<jupyter_start><jupyter_text><jupyter_code>aDSoyad = "<NAME>"
print("adı soyadı: " + aDSoyad)
ePosta = "<EMAIL>"
print("epostası: " + ePosta)
okulNO = "21865969"
print("okul numarası :" + okulNO )
tamSAYi = 2
print(type(tamSAYi)) 
ondalikSayi = 7.4
print(type(ondalikSayi))
sayi = 9.0
print(type(sayi))
sayi = 6.5
print(type(sayi))
print(sayi)
sayi = int(sayi)  
print(type(sayi))
print(sayi)
sayi = 4.14
sayi = str(sayi)
print(type(sayi))
print(sayi)
sayi = 30
sonuc = sayi ** 3
print(sonuc)
sayi = 35
sonuc = sayi % 4
print(sonuc)
urunAdi = "Elma"
kgFiyatı = 3.99
kacKg = 2
odeme = kgFiyatı * kacKg
print(urunAdi)
print(odeme)
urunAdi = "Elma"
kgFiyatı = 3.99
kacKg = 2
print(urunAdi + "'nın kilosu" + str(kgFiyatı))
sayi = 8
sayi += 4
print("sayi = " + str(sayi))


sayi = 55
sayi += 20
print(sayi)
sayi -= 10
print("sayi = " + str(sayi))
sayi = 8
sayi += 4
print("sayi=" + str(sayi)) 
sayi = 8
sayi += 4  # Mevcut değer olan 8'e 4 daha ekler.
print(sayi) 

sayi -= 6 # Mevcut değer olan 12'den 6 eksiltir.
print("sayi = " + str(sayi))
deger1 = 10
deger2 = 10
esitMi = (deger1 == deger2)
print(esitMi) 
deger1 = "Python"
deger2 = "Piton"
esitMi = (deger1 == deger2) # Eşit olup olmadıkları kontrol ediliyor
print(esitMi)
sifre = "Python2020"
sifreTekrar = "Piton2020"
esiTmi= (sifre == sifreTekrar)
print(esiTmi)
deger1 = 5
deger2 = 7
deger3 = 9
print(deger1 < deger2 < deger3) 
urunAdi = "Bisiklet"
butce = 3000
urunFiyati = 1000
urunAdet = 5
urunOdeme = urunFiyati * urunAdet
print( "Bütceniz:" + str(butce))
print( "Toplam Fiyat:" +str(urunOdeme))
sonuc = butce > urunOdeme
print(sonuc)
print( "Almak istediğiniz " +str(urunAdet)+ " " + urunAdi + " " +str(urunOdeme)+ "TL'dir.")
print("Alabilir misin? " +str(sonuc))<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.1615296803652968, 'fraction_numerical': 0.0502283105022831, 'mean_word_length': 4.962585034013605, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 8, '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': '1', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '440053', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 946, 'n_tokens_neox': 867, 'n_words': 183, 'path': 'deneme3.ipynb', 'repo_name': 'gulbentiryaki/bby162', 'size': '1773'}