Python coding test की तैयारी

असली test आम तौर पर कैसा होता है

कोई एक तय Python coding test नहीं होता। हर employer अपना testing platform चुनता है और फिर अपने सवाल, tasks की संख्या, समय-सीमा और स्वीकार्य languages तय करता है। आपके test invitation में दी गई जानकारी ही आपके test को समझने का सबसे अच्छा तरीका है। सार्वजनिक उदाहरणों से इसकी विविधता पता चलती है:

• HackerRank. HackerRank अपने Python (Basic) skills test में 1 hour 30 minutes में 2 questions बताता है। इसमें scalar types जैसे topics शामिल हैं (HackerRank)। इसके help center में उन question types की सूची है जिन्हें employer test में शामिल कर सकता है, जैसे coding, multiple choice, database, code review और subjective questions। इसमें यह भी बताया गया है कि employers HackerRank की library से questions जोड़ सकते हैं या अपने questions लिख सकते हैं (HackerRank Help)।
• TestGorilla. TestGorilla के Python coding tests पेज के अनुसार, इसके ज़्यादातर अलग-अलग coding tests में 15 से 35 minutes लगते हैं। इसमें entry-level algorithms test की अवधि 15 minutes दी गई है। यह भी बताया गया है कि candidates Python या employer की अनुमति वाली दूसरी languages में problems हल कर सकते हैं (TestGorilla)।

Employer Python tests में आम तौर पर बताए जाने वाले हिस्से:

• Coding tasks: online editor में function लिखें, उसे sample inputs के साथ चलाएं, फिर जांच के लिए submit करें। इसके बाद उसे ऐसे और test cases पर जांचा जा सकता है जिन्हें आप नहीं देख पाते।
• Multiple choice: Python concepts, किसी code snippet से क्या output आएगा और कौन-सा code सही है।
• Debugging या code review: किसी दूसरे व्यक्ति के लिखे code में problem ढूंढकर उसे ठीक करना।
• कभी-कभी अन्य चीज़ें भी: SQL question, बड़ा project task, take-home assignment या test के दौरान webcam और screen monitoring।

हमारे mocks में क्या शामिल है। हमारे full mocks में चार sections में 60 minutes में 20 questions होते हैं: Python concepts (6), code का output क्या है (6), bug ढूंढना (5) और solution बनाना (3)। सभी code Python 3 में है। Submit करने तक आप वापस जाकर अपना answer बदल सकते हैं और questions को flag कर सकते हैं। हमारे mocks में code पढ़ने, trace करने, debug करने और code चुनने की practice होती है। इनमें आपके लिखे code को चलाया नहीं जाता। कई वास्तविक assessments में आपको ऐसा code लिखना होता है जिसे hidden test cases के साथ चलाया जाता है। यह practice इसके लिए ज़रूरी reading, tracing और debugging skills बनाने में मदद करती है, इसलिए किसी असली editor में समय-सीमा के साथ भी कुछ practice करें। हमारे mocks में proctoring, plagiarism checks, video interviews, take-home और project tasks, और employer का कोई pass mark शामिल नहीं है।

हल किए गए उदाहरणों के साथ सवालों के प्रकार

हर सेक्शन का एक हल किया हुआ उदाहरण, साथ में वह आम गलती जिसमें ज़्यादातर लोग फँसते हैं।

1. Python की अवधारणाएँ। a == b और a is b में क्या अंतर है? पहला पूछता है कि क्या दोनों values बराबर हैं; दूसरा पूछता है कि क्या वे एक ही object हैं। अलग-अलग lists [1, 2] बराबर हैं, लेकिन एक ही object नहीं हैं। आम गलती: numbers या strings की तुलना के लिए is का इस्तेमाल करना। छोटी values के लिए यह काम करता हुआ लग सकता है, लेकिन बाद में fail हो सकता है।

2. Code क्या print करता है। x = [0] * 3, फिर x[1] = 5 और print(x)। इसे trace करें: [0, 0, 0] बदलकर [0, 5, 0] हो जाता है। अब grid = [[0] * 2] * 2 और फिर grid[0][0] = 1 आज़माएँ। यह [[1, 0], [1, 0]] print करता है, क्योंकि दोनों rows एक ही inner list हैं। आम गलती: code को वैसा पढ़ना जैसा आप उससे काम करने की उम्मीद करते हैं, न कि जैसा Python उसे चलाता है। हर line पर हर variable की value लिखें।

3. Bug ढूँढ़ना। for i in range(len(items) - 1): loop का मकसद हर item print करना है, लेकिन यह आखिरी item छोड़ देता है। Bug - 1 है: range(len(items)) पहले से ही length से पहले रुकता है। आम गलती: गलत नतीजे की वजह बनने वाली line के बजाय उस line को ठीक करना जो crash करती है या अजीब दिखती है। मन में किसी छोटे input, जैसे दो items वाली list, के साथ code जाँचें।

4. Solution बनाना। आपको list में हर word की गिनती चाहिए। collections.Counter(words) यह काम एक step में करता है; loop में counts[w] = counts.get(w, 0) + 1 वाला dictionary इसे हाथ से करता है। आम गलती: ऐसा option चुनना जो सामान्य स्थिति में काम करे, लेकिन edge cases में नहीं। हर विकल्प को खाली list, एक item, दोहराए गए items और negative numbers के साथ जाँचें।

