TBMM kararlarını kodlamak ne anlama gelir?
TBMM kararlarını kodlamak, Meclis Genel Kurulu'nda alınan kararların bilgisayarın işleyebileceği yapılandırılmış bir biçime, örneğin JSON dosyasına dönüştürülmesidir. JSON, anahtar-değer çiftleriyle çalışan, hem insan hem makine tarafından okunabilen bir veri biçimidir. Böylece kararlar aranabilir, sıralanabilir ve sayılabilir hale gelir. Bu metin, kararların nasıl bir veri yapısına oturtulduğunu ve bu verinin Python ile nasıl işlendiğini adım adım anlatır.
Her kararı tanımlayan alanlar
Bir kararı kodlamanın ilk adımı, her kaydı tanımlayan alanları belirlemektir. Örnek yapıda kimlik numarası, tarih, başlık, tür, özet ve durum olmak üzere altı alan kullanılır. Tarih YYYY-AA-GG biçiminde tutulur; bu biçim sıralamayı ve yıl bazlı filtrelemeyi kolaylaştırır. Tür ve durum alanları ise kararların sınıflandırılmasını sağlar.
Kararları gruplayan tür alanı
Kayıtları gruplayan alanlardan biri tür alanıdır. Bütçe, araştırma komisyonu, yargı, çevre, sağlık, uluslararası ve vergi gibi etiketler kararın hangi alana ait olduğunu gösterir. Bu etiketler sayesinde aynı konudaki kararlar bir arada listelenebilir. Farklı konuları tek bir çatı altında toplamak yerine tür bazında ayırmak, verinin anlamlı kalmasını sağlar.
Durum alanı kararın sonucunu gösterir
Durum alanı kararın sonucunu gösterir; örnek yapıda kabul ve kismi_kabul değerleri kullanılır. Kısmi kabul, bir teklifin yalnızca bazı maddelerinin benimsendiği durumları ifade eder. Bu ayrım, kararın bütünüyle mi yoksa parça parça mı sonuçlandığını ayırt etmeye yarar. Durum bilgisi olmadan yalnızca başlığa bakmak yanıltıcı olabilir.
Örnek veri setindeki kararların kapsamı
Örnek veri setinde 2024 ve 2025 yıllarına ait sekiz kayıt yer alır. Bunlar arasında 2025 Yılı Merkezi Yönetim Bütçe Kanunu ile 2023 Kesin Hesap Kanunu'nun kabulü bulunur. Ayrıca Kartalkaya yangınına ilişkin Meclis Araştırma Komisyonu kurulması da kayıtlardan biridir. Liste, kararların kronolojik olarak tutulabileceğini göstermek için düzenlenmiştir.
Yargı paketleri aynı tür altında toplanabilir
Kayıtların bazıları doğrudan yasama faaliyetine ilişkindir. Onuncu Yargı Paketi infaz düzenlemesi içerir ve Resmî Gazete'de yayımlanarak yürürlüğe girmiştir. On Birinci Yargı Paketi ise belirli suçlar hariç denetimli serbestlik düzenlemesi ve genel sağlık sigortası prim affı getirmiştir. Bu iki kayıt, aynı tür etiketi altında farklı içeriklerin nasıl tutulduğunu gösterir.
Çevre ve sağlık kararları örnekleri
Çevre alanındaki kayıt, Türkiye'nin ilk iklim yasası olarak özetlenen İklim Kanunu'dur. Veri setine göre yasa yirmi madde ve iki geçici maddeden oluşur; Emisyon Ticaret Sistemi ve karbon fiyatlandırması bu kapsamda yer alır. Emisyon Ticaret Sistemi, sera gazı salımlarının izin ticareti yoluyla sınırlandırıldığı bir mekanizmadır. Sağlık alanındaki kayıt ise hekimlerin en fazla iki kuruluşta çalışması ve e-Devlet üzerinden organ bağışı gibi düzenlemeleri içerir.
