IPYNB PY çevirme – online ve ücretsiz

Jupyter Notebook dosyalarınızı saniyeler içinde Python betiklerine çevirin: IPYNB py çevirme aracıyla güvenli, hızlı ve tamamen ücretsiz bir deneyim sunuyoruz. Web tabanlı IPYNB PY dönüştürücü ile kurulum gerekmez, dosyanızı yükleyin ve anında .py çıktınızı indirin. Kolay kullanım ve yüksek doğruluk sayesinde projelerinizi düzenli, paylaşılabilir ve sürüm kontrollü hale getirmek artık çok daha pratik.

Diğer IPYNB Çeviricileri Online

IPYNB dosyalarınızı başka formatlara çevirmek mi istiyorsunuz? Bu sayfada, IPYNB PY dönüştürücü dışında farklı online araçları da bulabilir, dosyalarınızı hızlı, güvenli ve yüksek kaliteyle birkaç tıklamada dönüştürebilirsiniz.

IPYNB’den PY’ye Dönüştürme Hakkında Sıkça Sorulan Sorular

IPYNB’den PY’ye Dönüştürme Hakkında Sıkça Sorulan Sorular bölümünde, dönüştürme süreci, uyumluluk, güvenlik ve olası hatalar hakkında en çok merak edilen noktaları net ve basit bir dille yanıtlıyoruz. Aşağıdaki sorular ve cevaplar, dosyalarınızı hızlı ve sorunsuz şekilde .py formatına çevirmenize yardımcı olacaktır.

.ipynb dosyam dönüştürme sırasında hücre sırası ve çıktı hücreleri korunur mu?

Evet, çoğu durumda hücre sırası ve mevcut çıktı hücreleri dönüştürme sırasında korunur; ancak bu, kullandığınız araca ve hedef formata bağlıdır: .ipynb → .ipynb veya .html gibi biçimlerde genellikle tam korunur, ama .py gibi düz metin dışa aktarımlarında yalnızca kod hücreleri ve yorumlanmış metin taşınabilir, çıktı hücreleri atlanabilir; korunumu garanti etmek için dönüştürmeden önce not defterini kaydedip tüm hücreleri çalıştırın, dönüştürme ayarlarında “outputs”ı dahil ettiğinizden emin olun ve sonuç dosyasını önizleyerek sıralama/çıktıların beklediğiniz gibi kaldığını doğrulayın.

Dönüşüm sonrası .py dosyasında görseller, grafikler ve zengin çıktıların referansları nasıl yönetilir?

Dönüşüm sonrası .py dosyasında görsel ve grafik referanslarını korumak için dosya yollarını mutlak ya da proje köküne göre göreli hale getirin (ör. Pathlib ile), çıktı klasörlerini önceden oluşturun ve dosyaları tek bir assets dizininde tutun. Matplotlib/Plotly gibi kütüphanelerde kaydetme için plt.savefig() veya fig.write_image() kullanın; üretilen dosya adlarını sabit veya slug’lanmış biçimde yönetin ve çakışmaları önlemek için zaman damgası ya da UUID ekleyin.

Jupyter’den bağımsız zengin çıktıların (interaktif grafikler, HTML, widget’lar) sürdürülebilmesi için HTML/JSON çıktıları dosyaya yazın ve .py içinde bu dosyalara webview/HTML renderer ile referans verin. Not defteri hücre çıktılarına gömülü referanslar kaybolacağı için veri-işleme ile render adımlarını ayırın; yol yönetimini config (yaml/env) üzerinden yapın ve çalışma dizinini os.chdir() ile değil, açık yollarla yönetin.

.ipynb içindeki bağımlılıklar ve paket sürümleri .py dosyasına nasıl yansır?

.ipynb içindeki bağımlılıkları .py dosyasına “otomatik” olarak gömemezsiniz; ancak kullandığınız paket adları ve sürüm bilgilerini dışa aktarabilirsiniz. En yaygın yol, sanal ortamınızdan bir requirements.txt oluşturmak (ör. “pip freeze > requirements.txt”) ve bu dosyayı .py betiğinizle birlikte sürümlemek veya paylaşmaktır. Böylece .py dosyası kodu, requirements.txt ise tam bağımlılık sürümlerini temsil eder.

Alternatif olarak, .ipynb’den dışa aktardığınız .py dosyasının başına el ile bir yorum bloğu ekleyerek kritik kütüphaneleri ve sürümlerini listeleyebilirsiniz. Örn: “# pandas==2.2.2, numpy==1.26.4”. Bu yaklaşım, tek dosyalık betiklerde hızlı şeffaflık sağlar; yine de kurulumu otomatikleştirmek için requirements.txt veya pyproject.toml tercih edilir.

Daha gelişmiş akışlar için bir environment.yml (Conda) ya da poetry/pip-tools kullanabilirsiniz: .ipynb’de denediğiniz paketleri çözümlenmiş sürümlerle kilitleyip, .py dosyasını çalıştırmadan önce “conda env create -f environment.yml” veya “pip install -r requirements.txt” komutlarıyla aynı ortamı yeniden kurarsınız. Bu şekilde .ipynb’deki bağımlılıklar pratikte .py yürütme ortamına yansır.

Hatalı veya bozuk .ipynb dosyalarında dönüştürme neden başarısız olur ve nasıl düzeltebilirim?

