamakta ve bazı yeni şeyler de eklemektedir.

## 5.1. Listeler Üzerine

The list data type has some more methods. Here are all of the methods of list objects:

list.append(x)

  Add an item to the end of the list. Similar to `a[len(a):] = [x]`.

list.extend(iterable)

  Extend the list by appending all the items from the iterable. Similar to `a[len(a):] = iterable`.

list.insert(i, x)

  Verilen pozisyona bir öğe ekleyin. İlk argüman, daha önce ekleyeceğiniz öğenin indeksidir, bu nedenle `a.insert(0, x)` listenin önüne ekler ve `a.insert(len(a), x)` komutu `a.append(x)` komutu ile eş değerdir.

list.remove(x)

  Değeri x’e eşit olan ilk öğeyi listeden kaldırır. Böyle bir öğe yoksa `ValueError` hatası ortaya çıkar.

list.pop([i])

  Remove the item at the given position in the list, and return it. If no index is specified, `a.pop()` removes and returns the last item in the list. It raises an `IndexError` if the list is empty or the index is outside the list range.

list.clear()

  Remove all items from the list. Similar to `del a[:]`.

list.index(x[, start[, end]])

  Return zero-based index of the first occurrence of x in the list. Raises a `ValueError` if there is no such item.

  İsteğe bağlı start ve end argümanları dilim gösteriminde olduğu gibi yorumlanır ve aramayı listenin belirli bir alt dizisiyle sınırlamak için kullanılır. Döndürülen dizin, start bağımsız değişkeni yerine tam dizinin başlangıcına göre hesaplanır.

list.count(x)

  Listede x öğesinin kaç kez göründüğünü döndürür.

list.sort(*, key=None, reverse=False)

  Listenin öğelerini yerinde sıralayın (argümanlar sıralama özelleştirmesi için kullanılabilir, açıklamaları için bkz: `sorted()`).

list.reverse()

  Listenin öğelerini yerinde ters çevirir.

list.copy()

  Return a shallow copy of the list. Similar to `a[:]`.

Liste yöntemlerinin çoğunu kullanan bir örnek:

    >>> fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
    >>> fruits.count('apple')
    2
    >>> fruits.count('tangerine')
    0
    >>> fruits.index('banana')
    3
    >>> fruits.index('banana', 4)  # Find next banana starting at position 4
    6
    >>> fruits.reverse()
    >>> fruits
    ['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']
    >>> fruits.append('grape')
    >>> fruits
    ['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']
    >>> fruits.sort()
    >>> fruits
    ['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']
    >>> fruits.pop()
    'pear'

Listeyi yalnızca değiştiren `insert`, `remove` veya `sort` gibi yöntemlerin hiçbir dönüş değeri yazdırmadığını fark etmiş olabilirsiniz – onlar varsayılan `None` değerini döndürürler. [1] Bu, Python’daki tüm değiştirilebilir veri yapıları için bir tasarım ilkesidir.

Another thing you might notice is that not all data can be sorted or compared. For instance, `[None, 'hello', 10]` doesn’t sort because integers can’t be compared to strings and `None` can’t be compared to other types. Also, there are some types that don’t have a defined ordering relation. For example, `3+4j < 5+7j` isn’t a valid comparison.

### 5.1.1. Listeleri Yığın Olarak Kullanma

The list methods make it very easy to use a list as a stack, where the last element added is the first element retrieved (“last-in, first-out”). To add an item to the top of the stack, use `append()`. To retrieve an item from the top of the stack, use `pop()` without an explicit index. For example:

    >>> stack = [3, 4, 5]
    >>> stack.append(6)
    >>> stack.append(7)
    >>> stack
    [3, 4, 5, 6, 7]
    >>> stack.pop()
    7
    >>> stack
    [3, 4, 5, 6]
    >>> stack.pop()
    6
    >>> stack.pop()
    5
    >>> stack
    [3, 4]

### 5.1.2. Listeleri Kuyruk Olarak Kullanma

Bir listeyi, eklenen ilk elemanın alınan ilk eleman olduğu bir kuyruk olarak kullanmak da mümkündür (“ilk giren ilk çıkar”); ancak listeler bu amaç için verimli değildir. Listenin sonundan ekleme ve çıkarma işlemleri hızlıyken, listenin başından ekleme veya çıkarma yapmak yavaştır (çünkü diğer tüm öğelerin bir adım kaydırılması gerekir).