Uluslararası anlaşmaların tek kayıtta toplanması
Uluslararası alandaki kayıt, dört anlaşmanın onaylanmasını kapsar. Maldivler ile ticaret, Malezya ile serbest ticaret anlaşması, Malta ile denizcilik ve Romanya ile projeler bu anlaşmalar arasındadır. Serbest ticaret anlaşması, taraflar arasındaki gümrük engellerini azaltmayı amaçlayan bir düzenlemedir. Bu tür kararlar tek bir başlık altında toplanırken içerikleri ülke bazında ayrışır.
Kısmi kabul durumu neden önemlidir?
Vergi alanındaki kayıt, kısmi kabul durumunun en açık örneğidir. Vergi kanunları ve 631 sayılı Kanun Hükmünde Kararname'de değişiklik öngören teklifin yalnızca ilk altı maddesi kabul edilmiştir. Kanun Hükmünde Kararname, hükümetin kanun gücünde çıkardığı düzenlemeleri ifade eder. Böyle bir kayıt kabul olarak işaretlenseydi, kararın kapsamı yanlış anlaşılırdı.
Veri setinin üst bilgileri
Veri setinin üst kısmında kaynak, güncelleme tarihi ve kararlar dizisi bulunur. Kaynak alanı verinin nereden derlendiğini, güncelleme alanı ise en son ne zaman düzenlendiğini belirtir. Örnek yapıda kaynak TBMM Genel Kurul kararları derlemesi olarak, güncelleme tarihi ise 12 Ekim 2026 olarak verilmiştir. Bu üst bilgiler, verinin hangi tarihte geçerli olduğunu izlemeye yardımcı olur.
Derlenmiş veride kaynak ve doğrulama notu
Veri setini hazırlayan not, tarih ve içeriklerin basın ve TBMM özetlerinden derlendiğini belirtir. Resmî atıf gerektiğinde TBMM Tutanak kayıtları ve Resmî Gazete ile doğrulama yapılması önerilir. Bu uyarı, derlenmiş verinin resmî kaynak yerine geçmediğini gösterir. Kodlama yaparken kaynağı belirtmek, verinin güvenilirliğini değerlendirmeyi kolaylaştırır.
Python'da JSON dosyası nasıl okunur?
Veri hazır olduktan sonra Python tarafı onu işler. İlk adımda json kütüphanesiyle dosya açılır ve kararlar dizisi okunur. Okuma sırasında Türkçe karakterlerin bozulmaması için UTF-8 kodlaması belirtilir. Böylece veri, program içinde liste ve sözlük yapılarına dönüşür.
Yıla ve türe göre filtreleme
İşleme kodunda yıla göre filtreleme fonksiyonu, tarihi verilen yıl ile başlayan kayıtları döndürür. Türe göre filtreleme fonksiyonu ise tür alanı eşleşen kayıtları seçer. İki fonksiyon da listeye dayalı koşul ifadeleriyle yazılmıştır. Bu yaklaşım, veri büyüdükçe yeni filtrelerin aynı kalıpla eklenmesini sağlar.
Özet fonksiyonu dağılımları sayar
Özet fonksiyonu toplam kayıt sayısını yazdırır; ardından tür ve durum dağılımlarını sayar. Sayım işlemi Counter sınıfı ile yapılır; bu sınıf her değerin kaç kez geçtiğini hesaplar. Çıktı, hangi türden kaç karar bulunduğunu ve kaç kaydın kabul ya da kısmi kabul olduğunu gösterir. Bu tür sayımlar, veri setinin genel yapısını hızlıca görmeyi sağlar.
