2025 में खोजने लायक 12 अनोखी प्रोग्रामिंग भाषाएँ

प्रोग्रामिंग भाषाओं के लिए “अनोखा” का मतलब क्या है

“अनोखा” का मतलब हमेशा “बेहतर” या “कठिन” नहीं होता। अक्सर इसका मतलब है कि कोई भाषा कुछ असामान्य कर रही है—या तो कोड लिखने के तरीके में, या उस लक्ष्य में जिसके लिए भाषा को अनुकूलित किया गया है, या किसी विचार को सिखाने के तरीके में।

एक व्यावहारिक परिभाषा

इस लेख में, एक प्रोग्रामिंग भाषा अनोखी मानी जाएगी यदि वह कम से कम इनमें से एक पर खरी उतरती है:

• असामान्य सिंटैक्स: कोड जो प्रमुख भाषाओं से बिलकुल अलग दिखता है (कभी-कभी चिह्नों से भरा, कभी-कभी लगभग अदृश्य)।
• निश लक्ष्य: किसी विशिष्ट सोच के ढांचे के लिए बनाई गई—ऐरे, लॉजिक क्वेरी, स्टैक‑आधारित कंपोजीशन, या सीमित‑मिनिमलिज्म।
• प्रयोगात्मक विचार: एक अलग निष्पादन मॉडल (2D कोड फ्लो, नियम‑आधारित मूल्यांकन, या क्वांटम अवधारणाएँ) का अन्वेषण करती है।

अपेक्षाएँ सेट करें (ताकि आपको मज़ा आए)

किसी अनोखी या एसेोटेरिक भाषा सीखना अक्सर मज़ेदार और चकित करने वाला शैक्षिक होता है, क्योंकि यह आपको मान्यताओं पर पुनर्विचार करने पर मजबूर करता है: “प्रोग्राम” क्या है, डेटा कैसे बहता है, और वास्तव में कितनी सिंटैक्स की ज़रूरत है।

इनमें से कई भाषाएँ दैनिक‑काम के औज़ार नहीं होतीं। कुछ पहेली के रूप में हैं, कुछ शोध के लिए वाहन हैं, और कुछ एक संकीर्ण कार्य के लिए शानदार होते हुए बाकी सबमें अजीब लगते हैं। इसका इनाम अंतर्दृष्टि है—ज़रूरी नहीं कि उत्पादकता।

2025 में यह क्यों मायने रखता है

2025 में खोज करने का अच्छा मौका है: कई निश भाषाओं के पास सक्रिय समुदाय, बेहतर डॉक्यूमेंटेशन, और मित्रवत टूलिंग (REPLs, पैकेज, ऑनलाइन प्लेग्राउंड) हैं। वैकल्पिक पैरेडाइम के प्रति भी नया उत्साह है—डेटा काम के लिए एरे प्रोग्रामिंग, नियम‑निर्धारण के लिए लॉजिक प्रोग्रामिंग, और ऐसे क्वांटम “टॉय” वातावरण जो आपको बिना विशेष हार्डवेयर के प्रयोग करने देते हैं।

यह सूची कैसे व्यवस्थित है

"विचित्रता" के आधार पर रैंक करने के बजाय, सूची को परिवारों में समूहित किया गया है (मिनिमलिस्ट, अदृश्य, 2D, एरे, लॉजिक, स्टैक‑आधारित, सुरक्षा‑केंद्रित, क्वांटम)। हर सेक्शन में एक साधारण “क्या आज़माएं” विचार दिया गया है ताकि आप जल्दी से एक छोटी सफलता पा सकें और तब निर्णय लें कि गहराई में जाएँ या नहीं।

हमने भाषाएँ कैसे चुनीं (और सुरक्षित तरीके से कैसे आजमाएं)

“अनोखा” बहुत कुछ हो सकता है, इसलिए यह सूची सिर्फ अजीब सिंटैक्स का परेड नहीं है। हमने उन भाषाओं को चुना जो सचमुच अलग महसूस करती हैं और 2025 में सीखने के लिए व्यावहारिक भी हैं।

हमारे चयन मानदंड

सबसे पहले, हमने मौलिकता देखी: भाषाएँ जो एक नया मानसिक मॉडल माँगती हैं (2D कोड, स्टैक‑आधारित सोच, नियम/क्वेरी, एरे‑डिफ़ॉल्ट, क्वांटम सर्किट)।