Bir kuyruk uygulamak için, her iki uçtan da hızlı ekleme ve çıkarma yapmak üzere tasarlanmış `collections.deque` kullanın. Örneğin:

    >>> from collections import deque
    >>> queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
    >>> queue.append("Terry")           # Terry arrives
    >>> queue.append("Graham")          # Graham arrives
    >>> queue.popleft()                 # The first to arrive now leaves
    'Eric'
    >>> queue.popleft()                 # The second to arrive now leaves
    'John'
    >>> queue                           # Remaining queue in order of arrival
    deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])

### 5.1.3. Liste Kavramaları

Liste kavramaları, listeler oluşturmak için kısa bir yol sağlar. Yaygın uygulamalar, her bir öğenin başka bir dizinin veya yinelenebilir öğenin her bir üyesine uygulanan bazı işlemlerin sonucu olduğu yeni listeler oluşturmak veya belirli bir koşulu karşılayan öğelerin bir alt dizisini oluşturmaktır.

Örneğin, aşağıdaki gibi bir kareler listesi oluşturmak istediğimizi varsayalım:

    >>> squares = []
    >>> for x in range(10):
    ...     squares.append(x**2)
    ...
    >>> squares
    [0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]

Bunun, `x` adında bir değişken yarattığına (veya üzerine yazdığına) ve bu değişkenin döngü tamamlandıktan sonra da var olduğuna dikkat edin. Kareler listesini, şunu kullanarak herhangi bir yan etki olmadan hesaplayabiliriz:

    squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))

veya aynı şekilde:

    squares = [x**2 for x in range(10)]

ki bu daha kısa ve okunaklıdır.

Bir liste kavrayışı, bir ifade içeren parantezlerden ve ardından bir `for` cümlesinden, ardından sıfır veya daha fazla `for` veya `if` cümlesinden oluşur. Sonuç, ifadenin kendisini takip eden `for` ve `if` cümleleri bağlamında değerlendirilmesiyle elde edilen yeni bir liste olacaktır. Örneğin, listcomp, eşit değillerse iki listenin öğelerini birleştirir:

    >>> [(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
    [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

ve şuna eş değerdir:

    >>> combs = []
    >>> for x in [1,2,3]:
    ...     for y in [3,1,4]:
    ...         if x != y:
    ...             combs.append((x, y))
    ...
    >>> combs
    [(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]

Her iki kod parçacığında da `for` ve `if` ifadelerinin sıralamasının aynı olduğuna dikkat edin.

Eğer ifade bir veri grubu ise (örneğin önceki örnekteki `(x, y)`), parantez içine alınmalıdır.

    >>> vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
    >>> # create a new list with the values doubled
    >>> [x*2 for x in vec]
    [-8, -4, 0, 4, 8]
    >>> # filter the list to exclude negative numbers
    >>> [x for x in vec if x >= 0]
    [0, 2, 4]
    >>> # apply a function to all the elements
    >>> [abs(x) for x in vec]
    [4, 2, 0, 2, 4]
    >>> # call a method on each element
    >>> freshfruit = ['  banana', '  loganberry ', 'passion fruit  ']
    >>> [weapon.strip() for weapon in freshfruit]
    ['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
    >>> # create a list of 2-tuples like (number, square)
    >>> [(x, x**2) for x in range(6)]
    [(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]
    >>> # the tuple must be parenthesized, otherwise an error is raised
    >>> [x, x**2 for x in range(6)]
      File "<stdin>", line 1
        [x, x**2 for x in range(6)]
         ^^^^^^^
    SyntaxError: did you forget parentheses around the comprehension target?
    >>> # flatten a list using a listcomp with two 'for'
    >>> vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
    >>> [num for elem in vec for num in elem]
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Liste kavramaları karmaşık ifadeler ve iç içe geçmiş fonksiyonlar içerebilir:

    >>> from math import pi
    >>> [str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
    ['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']

### 5.1.4. İç İçe Liste Kavramaları

Bir liste kavrayışındaki ilk ifade, başka bir liste kavrayışı da dahil olmak üzere rastgele herhangi bir ifade olabilir.