Kayıtları tarihe göre sıralayarak listeleme
Listeleme fonksiyonu, verilen kayıtları tarihe göre sıralayarak ekrana yazar. Sıralama işlemi tarih alanının metin olarak karşılaştırılmasıyla yapılır; YYYY-AA-GG biçimi bu karşılaştırmayı doğru sonuç verir. Her satırda tarih, başlık ve tür birlikte gösterilir. Böylece kararlar kronolojik bir akış içinde okunabilir.
Kod çalıştırıldığında ne üretir?
Kod doğrudan çalıştırıldığında önce özet çıktısı üretilir; toplam kayıt sayısı, tür ve durum dağılımı görünür. Ardından 2025 yılına ait kararlar kronolojik olarak listelenir. Bu iki adım, veri setinin hem bütününü hem de belirli bir kesitini incelemeye olanak tanır. Çalıştırma sonucu, kodun beklenen biçimde çalıştığını gösteren somut bir çıktıdır.
Veriyi hangi biçimlerde saklayabilirsiniz?
Aynı kararlar farklı biçimlerde de saklanabilir. CSV veya Excel, tablo araçlarında inceleme ve düzenleme için uygundur. SQL tablosu, kayıtların sorgulanması ve ilişkisel işlemler için tercih edilir; oluşturma ve ekleme komutlarıyla veri yüklenir. JavaScript dizisi ise verinin bir web sayfasında gösterilmesi gerektiğinde kullanılır. Hangi biçimin seçileceği, verinin nerede kullanılacağına bağlıdır.
Veriyi görselleştirme seçenekleri
Kararların zaman içindeki dağılımı grafiklerle görselleştirilebilir. Örneğin yıllara göre karar sayısı veya türlere göre dağılım bir çubuk grafikle gösterilebilir. Hareketli grafik ise değişimin zaman içindeki seyrini anlatmak için kullanılır. Görselleştirme, ham veriyi karşılaştırmayı kolaylaştırır; ancak grafiğin dayandığı verinin kaynağı belirtilmelidir.
TBMM verileri için açık kaynaklar
TBMM verilerini işlemek için hazır açık kaynaklar da bulunur. Vekilpedia açık veri sayfası, 11 Ekim 2026 güncellemesiyle 28. Dönem kanun tekliflerini 3.942 kayıt olarak JSON ve CSV biçiminde sunuyor; JSON dosyası 3,6 megabayt büyüklüğünde ve CC BY 4.0 lisanslı. GNACT adlı veri seti ise 1920'den bugüne on yasama organına ait tutanakları içeriyor ve Python'da datasets kütüphanesiyle yükleniyor; lisansı CC BY-NC-SA 4.0. Bu kaynaklar, kendi veri setinizi kurmadan önce yararlanabileceğiniz seçenekler arasında.
Mevcut araçlar ve kapsamları
Var olan araçlar arasında meclistakip/tbmm-graph projesi, tbmm.gov.tr sayfalarını yapısal veriye çevirip API sunmayı amaçlıyor ve karar da yasama kategorileri arasında sayılıyor. mevzuat-mcp ve mevzuat-gov-scraper gibi araçlar ise mevzuat.gov.tr'den veri çekip JSON üretiyor; kanun adı, numarası, kabul tarihi ve maddeleri ayrıştırıyor. Bu araçlar ağırlıklı olarak mevzuat odaklıdır. Meclis kararları için hazır bir JSON şeması veya ortak bir kodlama standardı bulunmuyor.

