<jupyter_start><jupyter_text>String<jupyter_code># 1) Aşağıdaki String'in 5. harfini my_letter isimli bir değişkene atayınız.
my_string = "<NAME>"
my_letter=my_string[4:5]
my_letter
# Aşağıdaki String'in 5. ve 8. karakteri arasındaki tüm harflerini yazdırınız (5 ve 8 dahil)
my_new_string = "QuentinTarantino"
my_new_string[4:8]
# Aşağıdaki String'i kod ile tersten yazın
my_last_string = "Afyonkarahisarlılaştıramadıklarımızdanmısınız"
my_last_string[::-1]<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Integer & Float<jupyter_code># 1) Aşağıdaki işlemin sonucu hangi veri tipinde olacaktır?<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>3 + 10.2 + 50<jupyter_code>float
# 2) Aşağıdaki işlemin sonucu kaçtır?<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>5 + 8 * 12<jupyter_code>102<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>List & Dictionary & Set<jupyter_code># 1) Bu listeyi 3 farklı yoldan oluşturunuz: [1,2,"a"]
my_list=[1,2,"a"]
my_dict=(1,2,"a")
my_set=[1,2,"a"]
# 2) Aşağıdaki "a"'yı tek satırda alınız:
my_list = [1,4,[2,3,"a"]]
my_list[2][2]
# 3) Aşağıdaki "b"'yi tek satırda alınız:
my_dictionary = {"k1":2, "kk":[4,{"kkkk":"b"}]}
my_dictionary["kk"][1]["kkkk"]

# 4) Aşağıdaki liste set'e çevirilince hangi değerler içinde kalacaktır?
my_list_to_be_set = [11,12,22,33,11,22,45,32,21,22,33,45]
### my_set=set(my_list_to_be_set)
my_set<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Boolean<jupyter_code># 1) Aşağıdaki ifadenin sonucu ne olacaktır?
x = 40 * 5 + 3
x
y = 208 - 2 * 4
y<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>x > y<jupyter_code>True
# 2) Aşağıdaki ifadenin sonucu ne olacaktır?
a = 40 * (4 - 2)
a
b = 80 - 2 * -5
b<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>a > b<jupyter_code>False<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.14459224985540775, 'fraction_numerical': 0.05320994794679005, 'mean_word_length': 8.402173913043478, 'pattern_counts': {'":': 3, '<': 34, '<?xml version=': 0, '>': 36, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '8', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '386869', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 942, 'n_tokens_neox': 856, 'n_words': 138, 'path': '09-Exam 1.ipynb', 'repo_name': 'SongulKizilay/PythonNotlarm', 'size': '1737'}