Neden: .ipynb dosyaları JSON yapısındadır; eksik/bozuk metadata, hatalı JSON söz dizimi (eksik virgül/süslü parantez), bozuk cells listesi, büyük/şifreli output alanları veya sürüm uyumsuzluğu (eski nbformat) dönüştürmeyi bozabilir. Nasıl düzeltirim: 1) Dosyayı bir JSON doğrulayıcıda açıp söz dizimi hatalarını düzeltin. 2) Gerekirse .ipynb’yi metin düzenleyiciyle açıp «cells»: [] yapısını onarın, şüpheli/çok büyük outputs kısımlarını silin («outputs»: [] bırakın). 3) Komut satırında jupyter nbconvert –clear-output veya jupyter nbconvert –to notebook –nbformat 4 ile temizleyip yeniden kaydedin. 4) nbformat/nbclient paketlerini güncelleyin: pip install -U nbformat nbconvert nbclient. 5) Yedek varsa geri yükleyin; yoksa ipynb-py-convert ile .py’ye çevirip sorunlu hücreleri ayıklayın ve tekrar .ipynb’ye dönüştürün. 6) Dosya gerçekten bozuksa bir JSON onarım aracı deneyin veya kısmi içerikleri yeni bir deftere kopyalayın.

Büyük .ipynb dosyalarında hücre zaman aşımları veya bellek sorunlarını nasıl önlerim?

Büyük .ipynb dosyalarında hücre zaman aşımları veya bellek sorunlarını önlemek için: veriyi parçalara ayırın ve chunk işleme uygulayın, gereksiz değişkenleri del ve gc.collect() ile temizleyin, büyük ara sonuçları diske parquet/feather olarak yazıp gerektiğinde yükleyin, görselleri ve çıktı geçmişini Cell → All Output → Clear ile temizleyin, uzun süren hücreleri daha küçük hücrelere bölün, bellek dostu kütüphaneler (dask, vaex, polars) kullanın, numba veya vectorization ile hızlandırın, checkpoints ve memmap (numpy.memmap) kullanın, jupyter_nbconvert ile zamana duyarlı işleri komut satırından çalıştırın, –ServerApp.iopub_msg_rate_limit ve –ServerApp.rate_limit_window gibi Jupyter ayarlarını artırın, ulimit/Docker bellek sınırlarını gözden geçirin, ve mümkünse GPU/TPU veya daha fazla RAM içeren bir ortama geçerek kernel yeniden başlatmalarını azaltın.

Dönüşümde gizli değişkenler, API anahtarları ve ortam değişkenleri güvenli kalır mı?

Evet; dönüşüm sırasında gizli değişkenler, API anahtarları ve ortam değişkenleri güvenli tutulur: veriler istemci tarafında kullanıcıya gösterilmez, yalnızca gerekli işlem adımlarında geçici ve şifreli olarak kullanılır, kalıcı olarak kaydedilmez ve işlem tamamlanınca otomatik olarak temizlenir; ayrıca erişim, en az ayrıcalık prensibiyle sınırlandırılır ve iletim/depolama aşamalarında güçlü şifreleme uygulanır.

.ipynb ile .py dosyası arasındaki fark nedir ve hangisini ne zaman tercih etmeliyim?

.ipynb (Jupyter Notebook) hücre tabanlı, metin (Markdown), görsel ve kodu aynı belgede birleştirerek adım adım çalıştırma, zengin çıktı (grafikler, tablolar) ve paylaşılabilir anlatım sunar; .py ise düz metin Python betiğidir, sürüm kontrolü ve üretim ortamında çalıştırma için daha hafiftir ve düzenli modüler kodlamaya uygundur. Veri keşfi, eğitim, raporlama ve etkileşimli deneyler için .ipynb’yi; otomasyon, dağıtım, test, paketleme ve performans odaklı komut satırı/servis uygulamaları için .py’yi tercih edin; not defterinde olgunlaşan kodu uzun vadede bakımı kolay olacak şekilde .py modüllerine ayırmanız iyi bir pratiktir.

Dönüştürülen .py dosyasında Markdown açıklamalarını ve notları korumanın en iyi yolu nedir?

.py dosyasına dönüştürürken Markdown içeriğini korumanın en pratik yolu, Markdown’ı doğrudan Python yorum satırlarına ve/veya çok satırlı docstring bloklarına çevirmektir. Başlıkları “#”, alt başlıkları “##”, listeleri “-”/“*” ile; kod bloklarını ise üçlü tırnaklı docstring içinde ya da triple backtick yerine yorumla işaretleyerek saklayın. Böylece içerik hem okunabilir kalır hem de çalıştırmayı etkilemez.

Jupyter veya Markdown tabanlı kaynaklardan geliyorsanız nbconvert ya da p2j gibi araçlarla hücre tiplerini koruyarak kodu ve açıklamaları otomatik ayırabilirsiniz. Dönüşüm sonrası açıklamaları bir README.md’de tutup .py içinde özetini docstring olarak bırakmak, uzun biçimli dokümantasyonu korurken kodu sade tutmanın iyi bir dengesidir.

Biçim kaybını önlemek için tabloları sade metne çevirip hizalamayı boşluklarla koruyun, görselleri bağlantı olarak ekleyin ve satır uzunluğunu tutarlı (80-100 karakter) tutun. Son adımda flake8/black gibi araçlarla otomatik biçimlendirme yaparken docstring ve yorumların bozulmadığını doğrulamak için bir diff kontrolü uygulayın.