1 / 20 · 9s

Galeri

TBMM Kararlarının JSON ve Python ile Kodlanması

12 Eki 2026

TBMM'nin öne çıkan kararlarını JSON veri seti ve Python koduyla yapılandırarak listeleyen, tür ve durum dağılımını özetleyen bir çalışma.

TBMM aldığı önemli kararları kodlama yap

TBMM kararlarını hangi biçimde "kodlamamı" istediğinizi netleştirmek için önce güncel bilgiyi toplayayım; ardından yapılandırılmış bir veri/kod çıktısı hazırlayacağım.

TBMM'nin öne çıkan kararlarını, üzerinde işlem yapılabilir bir veri yapısı (JSON) ve onu kullanan kısa bir Python koduna dönüştürdüm. Varsayımım: "kodlama" ile verinin makine tarafından okunabilir biçimde (JSON + Python) tutulmasını istediniz.

1) Veri seti — `tbmm_kararlar.json`

{
  "kaynak": "TBMM Genel Kurul kararları (derleme)",
  "guncelleme": "2026-10-12",
  "kararlar": [
    {
      "id": 1,
      "tarih": "2024-12-21",
      "baslik": "2025 Yılı Merkezi Yönetim Bütçe Kanunu",
      "tur": "butce",
      "ozet": "Bütçe Kanunu ve 2023 Kesin Hesap Kanunu kabul edildi (317 kabul, 249 ret, 1 çekimser).",
      "durum": "kabul"
    },
    {
      "id": 2,
      "tarih": "2025-01-28",
      "baslik": "Kartalkaya yangını Meclis Araştırma Komisyonu",
      "tur": "arastirma_komisyonu",
      "ozet": "Otel yangınına ilişkin Meclis Araştırma Komisyonu kuruldu.",
      "durum": "kabul"
    },
    {
      "id": 3,
      "tarih": "2025-06-05",
      "baslik": "10. Yargı Paketi",
      "tur": "yargi",
      "ozet": "İnfaz düzenlemesi; Resmî Gazete'de yayımlanarak yürürlüğe girdi.",
      "durum": "kabul"
    },
    {
      "id": 4,
      "tarih": "2025-07-03",
      "baslik": "İklim Kanunu",
      "tur": "cevre",
      "ozet": "Türkiye'nin ilk iklim yasası: 20 madde, 2 geçici madde; Emisyon Ticaret Sistemi (ETS) ve karbon fiyatlandırması.",
      "durum": "kabul"
    },
    {
      "id": 5,
      "tarih": "2025-07-21",
      "baslik": "Sağlıkta Bazı Kanun ve 663 sayılı KHK Değişikliği",
      "tur": "saglik",
      "ozet": "Hekimlerin en fazla iki kuruluşta çalışması, aile hekimliği uzmanlığı, e-Devlet'ten organ bağışı.",
      "durum": "kabul"
    },
    {
      "id": 6,
      "tarih": "2025-10-09",
      "baslik": "4 Uluslararası Anlaşmanın Onaylanması",
      "tur": "uluslararasi",
      "ozet": "Maldivler (ticaret), Malezya (STA), Malta (denizcilik), Romanya (projeler).",
      "durum": "kabul"
    },
    {
      "id": 7,
      "tarih": "2025-11-26",
      "baslik": "Vergi Kanunları Değişiklik Teklifi (ilk 6 madde)",
      "tur": "vergi",
      "ozet": "Vergi kanunları ve 631 sayılı KHK'da değişiklik; ilk 6 madde kabul edildi.",
      "durum": "kismi_kabul"
    },
    {
      "id": 8,
      "tarih": "2025-12-25",
      "baslik": "11. Yargı Paketi",
      "tur": "yargi",
      "ozet": "Denetimli serbestlik düzenlemesi (belirli suçlar hariç), GSS prim afı; Resmî Gazete'de yayımlandı.",
      "durum": "kabul"
    }
  ]
}

2) Kodu — `analiz.py`

import json
from collections import Counter

with open("tbmm_kararlar.json", encoding="utf-8") as f:
    veri = json.load(f)["kararlar"]

def yila_gore(yil):
    return [k for k in veri if k["tarih"].startswith(str(yil))]

def ture_gore(tur):
    return [k for k in veri if k["tur"] == tur]

def ozet():
    print(f"Toplam kayıt: {len(veri)}")
    print("Tür dağılımı:", dict(Counter(k["tur"] for k in veri)))
    print("Durum dağılımı:", dict(Counter(k["durum"] for k in veri)))

def listele(kayitlar):
    for k in sorted(kayitlar, key=lambda x: x["tarih"]):
        print(f'{k["tarih"]} | {k["baslik"]} ({k["tur"]})')

if __name__ == "__main__":
    ozet()
    print("\n2025 kararları:")
    listele(yila_gore(2025))

Bu haliyle çalıştırıldığında kayıt sayısını, tür/durum dağılımını ve 2025 kararlarının kronolojik listesini verir.