Uzunluğu 4 olan 3 listeden oluşan bir liste olarak uygulanan 3x4’lük bir matrisin aşağıdaki örneğini düşünün:

    >>> matrix = [
    ...     [1, 2, 3, 4],
    ...     [5, 6, 7, 8],
    ...     [9, 10, 11, 12],
    ... ]

Aşağıdaki liste kavraması satır ve sütunların yerlerini değiştirir:

    >>> [[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
    [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

Önceki bölümde gördüğümüz gibi, iç liste kavrayışı, onu takip eden `for` bağlamında değerlendirilir, bu nedenle bu örnek şuna eş değerdir:

    >>> transposed = []
    >>> for i in range(4):
    ...     transposed.append([row[i] for row in matrix])
    ...
    >>> transposed
    [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

ki bu da şununla aynıdır:

    >>> transposed = []
    >>> for i in range(4):
    ...     # the following 3 lines implement the nested listcomp
    ...     transposed_row = []
    ...     for row in matrix:
    ...         transposed_row.append(row[i])
    ...     transposed.append(transposed_row)
    ...
    >>> transposed
    [[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]

Gerçek dünyada, karmaşık akışlı ifadeler yerine yerleşik işlevleri tercih etmelisiniz. Bu kullanım durumu için `zip()` fonksiyonu harika bir iş çıkaracaktır:

    >>> list(zip(*matrix))
    [(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]

Bu satırdaki yıldız işaretiyle ilgili ayrıntılar için Argüman Listelerini Açma bölümüne bakın.

### 5.1.5. Unpacking in Lists and List Comprehensions

The section on Argüman Listelerini Açma describes the use of `*` to “unpack” the elements of an iterable object, providing each one seperately as an argument to a function. Unpacking can also be used in other contexts, for example, when creating lists. When specifying elements of a list, prefixing an expression by a `*` will unpack the result of that expression, adding each of its elements to the list we’re creating:

    >>> x = [1, 2, 3]
    >>> [0, *x, 4, 5, 6]
    [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]

This only works if the expression following the `*` evaluates to an iterable object; trying to unpack a non-iterable object will raise an exception:

    >>> x = 1
    >>> [0, *x, 2, 3, 4]
    Traceback (most recent call last):
      File "<python-input-1>", line 1, in <module>
        [0, *x, 2, 3, 4]
    TypeError: Value after * must be an iterable, not int

Unpacking can also be used in list comprehensions, as a way to build a new list representing the concatenation of an arbitrary number of iterables:

    >>> x = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [], [7], [8, 9]]
    >>> [*element for element in x]
    [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

Note that the effect is that each element from `x` is unpacked. This works for arbitrary iterable objects, not just lists:

    >>> x = [[1, 2, 3], 'cat', {'spam': 'eggs'}]
    >>> [*element for element in x]
    [1, 2, 3, 'c', 'a', 't', 'spam']

But if the objects in `x` are not iterable, this expression would again raise an exception.

## 5.2. `del` ifadesi

There is a way to remove an item from a list given its index instead of its value: the `del` statement. This differs from the `pop()` method which returns a value. The `del` statement can also be used to remove slices from a list or clear the entire list (which we did earlier by assignment of an empty list to the slice). For example:

    >>> a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
    >>> del a[0]
    >>> a
    [1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
    >>> del a[2:4]
    >>> a
    [1, 66.25, 1234.5]
    >>> del a[:]
    >>> a
    []

`del` değişkenlerin tamamını silmek için de kullanılabilir:

    >>> del a

Bundan sonra `a` ismine referans vermek bir hatadır (en azından ona başka bir değer atanana kadar). Daha sonra `del` için başka kullanımlar bulacağız.

