C#

Учитывая, что перейти с .NET Framework на .NET обычно сложнее, чем поменять таргет, интересно, что большинство разработчиков используют по крайней мере .NET (Core). Удивительно при этом, что значительная доля разработчиков до сих пор поддерживают проекты, для которых таргетом является .NET Framework 4.6 и более ранних версий. Не понимаю, что мешает им перенести проекты на 4.8.

Хорошо, что все больше разработчиков используют последнюю версию C#. Интересно, переносят ли они старые приложения на новую версию .NET или просто создают новые приложения и системы, отказываясь от старого кода.

C# по-прежнему безусловно в приоритете у .NET-разработчиков. VB.NET и F# тоже используются, но чаще это C# и языки фронтенда, например JS и TS.

Меня немного удивило, как много C#-разработчиков используют (в том числе) macOS и Linux. Кстати, о Linux: было бы интересно узнать соотношение обычных машин на Linux (в том числе виртуальных) и WSL.

Я в прошлом инженер-тестировщик, и меня очень расстраивает, что столько C#-разработчиков вообще не пишут юнит-тесты. Я надеялся, что сейчас уже все понимают пользу юнит-тестирования. Интересно, почему так происходит. Разработчики не видят в этом пользы? Не хватает обучения или культуры разработки? Может быть, руководство отказывается от краткосрочных инвестиций, которых требует юнит-тестирование?

Оглядываясь на свой 20-летний опыт работы и сравнивая его с приведенными данными, я прихожу к выводу, что анализ и оптимизация производительности сегодня часто оказываются в «слепой зоне», хотя так быть не должно. В каком-то смысле круг замкнулся. Когда-то проблема была в нехватке памяти и ресурсов ЦП, а сегодня код, который мы обычно пишем, запускается на мобильных устройствах с ограниченным зарядом аккумулятора или в облаке, требующем масштабирования, а значит неэффективное использование вычислительных ресурсов моментально увеличивает ежемесячные расходы на тысячи долларов.

Я думаю, регулярное использование профилирования дает, как говорится, «капитализацию процента»: вкладываешь регулярно немного денег, в итоге накапливается солидная сумма. С профилированием то же самое: если регулярно тратить немного времени на оптимизацию производительности, это постепенно даст огромный прирост. Я не стремлюсь к единовременным большим улучшениям: достаточно идти шаг за шагом, и все будет хорошо.