तैयारी कैसे करें

1. सबसे पहले अपना आमंत्रण पढ़ें। पता करें कि आप कौन-सा प्लेटफ़ॉर्म इस्तेमाल करेंगे, कितने tasks होंगे, समय-सीमा क्या है, क्या आप Python 3 चुन सकते हैं और क्या टेस्ट पर निगरानी रखी जाएगी। फ़ॉर्मैट इतने अलग-अलग होते हैं कि कोई एक फ़ॉर्मैट मानकर चलना ठीक नहीं है।
2. अगर प्लेटफ़ॉर्म पर practice area है, तो उसे आज़माएँ। Editor, Run बटन और sample test cases दिखाए जाने के तरीके से परिचित हो जाएँ, ताकि टेस्ट के दिन स्क्रीन नई न लगे। उदाहरण के लिए, HackerRank बताता है कि उम्मीदवार काम करते समय Run पर क्लिक करके test cases चला सकते हैं (HackerRank Support).
3. कोड को हाथ से trace करें। छोटे code snippets के लिए हर line के बाद हर variable की value लिखें। Output और debugging के सवालों के लिए यह मुख्य कौशल है। बिना चलाए अपने कोड की जाँच करने का यह एक तरीका भी है।
4. रोज़मर्रा के tools जानें। Lists, dictionaries, sets, strings, slicing, sorted और list.sort का अंतर, enumerate, zip, list और dictionary comprehensions, और collections.Counter।
5. जमा करने से पहले edge cases के बारे में सोचें। खाली input, एक item, दोहराई गई values, negative numbers और बहुत बड़े inputs। Hidden test cases अक्सर इन्हीं चीज़ों को जाँचते हैं।
6. समय बाँधकर कोड लिखें। हमारे mock tests पढ़ने और debugging का अभ्यास कराते हैं। साथ ही, timer लगाकर किसी असली editor में कुछ छोटी समस्याएँ हल करें, ताकि दबाव में कोड लिखना और चलाना सामान्य लगे।
7. टेस्ट की असली रफ़्तार से अभ्यास करें। अगर आपका टेस्ट HackerRank के Python (Basic) उदाहरण जैसा है, तो 1 घंटे 30 मिनट में 2 सवाल यानी हर समस्या के लिए लगभग 45 मिनट मिलते हैं (HackerRank). पूरे समयबद्ध mock tests दें, ताकि अपनी गति बनाए रखना सामान्य लगे।

आमतौर पर scoring कैसे होती है

स्कोरिंग प्लेटफ़ॉर्म और नियोक्ता पर निर्भर करती है। कोई एक सार्वभौमिक स्केल या पास मार्क नहीं है। Coding सवालों को आमतौर पर टेस्ट केस के आधार पर अपने आप स्कोर किया जाता है। इसके दो सार्वजनिक विवरण:

• HackerRank के अनुसार, Coding सवालों का मूल्यांकन पहले से तय किए गए टेस्ट केस से किया जाता है, जो सही होने और कुशलता की जाँच करते हैं। हर टेस्ट केस का अपना स्कोर होता है: टेस्ट केस पास करने वाले कोड को उस केस का पूरा स्कोर मिलता है और फेल होने वाले कोड को शून्य। सवाल का कुल स्कोर पास किए गए टेस्ट केस के स्कोर का जोड़ होता है। इसलिए, कुछ टेस्ट केस पास करने वाले समाधान को कुछ अंक मिलते हैं (HackerRank Support). Coding और multiple choice सवालों का मूल्यांकन अपने आप होता है, जबकि कुछ प्रकार के सवाल, जैसे राय-आधारित जवाब और फ़ाइल अपलोड, हाथ से जाँचे जाते हैं (HackerRank Help).
• TestGorilla के अनुसार, स्कोरिंग परसेंटाइल के आधार पर होती है और कुल सही जवाबों को ध्यान में रखती है। यानी यह देखा जाता है कि दिए गए इनपुट से सही आउटपुट मिलता है या नहीं। रिपोर्ट में हर टेस्ट केस के नतीजे दिखाए जाते हैं (TestGorilla).

अच्छा नतीजा किसे माना जाएगा, यह हर नियोक्ता तय करता है। कई नियोक्ता स्कोर के साथ आपका कोड भी देखते हैं।

हमारा अभ्यास स्कोर बताता है कि आपने हमारे कितने सवालों के सही जवाब दिए, और हर सेक्शन का ब्यौरा देता है, ताकि आप जान सकें कि किस पर ध्यान देना है। यह अभ्यास स्कोर है: यह किसी प्लेटफ़ॉर्म के टेस्ट का स्कोर नहीं है और इससे यह अनुमान नहीं लगाया जा सकता कि आप पास होंगे या नहीं।

आम गलतियां

• List बदलने वाले methods और नई list लौटाने वाले functions को गड़बड़ा देना। list.sort() और list.append() का return value None होता है; sorted() नई list लौटाता है।
• यह भूलना कि assignment से objects साझा होते हैं। b = a से list या dictionary की copy नहीं बनती। Copy चाहिए, तो a[:], list(a) या copy.deepcopy(a) इस्तेमाल करें।
• Ranges और slices में एक की गिनती की गलती करना। range(n), n से पहले रुकता है और s[1:3] में तीन नहीं, दो items आते हैं।
• खोज शुरू करने के लिए मनमानी value चुनना। Maximum को 0 से या minimum को 1000 से शुरू करने पर असामान्य input में गलती होती है। पहली item से शुरू करें या float("-inf") इस्तेमाल करें।
• सिर्फ़ उदाहरण को जाँचना। दिखाया गया उदाहरण आमतौर पर पास हो जाता है। छिपे हुए test cases खाली input, एक item, duplicates और बड़े inputs जाँचते हैं।
• किसी एक task पर समय खत्म कर देना। अगर आप अटक जाएँ, तो ऐसा आसान version जमा करें जो कुछ test cases पास करता हो, आगे बढ़ें और समय मिले तो वापस आएँ।