## 5.3. Veri Grupları ve Diziler

Listelerin ve dizelerin indeksleme ve dilimleme işlemleri gibi birçok ortak özelliğe sahip olduğunu gördük. Bunlar dizi veri tiplerinin iki örneğidir (bkz. Dizi Tipleri — list, tuple, range). Python gelişen bir dil olduğu için başka dizi veri tipleri de eklenebilir. Ayrıca başka bir standart dizi veri tipi daha vardır: tuple.

Bir veri grubu, virgülle ayrılmış bir dizi değerden oluşur, örneğin:

    >>> t = 12345, 54321, 'hello!'
    >>> t[0]
    12345
    >>> t
    (12345, 54321, 'hello!')
    >>> # Tuples may be nested:
    >>> u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
    >>> u
    ((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
    >>> # Tuples are immutable:
    >>> t[0] = 88888
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
    >>> # but they can contain mutable objects:
    >>> v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
    >>> v
    ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
    >>> # they support unpacking just like lists:
    >>> x = [1, 2, 3]
    >>> 0, *x, 4
    (0, 1, 2, 3, 4)

Gördüğünüz gibi, çıktıda veri grupları her zaman parantez içine alınır, böylece iç içe geçmiş veri grupları doğru şekilde yorumlanır; parantezli veya parantezsiz olarak girilebilirler, ancak genellikle parantezler gereklidir (eğer grup daha büyük bir ifadenin parçasıysa). Bir veri grubunun öğelerine tek tek atama yapmak mümkün değildir, ancak listeler gibi değiştirilebilir nesneler içeren veri grupları oluşturmak mümkündür.

Veri grupları listelere benzer görünse de, genellikle farklı durumlarda ve farklı amaçlar için kullanılırlar. Veri grupları immutable ‘dır ve genellikle paket açma (bu bölümün ilerleyen kısımlarına bakınız) veya indeksleme (hatta `namedtuples` durumunda öznitelik ile) yoluyla erişilen heterojen bir dizi eleman içerir. Listeler mutable ‘dır ve elemanları genellikle homojendir ve listenin üzerinde yinelenerek erişilir.

Özel bir sorun, 0 veya 1 öğe içeren veri gruplarının oluşturulmasıdır: söz diziminin bunlar ile başa çıkan bazı ekstra tuhaflıkları vardır. Boş veri grupları boş bir parantez çifti ile oluşturulur; bir öğeli bir veri grubu, bir değeri virgülle takip ederek oluşturulur (tek bir değeri parantez içine almak yeterli değildir). Çirkin olsa da etkilidir. Örneğin:

    >>> empty = ()
    >>> singleton = 'hello',    # <-- note trailing comma
    >>> len(empty)
    0
    >>> len(singleton)
    1
    >>> singleton
    ('hello',)

`t = 12345, 54321, ‘hello!’` ifadesi bir veri grubu paketleme örneğidir: `12345`, `54321` ve `'hello!'` değerleri bir veri grubu içinde bir araya getirilmiştir. Bu işlemin tersi de mümkündür:

    >>> x, y, z = t

Buna uygun bir şekilde dizi açma (sequence unpacking) denir ve sağ taraftaki herhangi bir dizi için çalışır. Dizi açma, eşittir işaretinin sol tarafında dizideki eleman sayısı kadar değişken olmasını gerektirir. Çoklu atamanın aslında tuple paketleme ve dizi açmanın bir kombinasyonu olduğunu unutmayın.

## 5.4. Kümeler

Python also includes a data type for sets. A set is an unordered collection with no duplicate elements. Basic uses include membership testing and eliminating duplicate entries. Set objects also support mathematical operations like union, intersection, difference, and symmetric difference.

Küme oluşturmak için küme parantezleri veya `set()` fonksiyonu kullanılabilir. Not: boş bir küme oluşturmak için `{}` değil `set()` kullanmanız gerekir, çünkü birincisi boş bir sözlük oluşturur, ki bu da bir sonraki bölümde tartışacağımız bir veri yapısıdır.

