🔥 Popüler Python Projeleri

BAŞLANGIÇ

🕷️ Web Scraper ile Veri Toplama

E-ticaret sitelerinden fiyat bilgilerini otomatik olarak toplayan web scraper geliştirin.

⏱️ 2-3 saat 📊 Beginner 🔧 3 dosya
requests beautifulsoup4 pandas json
# Temel web scraper yapısı
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def scrape_prices(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    
    prices = soup.find_all('span', class_='price')
    return [price.text.strip() for price in prices]

📋 Proje Adımları:

  1. Kütüphaneleri yükle: pip install requests beautifulsoup4 pandas
  2. Target URL'i belirle: Hangi siteyi scrape edeceğinizi seçin
  3. HTML yapısını analiz et: Developer tools ile element'leri inceleyin
  4. Veri çekme fonksiyonu yaz: requests ve BeautifulSoup kullanarak
  5. Veriyi temizle ve işle: pandas ile düzenleyin
  6. CSV'ye kaydet: Sonuçları dosyaya yazdırın

🎯 Proje Çıktısı:

Bu projede öğrenecekleriniz:

  • HTTP istekleri nasıl yapılır
  • HTML parsing teknikleri
  • Veri temizleme ve dönüştürme
  • Rate limiting ve etik scraping
ORTA DÜZEY

🤖 Discord ChatBot Geliştirme

Discord sunucunuz için özel komutlar, müzik çalma ve moderasyon özellikli bot yapın.

⏱️ 4-6 saat 📊 Intermediate 🔧 8 dosya
discord.py asyncio sqlite3 youtube-dl
# Discord bot temel yapısı
import discord
from discord.ext import commands

bot = commands.Bot(command_prefix='!')

@bot.event
async def on_ready():
    print(f'{bot.user} online!')

@bot.command()
async def merhaba(ctx):
    await ctx.send(f'Merhaba {ctx.author.mention}!')

bot.run('YOUR_BOT_TOKEN')

📋 Proje Adımları:

  1. Discord Developer Portal: Bot oluştur ve token al
  2. Temel bot kurulumu: discord.py ile bağlantı
  3. Komut sistemi: Prefix-based komutlar ekle
  4. Veritabanı entegrasyonu: Kullanıcı verilerini sakla
  5. Müzik sistemi: YouTube'dan müzik çalma
  6. Moderasyon özellikleri: Ban, kick, timeout komutları

🎯 Bot Özellikleri:

  • Özel komut sistemi (!help, !info, !stats)
  • Müzik çalma ve playlist yönetimi
  • Otomatik moderasyon (spam koruması)
  • Seviye sistemi ve XP tracking
ORTA DÜZEY

📈 Borsa Takip Sistemi

Hisse senedi fiyatlarını takip eden, grafik çizen ve e-posta uyarıları gönderen sistem.

⏱️ 3-4 saat 📊 Intermediate 🔧 5 dosya
yfinance matplotlib pandas smtplib
# Borsa veri çekme
import yfinance as yf
import matplotlib.pyplot as plt

def get_stock_data(symbol, period="1mo"):
    stock = yf.Ticker(symbol)
    data = stock.history(period=period)
    return data

# Grafik çizimi
def plot_stock(data, symbol):
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    plt.plot(data['Close'], linewidth=2)
    plt.title(f'{symbol} Fiyat Grafiği')
    plt.xlabel('Tarih')
    plt.ylabel('Fiyat ($)')
    plt.grid(True, alpha=0.3)
    plt.show()
İLERİ DÜZEY

🔐 Şifre Yönetici Uygulaması

Güvenli şifre saklama, otomatik şifre üretme ve 2FA desteği olan masaüstü uygulama.

⏱️ 8-12 saat 📊 Advanced 🔧 12 dosya
tkinter cryptography sqlite3 pyotp
# Şifreleme modülü
from cryptography.fernet import Fernet
import base64
import os

class PasswordManager:
    def __init__(self, master_password):
        self.key = self.generate_key(master_password)
        self.cipher_suite = Fernet(self.key)
    
    def generate_key(self, password):
        password_bytes = password.encode()
        key = base64.urlsafe_b64encode(password_bytes[:32].ljust(32, b'0'))
        return key
    
    def encrypt_password(self, password):
        return self.cipher_suite.encrypt(password.encode())
    
    def decrypt_password(self, encrypted_password):
        return self.cipher_suite.decrypt(encrypted_password).decode()

📋 Proje Adımları:

  1. GUI tasarımı: Tkinter ile ana arayüz
  2. Şifreleme sistemi: Fernet ile güvenli şifreleme
  3. Veritabanı tasarımı: SQLite ile veri saklama
  4. Master password sistemi: Ana şifre ile koruma
  5. Şifre üretici: Güçlü şifre oluşturma
  6. 2FA entegrasyonu: Time-based OTP desteği
İLERİ DÜZEY

🧠 AI Destekli Chatbot

OpenAI GPT API'si kullanarak akıllı sohbet robotu geliştirin.

⏱️ 6-8 saat 📊 Advanced 🔧 10 dosya
openai flask websockets redis
# AI Chatbot temel yapısı
import openai
from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)
openai.api_key = "your-api-key"

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    user_message = request.json['message']
    
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[
            {"role": "user", "content": user_message}
        ]
    )
    
    bot_message = response.choices[0].message.content
    return jsonify({"response": bot_message})

🎯 Chatbot Özellikleri:

  • Doğal dil işleme ile akıllı yanıtlar
  • Konuşma geçmişi saklama
  • Çoklu dil desteği
  • Web arayüzü ile kolay kullanım
ORTA DÜZEY

📊 Veri Görselleştirme Dashboard

Interactive grafikler ve real-time veri takibi ile dashboard uygulaması.

⏱️ 5-7 saat 📊 Intermediate 🔧 8 dosya
streamlit plotly pandas numpy
# Streamlit Dashboard
import streamlit as st
import plotly.express as px
import pandas as pd

st.set_page_config(page_title="Veri Dashboard", layout="wide")

# Sidebar
st.sidebar.title("📊 Veri Dashboard")
chart_type = st.sidebar.selectbox(
    "Grafik Türü Seçin:",
    ["Line Chart", "Bar Chart", "Scatter Plot"]
)

# Ana sayfa
st.title("📈 Interaktif Veri Görselleştirme")

# Veri yükleme
uploaded_file = st.file_uploader("CSV dosyası yükleyin", type="csv")
if uploaded_file:
    df = pd.read_csv(uploaded_file)
    st.dataframe(df.head())

📚 Detaylı Tutorial Rehberleri

🎯 Proje Tabanlı Öğrenme Yolu:

  1. Temel seviye (1-4 hafta): Web scraper, basit hesap makinesi, dosya organizeri
  2. Orta seviye (4-8 hafta): Discord bot, API geliştirme, veri analizi
  3. İleri seviye (8-12 hafta): AI chatbot, machine learning, web uygulaması

🔗 Yararlı Kaynaklar:

🎆 İlk Projenize Başlayın!

Hangi projeyle başlamak istiyorsunuz? Kod editörümüzde hemen deneyebilirsiniz.

Kod Editörüne Git