DOLAR 42,5354 0.07%
EURO 49,5729 -0.06%
ALTIN 5.745,37-0,12
BITCOIN 0%
İstanbul
°

SABAHA KALAN SÜRE

mthaber

mthaber

04 Haziran 2025 Çarşamba

Kendi Kendini Düzelten Script Deneyimim

Kendi Kendini Düzelten Script Deneyimim
0

BEĞENDİM

ABONE OL

Yapay zeka ve otomasyon araçlarının gelişmesiyle, yazılım geliştirme dünyasında yeni bir dönemin kapıları aralanmaya başladı. Bu yeniliklerden biri de kendi kendini düzelten scriptler. Bu tür scriptler, belirli hatalarla karşılaştıklarında otomatik olarak düzeltmeler yaparak, genellikle daha az müdahale gerektirir. Bu yazıda, kendi kendini düzelten bir script yazma deneyimimi paylaşıyorum.

1. Kendi Kendini Düzelten Script Nedir?

Bir kendi kendini düzelten script, yazılımın içinde ortaya çıkan hataları veya eksiklikleri tespit edip, bu hataları kendisi düzelten bir yazılım parçasıdır. Tipik olarak, bir script hatayla karşılaştığında:

  • Hatayı tespit eder
  • Hata mesajını kaydeder veya raporlar
  • Hata çözüm önerileri sunar ya da otomatik olarak düzeltir

Bu tür bir özellik, genellikle hata yönetimi, güvenlik açıklarının kapatılması ve yazılımın daha dayanıklı hale getirilmesi amacıyla kullanılır.

2. Deneyimim: İlk Kendi Kendini Düzelten Scriptim

Yazılım geliştirirken, zaman zaman karşılaştığımız sorunlardan biri de beklenmedik hatalar ve yazılım çöküşleridir. Bu hatalar genellikle kod yazım hatalarından, yanlış veri girişlerinden veya dışsal değişkenlerden kaynaklanabilir. Bu nedenle, scriptlerin kendi hatalarını düzeltebilmesi yazılım geliştirme sürecini hızlandırabilir.

Başlangıç: Basit Bir Script

İlk başta, basit bir veri okuma scripti yazmaya karar verdim. Bu script, bir CSV dosyasını okuyor ve içerisindeki veriyi işlemeye başlıyordu. Ancak zaman zaman veri türü uyumsuzlukları ya da dosya okuma hatalarıyla karşılaşıyordum.

import pandas as pd

def load_data(file_path):
    data = pd.read_csv(file_path)
    print(data.head())
    return data

# CSV dosyasını okuma
file_path = "data.csv"
data = load_data(file_path)

Bu basit script, veri okuma işlemi sırasında hata alabiliyordu, çünkü CSV dosyasının bazı hücrelerinde uyumsuz veri tipleri bulunuyordu.

Hatayı Tespit Etme ve Çözme

İlk adımda, bu hatayı tespit etmek için try-except blokları eklemeye karar verdim. Bu, hatanın nerede meydana geldiğini anlamamı sağladı.

import pandas as pd

def load_data(file_path):
    try:
        data = pd.read_csv(file_path)
        print(data.head())
        return data
    except pd.errors.ParserError as e:
        print(f"Hata: {e}")
        print("Veri okuma hatası. Lütfen dosya formatını kontrol edin.")
    except Exception as e:
        print(f"Beklenmeyen hata: {e}")
    return None

# CSV dosyasını okuma
file_path = "data.csv"
data = load_data(file_path)

Bu aşamada, script hata mesajı döndürüyordu ancak hatayı düzeltmiyordu. Bu aşamayı “kendi kendini düzelten” hale getirmek için daha ileri gitmem gerektiğini fark ettim.

Kendi Kendini Düzelten Özellik

Bir hata meydana geldiğinde scriptin kendi kendine çözüm üretmesi için, veri tipleriyle ilgili dönüşüm yapması veya eksik verileri düzeltmesi gerekti. Örneğin, sayısal olmayan verileri NaN yerine geçerli bir sayısal değere dönüştürmek için şu şekilde bir özellik eklemeye karar verdim:

import pandas as pd

def load_data(file_path):
    try:
        data = pd.read_csv(file_path)
        
        # Veri tipi uyumsuzluklarını düzeltme (örneğin, sayısal olmayan değerleri NaN'a çevirme)
        for column in data.columns:
            if data[column].dtype == 'object':  # Eğer sütun metin verisi içeriyorsa
                data[column] = pd.to_numeric(data[column], errors='coerce')  # Sayıya çevir, hatalı verileri NaN yap
        
        print(data.head())  # İşlenmiş veriyi yazdır
        return data
    except pd.errors.ParserError as e:
        print(f"Hata: {e}")
        print("Veri okuma hatası. Lütfen dosya formatını kontrol edin.")
    except Exception as e:
        print(f"Beklenmeyen hata: {e}")
    return None

# CSV dosyasını okuma
file_path = "data.csv"
data = load_data(file_path)

Burada, her bir veri sütunu için tür dönüşümü yapmayı denedim. Eğer veri sayısal değilse, pd.to_numeric() fonksiyonu bu değerleri NaN olarak değiştirecek ve böylece hata almayı engelleyecektir. Bu işlem, scriptin hatayla karşılaştığında otomatik olarak düzeltme yapmasını sağlar.

3. Sonuç ve Düşünceler

Kendi kendini düzelten bir script yazmak, başlangıçta karmaşık gibi görünse de, doğru hata yönetimi ve otomasyon ile yapılabilir. Benim deneyimimde şu sonuçları elde ettim:

  • Hata Yönetimi: Hataları etkili bir şekilde tespit edip raporlamak, sonrasında düzeltme yapabilmek için çok önemli.
  • Esneklik: Scriptin, farklı veri türlerini ve hataları kabul etmesi, onu daha dayanıklı hale getirdi. Kendi kendini düzelten yapılar, hata ortaya çıktığında müdahale etmeye gerek kalmadan çözüm sunabilir.
  • Verimlilik: Hataların otomatik olarak düzeltilmesi, geliştiricinin zamanını tasarruf sağlar ve sistemin daha stabil çalışmasını sağlar.
  • Sürekli İyileştirme: Kendi kendini düzelten scriptler, sürekli öğrenme ve iyileştirme sağlayabilir. Yani, sistemdeki her hata, gelecekteki benzer hataları engellemek için bir fırsat olabilir.

Ancak, tamamen bağımsız çalışan bir script yazmak hala bazı zorlukları barındırıyor. Örneğin, AI veya daha gelişmiş algoritmalar kullanarak, scriptin sadece hataları değil, aynı zamanda iyileştirme alanlarını da öğrenmesi gerekebilir.

Sonuç olarak, kendi kendini düzelten scriptler yazmak yazılım geliştirmeyi hızlandırabilir, ancak doğru denetim ve hata yönetimi stratejileriyle bu sistemi denetlemek, daha sağlam ve güvenilir yazılımlar ortaya çıkaracaktır.