İşte kısa bir gösterim:

    >>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
    >>> print(basket)                      # show that duplicates have been removed
    {'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
    >>> 'orange' in basket                 # fast membership testing
    True
    >>> 'crabgrass' in basket
    False

    >>> # Demonstrate set operations on unique letters from two words
    >>>
    >>> a = set('abracadabra')
    >>> b = set('alacazam')
    >>> a                                  # unique letters in a
    {'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
    >>> a - b                              # letters in a but not in b
    {'r', 'd', 'b'}
    >>> a | b                              # letters in a or b or both
    {'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
    >>> a & b                              # letters in both a and b
    {'a', 'c'}
    >>> a ^ b                              # letters in a or b but not both
    {'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}

Similarly to list comprehensions, set comprehensions are also supported, including comprehensions with unpacking:

    >>> a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
    >>> a
    {'r', 'd'}

    >>> fruits = [{'apple', 'avocado', 'apricot'}, {'banana', 'blueberry'}]
    >>> {*fruit for fruit in fruits}
    {'blueberry', 'banana', 'avocado', 'apple', 'apricot'}

## 5.5. Sözlükler

Another useful data type built into Python is the dictionary (see Mapping Types — dict). Dictionaries are sometimes found in other languages as “associative memories” or “associative arrays”. Unlike sequences, which are indexed by a range of numbers, dictionaries are indexed by keys, which can be any immutable type; strings and numbers can always be keys. Tuples can be used as keys if they contain only strings, numbers, or tuples; if a tuple contains any mutable object either directly or indirectly, it cannot be used as a key. You can’t use lists as keys, since lists can be modified in place using index assignments, slice assignments, or methods like `append()` and `extend()`.

Bir sözlüğü anahtar: değer çiftleri olarak düşünmek en iyisidir. Bir sözlük içerisindeki her anahtarın benzersiz olması gerektiğini ise unutmayın. Bir çift parantez boş bir sözlük oluşturur: `{}`. Anahtar:değer çiftlerinin virgülle ayrılmış bir listesini parantezler içine yerleştirmek sözlüğe ilk anahtar:değer çiftlerini ekler; sözlükler çıktıda da aynı bu şekilde görünürler.

The main operations on a dictionary are storing a value with some key and extracting the value given the key. It is also possible to delete a key:value pair with `del`. If you store using a key that is already in use, the old value associated with that key is forgotten.

Extracting a value for a non-existent key by subscripting (`d[key]`) raises a `KeyError`. To avoid getting this error when trying to access a possibly non-existent key, use the `get()` method instead, which returns `None` (or a specified default value) if the key is not in the dictionary.

Bir sözlük üzerinde `list(d)` işlemini gerçekleştirmek, sözlükte kullanılan tüm anahtarların bir listesini eklenme sırasına göre döndürür (başka bir düzenle sıralanmasını istiyorsanız, bunun yerine `sorted(d)` kullanın). Tek bir anahtarın sözlükte olup olmadığını kontrol etmek için `in` anahtar sözcüğünü kullanın.

İşte sözlük kullanılan bir örnek:

    >>> tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
    >>> tel['guido'] = 4127
    >>> tel
    {'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
    >>> tel['jack']
    4098
    >>> tel['irv']
    Traceback (most recent call last):
      File "<stdin>", line 1, in <module>
    KeyError: 'irv'
    >>> print(tel.get('irv'))
    None
    >>> del tel['sape']
    >>> tel['irv'] = 4127
    >>> tel
    {'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
    >>> list(tel)
    ['jack', 'guido', 'irv']
    >>> sorted(tel)
    ['guido', 'irv', 'jack']
    >>> 'guido' in tel
    True
    >>> 'jack' not in tel
    False

`dict()` yapıcısı, doğrudan anahtar-değer dizilerinden sözlükler oluşturur:

    >>> dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
    {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

Buna ek olarak, sözlük kavramaları rastgele anahtar ve değer ifadelerinden sözlükler oluşturmak için de kullanılabilir:

    >>> {x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
    {2: 4, 4: 16, 6: 36}

And dictionary unpacking (via `**`) can be used to merge multiple dictionaries:

    >>> odds = {i: i**2 for i in (1, 3, 5)}
    >>> evens = {i: i**2 for i in (2, 4, 6)}
    >>> {**odds, **evens}
    {1: 1, 3: 9, 5: 25, 2: 4, 4: 16, 6: 36}

    >>> all_values = [odds, evens, {0: 0}]
    >>> {**i for i in all_values}
    {1: 1, 3: 9, 5: 25, 2: 4, 4: 16, 6: 36, 0: 0}

Anahtarlar basit dizgiler olduğunda, anahtar sözcük argümanlarını kullanarak çiftleri belirtmek bazen daha kolaydır:

    >>> dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
    {'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}

## 5.6. Döngü Teknikleri

When looping through dictionaries, the key and corresponding value can be retrieved at the same time using the `items()` method.

    >>> knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
    >>> for k, v in knights.items():
    ...     print(k, v)
    ...
    gallahad the pure
    robin the brave

Bir dizi boyunca döngü yaparken, `enumerate()` fonksiyonu kullanılarak konum indeksi ve karşılık gelen değer aynı anda alınabilir.

    >>> for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
    ...     print(i, v)
    ...
    0 tic
    1 tac
    2 toe

Aynı anda iki veya daha fazla dizi üzerinde döngü yapmak için, girdiler `zip()` fonksiyonu ile eşleştirilebilir.

    >>> questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
    >>> answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
    >>> for q, a in zip(questions, answers):
    ...     print('What is your {0}?  It is {1}.'.format(q, a))
    ...
    What is your name?  It is lancelot.
    What is your quest?  It is the holy grail.
    What is your favorite color?  It is blue.

Bir dizi üzerinde ters yönde döngü yapmak için, önce diziyi ileri yönde belirtin ve ardından `reversed()` fonksiyonunu çağırın.

    >>> for i in reversed(range(1, 10, 2)):
    ...     print(i)
    ...
    9
    7
    5
    3
    1

Bir dizi üzerinde sıralı olarak döngü yapmak için, listenin kaynağını değiştirmeksizin yeni bir sıralı liste döndüren `sorted()` fonksiyonunu kullanın.

    >>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
    >>> for i in sorted(basket):
    ...     print(i)
    ...
    apple
    apple
    banana
    orange
    orange
    pear

Bir dizi üzerinde `set()` kullanmak yinelenen öğeleri ortadan kaldırır. Bir dizi üzerinde `set()` ile birlikte `sorted()` kullanımı, dizinin benzersiz öğeleri üzerinde sıralı olarak döngü oluşturmanın deyimsel bir yoludur.

    >>> basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
    >>> for f in sorted(set(basket)):
    ...     print(f)
    ...
    apple
    banana
    orange
    pear

Bazen bir liste üzerinde döngü yaparken değiştirmek cazip gelebilir; ancak bunun yerine yeni bir liste oluşturmak genellikle daha basit ve daha güvenlidir.

    >>> import math
    >>> raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8]
    >>> filtered_data = []
    >>> for value in raw_data:
    ...     if not math.isnan(value):
    ...         filtered_data.append(value)
    ...
    >>> filtered_data
    [56.2, 51.7, 55.3, 52.5, 47.8]

## 5.7. Koşullar Üzerine

`while` ve `if` deyimlerinde kullanılan koşullar sadece karşılaştırma değil, herhangi bir operatör içerebilir.

Karşılaştırma operatörleri `in` ve `not in` bir değerin bir dizide olup olmadığını kontrol eder. `is` ve `is not` operatörleri iki nesnenin gerçekten aynı nesne olup olmadığını karşılaştırır. Tüm karşılaştırma operatörleri aynı önceliğe sahiptir, bu öncelik ise tüm sayısal operatörlerden daha düşüktür.