दूसरे, हमने सीखने की सुलभता को प्राथमिकता दी। भले ही भाषा असामान्य हो, आपको एक स्पष्ट “हैलो वर्ल्ड,” एक ट्यूटोरियल, और छोटे प्रोग्राम लिखने का रास्ता मिलना चाहिए बिना हफ्तों की सेटअप जंजाल के।

तीसरे, हमने ऐसी टूलिंग देखी जिसे आप वाकई इस्तेमाल कर सकें: सार्वजनिक डॉक्यूमेंटेशन, काम करने वाला इंटरप्रेटर/कंपाइलर, या सक्रिय रिपॉज़िटरी। कोई भी भाषा शानदार हो सकती है, पर अगर आप इसे आधुनिक मशीन पर नहीं चला सकते, तो सलाह देना कठिन है।

अंत में, हमने संतुलन का लक्ष्य रखा—क्लासिक एसेोटेरिक भाषाओं (मज़ेदार, दिमाग़ घुमा देने वाली) और गंभीर निश या शोध भाषाओं (ऐसे विचार जो मुख्यधारा वाले काम में ट्रांसफर होते हैं) का मिश्रण।

कुछ सुरक्षा‑नोट्स रन करने से पहले

अनजाने कोड को उसी तरह लें जैसे किसी अनजान डाउनलोड को लेते हैं। इंटरप्रेटर और सैंपल प्रोग्राम को कंटेनर या सैंडबॉक्स में चलाना पसंद करें (या कम से कम एक फेंकने‑योग्य फ़ोल्डर), और अनजान कोड को ऐसे पर्यावरण में पेस्ट करने से बचें जिनके पास आपकी व्यक्तिगत फ़ाइलें, SSH कीज़, या क्लाउड क्रेडेंशियल्स तक पहुँच हो।

यदि आप अक्सर प्रयोग कर रहे हैं, तो एक “सुरक्षित प्लेग्राउंड” सेटअप को मानकीकृत करना मददगार होता है। उदाहरण के लिए, आप एक छोटा डिस्पोजेबल वेब ऐप स्पिन अप कर सकते हैं जो इंटरप्रेटर्स को एक API के पीछे चलाता है और रन के बीच स्टेट रीसेट कर देता है। प्लेटफ़ॉर्म जैसे Koder.ai यहाँ उपयोगी हैं क्योंकि आप चैट में उस प्लेग्राउंड का वर्णन कर सकते हैं जिसकी आपको ज़रूरत है (फ्रंटेंड + बैकेंड + डेटाबेस अगर चाहिए), तेज़ी से इंटरेट करें, और जब आप खुश हों स्रोत कोड एक्सपोर्ट कर लें।

Brainfuck: मिनिमलिज्म जो पहेली बन जाता है

Brainfuck एक साधारण कारण के लिए "अनोखा" है: यह लगभग हास्यास्पद रूप से छोटे निर्देश सेट के साथ सब कुछ करने की कोशिश करता है। भाषा के पास केवल आठ कमांड हैं (+ - \u003c \u003e [ ] . ,), कोई कीवर्ड नहीं, पारंपरिक अर्थों में वैरिएबल नहीं, और पढ़ने योग्य संरचना नहीं जब तक आप ट्रिक नहीं जानते।

यह क्यों अनोखा है

नामित वैरिएबल्स के बजाय, Brainfuck आपको एक टेप ऑफ़ मेमोरी और एक पॉइंटर देता है जो बाएँ‑दाएँ चलता है। आप वर्तमान सेल को इन्क्रीमेंट/डिक्रीमेंट करते हैं, पॉइंटर को चलते हैं, और लूप के लिए ब्रैकेट का उपयोग करते हैं। बस इतना ही। परिणाम किसी एप्लिकेशन लिखने से ज़्यादा एक तर्क पहेली हल करने जैसा लगता है।

यह क्या सिखाता है

Brainfuck यह हाथों‑हाथ सिखाता है कि कम्प्यूट करने के लिए कंप्यूटर को कितना कम चाहिए। यह आपको सोचने पर मजबूर करता है:

• मेमोरी और स्टेट (टेप)
• कंट्रोल फ्लो (लूप [ और ] के माध्यम से)
• इनपुट/आउटपुट का निचला स्तर (कैरैक्टर, न कि स्ट्रिंग्स)