Not: Tarih ve içerikler basın/TBMM özetlerinden derlendi; resmî atıf için TBMM Tutanak ve Resmî Gazete kayıtlarıyla doğrulanması iyi olur.

İsterseniz şu varyantları da yapabilirim: aynı veriyi CSV/Excel olarak, SQL tablosu (CREATE TABLE + INSERT), JavaScript dizisi, ya da kararları görselleştiren bir hareketli grafik video. Hangisini tercih edersiniz?

Kaynaklar

Bu sohbetten devam et

Konuyu kendi sorunla sürdür: bu sohbetin özeti yeni sohbetine bağlam olur.

Paylaş

TBMM Kararlarını JSON ve Python ile Kodlama: Veri Yapısı ve Analiz

Bu özet, sohbetten yapay zekâ ile üretildi.

TBMM kararlarını makine tarafından okunabilir hale getirmek için JSON şeması oluşturma, Python ile analiz etme ve açık veri kaynaklarını kullanma adımları.

TBMM kararlarını kodlamak ne anlama gelir

TBMM kararlarını "kodlamak", kararların tarih, başlık, tür ve durum gibi alanlarını düzenli bir veri yapısına dönüştürmek anlamına gelir. Pratikte en yaygın yaklaşım, her kararı JSON (JavaScript Object Notation — anahtar-değer çiftlerinden oluşan, hem insan hem makine tarafından okunabilen metin biçimi) içinde bir kayıt olarak tutmak ve bu veriyi Python gibi bir dille işlemektir. Böylece kararlar; yıla, türe veya duruma göre filtrelenebilir, sayılabilir ve listelenebilir hale gelir. Bu metinde amaç, sıfırdan bir veri seti ve onu kullanan basit bir analiz kodunun nasıl kurulacağını göstermektir.

Bir karar kaydında hangi alanlar bulunur

Her karar için tutarlı bir kayıt şeması gerekir. Bir kayıtta en az şu alanlar bulunabilir: benzersiz bir numara (`id`), kararın tarihi (`tarih`), başlık (`baslik`), kararın konu kategorisi (`tur`), kısa açıklama (`ozet`) ve kararın sonucu (`durum`). Tarihlerin YYYY-AA-GG (yıl-ay-gün) biçiminde tutulması, sıralama ve filtreleme işlemlerini kolaylaştırır. `tur` alanı bütçe, yargı, sağlık, çevre gibi etiketler alabilir; `durum` alanı ise kabul, kısmi kabul veya ret gibi değerlerle kararın sonucunu yansıtır. Bu şema, hem okunabilirliği hem de tutarlılığı sağlar.

JSON dosyasının yapısı

JSON verisi, üst düzeyde bir kaynak adı, güncelleme tarihi ve `kararlar` adlı bir liste içerebilir. Her liste elemanı yukarıdaki şemaya uyan bir karar nesnesidir. Örneğin bir bütçe kararı kaydı, tarih alanında 2024-12-21, tür alanında "butce", durum alanında "kabul" değerini taşıyabilir. Benzer biçimde bir iklim kanunu kararı "cevre", bir yargı paketi "yargi" etiketiyle yer alır. Kararın sonucu oylamayla kısmen kabul edildiyse durum alanı "kismi_kabul" gibi bir değer alabilir; bu ayrım, verinin gerçeği yansıtması için önemlidir.

Python ile veriyi analiz etmek

Python tarafında, JSON dosyası `json` modülüyle okunur ve `kararlar` listesi bir değişkene atanır. Ardından küçük yardımcı fonksiyonlar yazılabilir: `yila_gore(yil)` belirli bir yıla ait kararları, `ture_gore(tur)` belirli bir türdeki kararları döndürür. `collections.Counter` ile tür ve durum dağılımı sayılabilir. Kararları tarihe göre sıralayıp listeleyen bir fonksiyon, kronolojik bir görünüm sağlar. Bu kod çalıştırıldığında toplam kayıt sayısı, tür dağılımı ve örneğin 2025 yılına ait kararların tarih sırasına göre listesi elde edilir.

