Python Davranışsal Tasarım Kalıpları (Behavioral)

Eğitim Hakkında

Davranışsal tasarım kalıplarının Python'daki sade karşılıkları

GoF davranışsal tasarım kalıplarını Python'un dinamik özellikleriyle uygulamayı öğretir. Strategy, Observer, Command, State, Template Method, Iterator, Chain of Responsibility, Mediator, Memento ve Visitor kalıpları; birinci sınıf fonksiyonlar, generator ve callable nesnelerle sadeleştirilmiş uygulamaları ve ne zaman gereksiz olduklarıyla birlikte ele alınır.

Süre ve Format

2 Gün. Her gün dört modül; 1. gün Algoritma ve Olay Kalıpları, 2. gün Durum ve Dolaşım Kalıpları konularına ayrılmıştır.

Seviye

İleri Seviye — Strategy, Observer, Command, State, Iterator ve diğer davranışsal kalıpların Python uygulaması

Öğrenme Metodu

Her kalıp önce sorunu gösteren kodla başlar, kalıp uygulanır, Pythonic sadeleştirme ile karşılaştırılır; örnekler pytest ile doğrulanır.

Neden Bu Eğitim?

🎯Doğru Kalıp

Sorunun hangi davranışsal kalıba uyduğunu hızla belirlersiniz.

🐍Pythonic Çözüm

Java tarzı kalıpları Python idiomlarıyla sadeleştirirsiniz.

🧩Esnek Davranış

Çalışma zamanında değişebilen davranışlar tasarlarsınız.

Anahtar Konular

python design patternsbehavioral design patternsstrategy pattern pythonobserver pattern pythoncommand patternstate patternchain of responsibilitypython tasarım kalıplarıGoF

“Kalıp bir hedef değil, tekrar eden bir sorunun adıdır.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1

Python OOP

Sınıf, kalıtım ve özel metotlar bilinmelidir.

2

Python 3.10+

Güncel Python sürümü kurulu olmalıdır.

3

IDE

VS Code veya PyCharm gibi bir editör hazır olmalıdır.

4

Tasarım Prensipleri

SOLID ilkelerine genel aşinalık faydalıdır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı ile davranışı kapsülleyen kalıpları Python'da uygular.

Modül 1

Strategy

algoritma ailesini değiştirilebilir yapma
sınıf yerine fonksiyon ile strateji
indirim hesaplama örneği
stratejiyi sözlükte kaydetme
functools.partial ile parametreli strateji
if-elif zincirinden kurtulma

Modül 2

Observer

konu (subject) ve gözlemci ilişkisi
callback listesi ve abonelik iptali
weakref ile bellek sızıntısını önleme
olay veri yolu (event bus) yazımı
asenkron gözlemciler ve asyncio
Observer ile pub-sub farkı

Modül 3

Command

isteği nesneye dönüştürme
callable sınıf ve __call__
geri alma (undo/redo) yığını
makro komutlar ve kuyruk
komutları loglama ve yeniden oynatma
GUI ve CLI senaryoları

Modül 4

Template Method

iskelet algoritma ve kanca metotlar
abc ile soyut adımlar
veri işleme boru hattı örneği
kalıtım yerine kompozisyonla alternatif
__init_subclass__ ile doğrulama
Hollywood prensibi

Günün hedefiKatılımcı ile durum, dolaşım ve zincirleme kalıplarını uygular.

Modül 1

State

durum makinesi ve geçişler
durum nesneleri ile if bloklarını kaldırma
enum ve sözlük tabanlı geçiş tablosu
sipariş yaşam döngüsü örneği
transitions kütüphanesi tanıtımı
geçersiz geçiş hata yönetimi

Modül 2

Iterator ve Generator

__iter__ / __next__ protokolü
yield ile tembel dolaşım
itertools ile birleşim
ağaç yapısında özyinelemeli dolaşım
sonsuz akış ve islice
iterator tükenme tuzakları

Modül 3

Chain of Responsibility

istek işleyici zinciri
doğrulama ve middleware zinciri
işleyici zincirine dinamik ekleme
decorator ile zincir kurma
WSGI/ASGI middleware benzetmesi
zincirin kırılma noktaları

Modül 4

Memento, Mediator, Visitor

Memento ile snapshot ve geri yükleme
copy.deepcopy ve pickle sınırları
Mediator ile bileşen iletişimi
Visitor ve functools.singledispatch
ast.NodeVisitor örneği
bu kalıpların ne zaman gereksiz olduğu

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅

Strategy

Algoritmaları fonksiyon veya sınıf olarak değiştirilebilir kılabilirsiniz.

✅

Observer

Zayıf referanslı, abonelik iptali olan olay mekanizması kurabilirsiniz.

✅

Command

Undo/redo destekli komut yapıları yazabilirsiniz.

✅

State

Durum makinesini geçiş tablosuyla modelleyebilirsiniz.

✅

Iterator

Generator tabanlı tembel dolaşım tasarlayabilirsiniz.

✅

Chain

Middleware tarzı işleyici zinciri kurabilirsiniz.

✅

Pythonic Sadeleştirme

Kalıpları birinci sınıf fonksiyonlarla sadeleştirebilirsiniz.

✅

Kalıp Seçimi

Bir kalıbın gereksiz karmaşıklık olduğu durumları ayırt edebilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

Python'da nesne yönelimli kod geliştiren
mimari kararlarda kalıp kullanmak isteyen kıdemli geliştiriciler
yazılım tasarımcıları

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?

Python'da kıdemli düzeyde kod yazan ve mimari kararlarda tasarım kalıbı kullanmak isteyen geliştiriciler için uygundur.

Java tarzı kalıplar Python'da gerekli mi?

Birçoğu birinci sınıf fonksiyon ve generator ile çok sadeleşir; eğitimde hem klasik hem Pythonic sürüm karşılaştırılır.

Hangi kalıplar işleniyor?

Strategy, Observer, Command, Template Method, State, Iterator, Chain of Responsibility, Memento, Mediator ve Visitor.

Önceden prensip eğitimi şart mı?

Zorunlu değildir ancak SOLID bilgisi faydalıdır; 'Principles of Good Design' eğitimi tamamlayıcıdır.

Sertifika verilir mi?

Katılımcılara Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika

PYTHON DESIGN PATTERNS: WORKING WITH BEHAVIORAL DESIGN PATTERNS EĞİTİMİ