अगर आपने कभी सोचा है कि एक इंटरप्रेटर या कंपाइलर वास्तव में क्या करता है, तो Brainfuck एक बढ़िया अभ्यास टारगेट है।

कहाँ इस्तेमाल होता है

ज़्यादातर प्रोग्रामिंग पज़ल्स, थ्योरी चर्चा, कोड‑गॉल्फ़, और इंटरप्रेटर लिखने के प्रशिक्षण के रूप में।

इसे आज़माएं

“Hello World” (क्लासिक संस्करण):

++++++++++[\u003e+++++++\u003e++++++++++\u003e+++\u003e+\u003c\u003c\u003c\u003c-]\u003e++.\u003e+.+++++++..+++.\u003e++.\u003c\u003c+++++++++++++++.\u003e.+++.------.--------.\u003e+.\u003e.

एक छोटा लूप उदाहरण जो एक मान सेट करता है और उसे एक कैरेक्टर के रूप में प्रिंट करता है:

+++++[\u003e++++++++\u003c-]\u003e.

टिप: एक ऑनलाइन Brainfuck इंटरप्रेटर का उपयोग करें जिसमें स्टेप‑बाय‑स्टेप निष्पादन हो ताकि आप हर कमांड चलते‑चलते टेप कैसे बदलता है देख सकें।

Whitespace: प्रोग्राम्स जिन्हें आप देख नहीं सकते

Whitespace एक एसेोटेरिक भाषा है जहाँ सिर्फ़ स्पेस, टैब, और लाइन ब्रेक मायने रखते हैं। बाकी सब कुछ कॉमेंट माना जाता है। इसका मतलब यह है कि एक वैध प्रोग्राम आपके एडिटर में पूरी तरह खाली दिख सकता है—और फिर भी चलेगा।

यह क्यों अनोखा है

ज़्यादातर भाषाएँ दृश्यमान कीवर्ड्स और विराम चिह्न का उपयोग करती हैं। Whitespace उस अपेक्षा को उलट देता है: पूरे सोर्स कोड को तब तक “अदृश्य” माना जाता है जब तक आप उसे विशेष सेटिंग्स में न दिखाएँ। यह दिखाता है कि प्रोग्रामिंग कितनी हद तक कन्वेंशन्स, टूलिंग और मानव दृष्टि पर निर्भर है।

यह क्या सिखाता है (और क्यों यह हैरान करनेवाला व्यावहारिक है)

Whitespace आपको सबसे निचले स्तर पर पार्सिंग और टोकनाइज़ेशन के बारे में सोचने पर मजबूर करता है:

• आप दृश्यमान नहीं होने पर टोकन को कैसे विश्वसनीय तरीके से अलग करेंगे?
• आप न्यूनतम प्रतीकों से संख्याएँ और ऑपरेशन्स कैसे दर्शाएंगे?
• कितनी “जटिलता” एक छोटे सेट के पात्रों के पीछे छिप सकती है?

यदि आपने कभी एक छोटा पार्सर बनाया है, लेक्सर लिखा है, या अपने असली कोड में “अदृश्य” करैक्टर्स (मिक्स्ड टैब/स्पेस, अजीब लाइन एंडिंग्स) को डिबग किया है, तो Whitespace उस दर्द को सीखने‑योग्य व्यायाम में बदल देता है।

किस बात का ध्यान रखें

डिबगिंग मुख्य चुनौती है। एक गलत टैब या लाइनफ़ीड पूरे अर्थ को बदल सकता है।

विज़ुअलाइज़र (ऐसे टूल जो स्पेसेस/टैब/न्यू‑लाइनों को दृश्य मार्कर के रूप में रेंडर करते हैं) और एडिटर्स जो “इनविज़िबल्स दिखाएँ” सपोर्ट करते हैं, का उपयोग करें। इनके बिना, अपने ही प्रोग्राम को बाद में पढ़ना मुश्किल होगा।

इसे आज़माएं

Whitespace में वह सबसे छोटा प्रोग्राम लिखें जो एक कैरेक्टर या नंबर प्रिंट करे, फिर वही व्यवहार एक सामान्य भाषा (Python/JavaScript) में लागू करें। तुलना करें:

• कोड की लंबाई बनाम स्पष्टता
• आप कैसे टेस्ट और डिबग करते हैं
• जब सोर्स पढ़ने योग्य नहीं हो तब अपनी मंशा कैसे दस्तावेज़ करते हैं

Befunge: द्वि‑आयामी, स्व‑संशोधित कोड

Befunge इसलिए अनोखा है क्योंकि प्रोग्राम साफ‑सुथरी लाइनों का सेट नहीं होता जिसे आप ऊपर‑से नीचे पढ़ते हैं। इसके बजाय, यह एक 2D ग्रिड पर रहता है, और इंस्ट्रक्शन पॉइंटर उस ग्रिड के चारों ओर चलता है—दाएँ, बाएँ, ऊपर और नीचे—उन तीरों का अनुसरण कर जो आप कोड में रखते हैं। यह स्क्रिप्ट लिखने के बजाय एक छोटे सर्किट डायग्राम या पिनबॉल टेबल नेविगेट करने जैसा लगता है।

यह इतना अजीब क्यों है (अच्छे अर्थ में)

अधिकांश भाषाओं में कोड फिक्स्ड टेक्स्ट होता है। Befunge में प्रोग्राम अपने आप ही रन के दौरान खुद को एडिट कर सकता है: इंस्ट्रक्शन्स ग्रिड में नए कैरेक्टर्स लिख सकते हैं, जिससे अगले क्या चलेगा बदल सकता है। यह स्व‑संशोधन भाषा की पहचान का हिस्सा है और यह चौंकाने वाले, पहेली‑जैसे प्रोग्राम बना सकता है।

यह आपको क्या सिखाता है

Befunge आपको डाटा‑फ्लो और स्टेट‑मशीन सोच की ओर धकेलता है: आप रास्तों की योजना बनाते हैं, लूप वास्तविक मार्ग होते हैं, और ब्रांचिंग स्टीयरिंग होती है। क्योंकि कई दिशाएँ स्वाभाविक हैं, यह पारलल‑जैसे फ्लोज़ के बारे में सोचना भी आसान बनाता है (भले ही आपका इंटरप्रेटर अभी भी एक‑एक इंस्ट्रक्शन चलाता हो)।

कहाँ अच्छा फिट बैठता है

Befunge खेल‑खेल में बेहतर काम करता है: प्रोग्रामिंग पज़ल्स, कोड‑गॉल्फ़, इंटरैक्टिव इंस्टॉलेशंस जो अजीब जनरेटिव बिहेवियर चाहते हैं, या ऐसे त्वरित डेमोस जहाँ कोड खुद कला का हिस्सा हो।

आज़माएं: एक छोटा नंबर ट्रांसफॉर्मर

यहाँ एक साधारण Befunge‑93 प्रोग्राम है जो एक अंक पढ़ता है और उस अंक को डबल करके प्रिंट करता है:

\u00262*.

इसे किसी भी Befunge इंटरप्रेटर में चलाएँ: एक संख्या (0–9) टाइप करें, और यह परिणाम आउटपुट करेगा। वहाँ से, दिशा तीर (\u003e \u003c ^ v) और अतिरिक्त सेल जोड़कर प्रयोग करें ताकि इंस्ट्रक्शन पॉइंटर सीधे लाइन की बजाय एक “रूट” ले।

Hexagony: हेक्स‑ग्रिड पर कोडिंग

Hexagony इसलिए अनोखा है क्योंकि आपका प्रोग्राम एक टेक्स्ट लाइन नहीं है—यह एक षट्कोणीय “हनीकॉम्ब” सेल्स के ऊपर व्यवस्थित होता है। एक इंस्ट्रक्शन पॉइंटर उस ग्रिड पर चलता है, किनारों पर मुड़ता है और उन नियमों का पालन करता है जो किसी बोर्ड‑गेम नेविगेशन की तरह लगते हैं, न कि साधारण कोडिंग की तरह।

यह क्या अच्छी तरह सिखाता है (अविश्वसनीय रूप से)

Hexagony आपको स्थानिक रूप से सोचने पर मजबूर करता है: कहाँ एक निर्देश स्थित है, उतना ही मायने रखता है जितना क्या वह करता है। इससे ट्रेनिंग मिलती है:

• स्थानिक तर्कशक्ति: आप मार्ग योजना बनाते हैं, न कि सिर्फ क्रम।
• स्टेट मशीनें: मूवमेंट डायरेक्शन और सेल व्यवहार आपके “स्टेट” बन जाते हैं।
• सीमित‑सोच: सीमित जगह आपको संकुचित, सोच‑समझकर कंट्रोल फ्लो की ओर धकेलती है।

अपेक्षाएँ: पहले मज़ा, बाद में उत्पादकता

यह मुख्यतः अन्वेषण के लिए है। आप Hexagony से काम पर Python या JavaScript नहीं बदलेंगे, पर आप इंटरप्रेटर, इंस्ट्रक्शन पॉइंटर, और कंट्रोल फ्लो के बारे में तीक्ष्ण समझ लेकर निकलेंगे।

आज़माएं: मूवमेंट नियमों का छोटा वॉकथ्रू

शुरू करें एक छोटे ग्रिड की कल्पना से जहाँ हर सेल एक कैरेक्टर इंस्ट्रक्शन रखता है। आप इंस्ट्रक्शन पॉइंटर को स्टार्टिंग सेल पर एक दिशा के साथ रखते हैं (हेक्स ग्रिड में छह संभावित दिशाएँ)। फिर:

1. वर्तमान सेल का इंस्ट्रक्शन पढ़ें (जैसे दिशा बदलें, अंकगणित करें, मान पढ़/लिखें)।
2. वर्तमान दिशा में अगले सेल पर जाएँ।
3. जब किनारे पर पहुँचे, पॉइंटर ग्रिड की ज्यामिति के अनुसार "रैप" या मुड़ता है।

पहला अभ्यास ऐसा प्रोग्राम सिंगल‑स्टेप दर्शाने वाला हो जो सिर्फ दिशा बदलता है और एक कैरेक्टर आउटपुट करता है—इतना ही कि नेविगेशन कंट्रोल फ्लो ही है। सुरक्षित प्लेग्राउंड के लिए ऑनलाइन इंटरप्रेटर और सिंगल‑स्टेप निष्पादन का उपयोग करें (देखें /blog/how-to-try-esoteric-languages-safely)।

Wolfram Language: बड़े पैमाने पर नियम‑आधारित सोच

अधिकांश भाषाएँ आपको कदम‑दर‑कदम बताने को प्रेरित करती हैं: यह करो, फिर वह करो, लूप तब तक। Wolfram Language अनोखी इसलिए लगती है क्योंकि आप अक्सर नियमों का वर्णन कर सकते हैं—रिलेशनशिप्स और ट्रांसफ़ॉर्मेशन—और सिस्टम को उन्हें लागू करने दे सकते हैं।

यह क्यों अनोखा है

मूल रूप से, Wolfram Language प्रतीकात्मक और नियम‑आधारित है। आप पैटर्न लिखते हैं जो किसी अभिव्यक्ति के हिस्सों से मेल खाते हैं, फिर उन्हें कैसे फिर से लिखना है बताते हैं। बहसात्मक नियंत्रण को मैन्युअली संभालने के बजाय, आप पैटर्न‑मॅचिंग और ट्रांसफ़ॉर्मेशन नियमों पर भरोसा करते हैं कि वे अभिव्यक्ति को परिणाम की ओर विकसित करें।

यह क्या सिखाता है

यह शैली आपको टर्म‑राइटिंग का व्यावहारिक परिचय देती है: गणना को बार‑बार प्रतिस्थापन के रूप में देखें। आप नोटिस करने लगते हैं कि कई “अल्गोरिद्म” बस कुछ राइट‑रूल्स और उन्हें लागू करने की एक रणनीति होते हैं। यह पैटर्न‑मॅचिंग का भी अभ्यास कराता है—सिर्फ स्ट्रिंग्स पर नहीं, बल्कि संरचित अभिव्यक्तियों पर।

कब उपयोगी है

रूल‑आधारित प्रोग्रामिंग तब चमकती है जब आप ट्रांसफ़ॉर्मेशन मॉडल कर रहे हों: बीजगणित सरलीकरण, सूत्र पुनर्लेखन, ट्रीज़ का परिवर्तन, स्वरूप परिवर्तनों, या उन सिस्टम्स का वर्णन जहाँ नियम प्रक्रिया से ज़्यादा मायने रखते हैं।