Karşılaştırmalar art arda zincirlenebilir. Örneğin, `a < b == c` ifadesi `a` değerinin `b` değerinden küçük olup olmadığını test ederken aynı zamanda `b` değerinin `c` değerine eşit olup olmadığını test eder.

Karşılaştırmalar `and` ve `or` Boolean operatörleri kullanılarak birleştirilebilir ve bir karşılaştırmanın (veya başka bir Boolean ifadesinin) sonucu `not` ile olumsuzlanabilir. Bunlar karşılaştırma operatörlerinden daha düşük önceliklere sahiptir; aralarında, `not` en yüksek önceliğe ve `or` en düşük önceliğe sahiptir, böylece `A ve B değil veya C`, `(A ve (B değil)) veya C` ile eş değerdir. Her zaman olduğu gibi, istenen bileşimi ifade etmek için parantezler kullanılabilir.

Boolean operatörleri `and` ve `or` kısa devre operatörleri olarak adlandırılır: argümanları soldan sağa doğru değerlendirilir ve sonuç belirlenir belirlenmez değerlendirme durur. Örneğin, `A` ve `C` doğru ancak `B` yanlış ise, `A ve B ve C` `C` ifadesini değerlendirmez. Boolean olarak değil de genel bir değer olarak kullanıldığında, kısa devre işlecinin dönüş değeri son değerlendirilen bağımsız değişkendir.

Bir değişkene, bir karşılaştırmanın sonucunu veya başka bir Boolean ifadesini atamak mümkündür. Örneğin:

    >>> string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
    >>> non_null = string1 or string2 or string3
    >>> non_null
    'Trondheim'

Python’da, C’den farklı olarak, ifadelerin içindeki atamanın walrus operatörü `=` ile açıkça yapılması gerektiğini unutmayın. Bu, C programlarında karşılaşılan yaygın bir sorunu önler: `==` yazmak isterken `=` yazmak.

## 5.8. Diziler ile Diğer Veri Tiplerinin Karşılaştırılması

Dizi nesneleri tipik olarak aynı dizi türüne sahip diğer nesnelerle karşılaştırılabilir. Karşılaştırmada sözlüksel sıralama kullanılır: önce ilk iki öğe karşılaştırılır ve farklılarsa bu karşılaştırmanın sonucunu belirler; eşitlerse, sonraki iki öğe karşılaştırılır ve her iki dizi de tükenene kadar böyle devam eder. Karşılaştırılacak iki öğenin kendileri de aynı türden diziler ise, sözlükbilimsel karşılaştırma özyinelemeli olarak gerçekleştirilir. İki dizinin tüm öğeleri eşit çıkarsa, diziler eşit kabul edilir. Eğer dizilerden biri diğerinin alt dizisi ise, daha kısa olan dizi daha küçük (küçük) olandır. Dizgiler için sözlükbilimsel sıralama, tek tek karakterleri sıralamak için Unicode kod noktası numarasını kullanır. Aynı türdeki diziler arasındaki karşılaştırmalara bazı örnekler:

    (1, 2, 3)              < (1, 2, 4)
    [1, 2, 3]              < [1, 2, 4]
    'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'
    (1, 2, 3, 4)           < (1, 2, 4)
    (1, 2)                 < (1, 2, -1)
    (1, 2, 3)             == (1.0, 2.0, 3.0)
    (1, 2, ('aa', 'ab'))   < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)

Nesnelerin uygun karşılaştırma yöntemlerine sahip olması koşuluyla, farklı türlerdeki nesnelerin `<` veya `>` ile karşılaştırılabileceğini unutmayın. Örneğin, karışık sayısal türler sayısal değerlerine göre karşılaştırılır, bu nedenle 0 eşittir 0.0, vb. Bu türler uygun yöntemlere sahip değillerse, yorumlayıcı rastgele bir sıralama döndürmek yerine `TypeError` hatası verir.

Dipnotlar

[1]

Diğer diller, `d->insert("a")->remove("b")->sort();` gibi yöntem zincirlemesine izin veren değiştirilmiş nesneyi döndürebilir.