.Net Compiler Platform, или Roslyn - это высокоуровневый API для анализа и рефакторинга кода, написанного на  С# и VB (языках .Net). С помощью Roslyn можно как создавать независимые инструменты анализа и рефакторинга, так и писать расширения, встраиваемые в Visual Studio. При правильном подходе использование .Net Compiler Platform позволяет упростить написание кода, автоматизировать рутинные задачи разработчика и тем самым сократить время и усилия, затрачиваемые на разработку. 

Эта статья представляет собой введение в платформу Roslyn и предназначена в первую очередь для тех, кто еще не имеет опыта работы со средствами анализа и кодогенерации. Мы рассмотрим основные компоненты платформы и принципы работы с ними. Затем я приведу практический пример того, как создать собственное расширение для рефакторинга, а в конце расскажу, как мы использовали платформу для решения реальных задач. 

Каждый продукт в какой-то момент приходит в ту точку, когда вопросы производительности начинают выходить на первый план, и возникает задача: внедрить решение для тестирования и отслеживания изменений. Первый вопрос, с которым может столкнуться менеджер - в какой момент начинать тестирование? С самого начала цикла разработки, на стадии feature complete, перед отправкой в продакшн? А может внедрить мониторинг как часть CI?

Несколько лет назад компания Veeam открыла R&D центр в Праге. Изначально у нас был небольшой офис примерно на 40 человек, но компания активно растет, и сейчас, в новом просторном офисе Rustonka нас уже больше двухсот. Veeam нанимает сотрудников не только из Чехии и Евросоюза, но и активно релоцирует успешных кандидатов из России. Многие переезжают вместе с женой и детьми, и вот тут у них возникает вопрос, с которым я и моя семья столкнулись четыре года назад, когда мы впервые оказались в Праге: нам надо было решить, где выбрать жилье, в какой садик будет ходить дочка, и решить множество других проблем, которые возникали по причине полного незнания города. Конечно, можно проверить всё это своими ногами, но мне захотелось подойти к вопросу с инженерной точки зрения и решить эту задачу с помощью дата-сайнс подхода — с помощью анализа данных в открытом доступе определить наиболее благоприятные для проживания районы Праги.

Определение степени благоприятности района — довольно обширная задача, и оценка может быть весьма субъективна, поэтому для начала, я немного конкретизирую и опишу проблему следующим образом:

Какой район Праги наиболее привлекателен с точки зрения пешеходной доступности инфраструктуры для детей в возрасте от 10 до 16 лет?

Под пешеходной доступностью в своей работе я беру расстояние в 1300 метров. Именно такой порог, согласно различным исследованиям, считается оптимальным для этой возрастной группы.
В качестве объектов инфраструктуры я выбрал такие, которые, по моему мнению, посещает большинство детей. Это школы, библиотеки, образовательные центры, спортивные центры и игровые площадки.