Hazır açık veri kaynakları

Kendi derlemenizi oluşturmak yerine hazır açık veri kaynakları da kullanılabilir. Vekilpedia açık veri seti (güncelleme: 11 Ekim 2026), TBMM 28. Dönem kanun tekliflerini yaklaşık 3.942 kayıt ve 3,6 MB JSON olarak sunuyor; açık oylamalar, soru önergeleri ve konuşmalar da CSV ile JSON biçiminde indirilebiliyor (CC BY 4.0 lisansı). Hugging Face üzerindeki GNACT – Turkish Parliamentary Data (2026) ise 1920'den bugüne TBMM tutanaklarını kapsıyor ve Python'da `datasets` kütüphanesiyle yüklenebiliyor. Bu kaynaklar, sıfırdan derleme yapmak istemeyenler için pratik bir başlangıç sağlar.

JSON dışındaki biçimler ve seçim ölçütleri

Veri setini yalnızca JSON olarak değil, farklı biçimlerde de tutmak mümkündür. CSV veya Excel, tablo programlarında hızlı inceleme için uygundur. SQL tablosu (`CREATE TABLE` ve `INSERT` ifadeleriyle), ilişkisel sorgular ve büyük veri kümeleriyle çalışırken avantaj sağlar. JavaScript dizisi, web tabanlı görselleştirmelerde doğrudan kullanılabilir. Seçim, verinin nasıl kullanılacağına bağlıdır: yalnızca okuma ve filtreleme yeterliyse JSON; sorgulama ve birleştirme gerekiyorsa SQL; tarayıcıda gösterim hedefleniyorsa JavaScript uygun olur. Aynı veriyi birden fazla biçimde tutmak da mümkündür.

Doğrulama ve lisans koşulları

Kendi derlediğiniz veri setlerinde tarih ve içeriklerin basın özetlerinden veya TBMM özetlerinden alınması durumunda, resmî atıf için TBMM Tutanak Dergisi ve Resmî Gazete kayıtlarıyla doğrulama yapılması yerinde olur. Açık veri setlerini kullanırken lisans koşullarına dikkat edilmelidir: Vekilpedia CC BY 4.0 ile atıf verilerek kullanıma izin verirken, GNACT veri seti CC BY-NC-SA 4.0 ile ticari olmayan kullanım ve aynı lisansla paylaşım şartı getiriyor. Veri setinin güncelleme tarihini kaydetmek, ileride tutarlılığı korumak için faydalıdır.

Kaynaklar

Bu yazı hazırlanırken kullanılan web kaynakları.

Değerlendirmeler

Değerlendirme yazmak için giriş yap.

Henüz değerlendirme yok. İlk yorumu sen yaz.

Sen de sor

Ücretsiz başla, her gün 10 kredi.

Sohbete başla

Güvenlik parametreleri

Güvenlik puanıGeçti
100/100Eşik 50
KeşfetListeleniyor
Arama motoruDizine açık
Benzer içerikBenzer içerik yok
%0Eşik %60

Önce yayınlanmış bir sayfaya çok benzeyen sayfa, arama motorunda onun rakibi olmasın diye dizine kapatılır; sayfa okunmaya açık kalır.

Galeri

TBMM Kararlarının JSON ve Python ile Kodlanması

1) Veri seti — tbmm_kararlar.json

2) Kodu — analiz.py

TBMM kararlarını kodlamak ne anlama gelir

Bir karar kaydında hangi alanlar bulunur

JSON dosyasının yapısı

Python ile veriyi analiz etmek

Hazır açık veri kaynakları

JSON dışındaki biçimler ve seçim ölçütleri

Doğrulama ve lisans koşulları

Kaynaklar

Sen de sor

Güvenlik parametreleri

1) Veri seti — `tbmm_kararlar.json`

2) Kodu — `analiz.py`