आज़माएं: एक छोटा रीराइट सिस्टम

इसे Wolfram Language में पेस्ट करें और देखें कि कुछ नियम कैसे अचंभित परिणाम देते हैं:

rules = {
  x_ + 0 -\u003e x,
  0 + x_ -\u003e x,
  x_ * 1 -\u003e x,
  1 * x_ -\u003e x,
  x_ + x_ -\u003e 2 x
};

expr = (a + 0) + (a + a) * 1;

FixedPoint[# //. rules \\u0026, expr]

फिर एक नियम बदलें (उदाहरण के लिए, एक वितरणात्मक री‑राइट जोड़ें) और देखें कि सिस्टम की “पर्सनैलिटी” कैसे बदलती है।

APL और BQN: सिंबल‑भारी एरे पावर

APL और उसकी आधुनिक कज़िन BQN इसलिए "अनोखी" लगती हैं क्योंकि वे प्रोग्रामिंग का डिफ़ॉल्ट मानसिक मॉडल उलट देती हैं। एक‑एक वैल्यू और लूप की बजाय, आप सब कुछ को एरे मानकर सोचते हैं (लिस्ट, टेबल, या उच्च‑आयामी डेटा), और अधिकांश ऑपरेशंस स्वचालित रूप से पूरे कलेक्शनों पर लागू होते हैं।

यह क्यों अनोखी है: पहले एरे, हर जगह ब्रॉडकास्टिंग

सामान्य भाषाओं में किसी सूची में एक संख्या जोड़ने के लिए लूप या हेल्पर फ़ंक्शन चाहिए होता है। APL/BQN में, "10 जोड़ें" का मतलब "हर एलिमेंट में 10 जोड़ो" हो सकता है, और भाषा इसे प्राकृतिक व्याख्या बनाती है। यह ब्रॉडकास्टिंग शक्तिशाली है—पर असली झटका नोटेशन है: कॉम्पैक्ट सिंबल ("ग्लिफ़") आम ऑपरेशंस को दर्शाते हैं, इसलिए प्रोग्राम घनी गणित की तरह दिख सकते हैं।

यह क्या सिखाता है: वेक्टर सोच और इरादा‑पूर्ण संक्षिप्तता

APL/BQN में काम करने से आप यह पूछने लगते हैं: “मेरे डेटा की आकृति क्या है?” और “क्या मैं इसे पूरे एरे के ट्रांसफ़ॉर्म के रूप में व्यक्त कर सकता हूँ?” आप स्टेप‑बाय‑स्टेप प्रक्रियाओं की जगह कुछ स्पष्ट डेटा ऑपरेशंस (reshape, sort, group, reduce, scan, outer products) के साथ समस्याएँ व्यक्त करने लगेंगे।

कहाँ चमकती है: एनालिटिक्स, फाइनेंस, सिमुलेशन

यदि आपका काम कॉलम्स, मैट्राइसेज़, और टाइम‑सीरीज़ पर भारी है, तो एरे भाषाएँ अभिव्यंजक रूप से अद्भुत होती हैं। इसलिए इनका वित्त और वैज्ञानिक कंप्यूटिंग में लंबा पेड़‑पूँछ है, और इसलिए BQN ने उन डेवलपर्स को आकर्षित किया है जो आधुनिक अनुभव के साथ एरे‑सुपरपावर्स चाहते हैं।

आज़माएं: एक लूप को एरे अभिव्यक्तियों में फिर से लिखें

एक परिचित कार्य चुनें—जैसे संख्याओं की सूची को सामान्यीकृत करना या मूविंग एवरेज निकालना—और इसे दो बार लिखें: एक बार लूप के साथ, एक बार "पूरे‑एरे" ट्रांसफ़ॉर्म के रूप में। भले ही सिंबल विदेशी लगें, यह अभ्यास आपको यह सिखाएगा कि आप गणना को कंट्रोल‑फ्लो के बजाय डेटा‑फ्लो के रूप में कैसे देखें।

J और K: घनी, कंपोज़ेबल एरे भाषाएँ

J और K "अनोखी" इसलिए हैं क्योंकि ये आपको पूरे एरे (लिस्ट, टेबल) और कंपोजिशन में सोचने के लिए प्रेरित करती हैं बजाय स्टेप‑बाय‑स्टेप निर्देशों के। लूप्स और अस्थायी वैरिएबल्स लिखने के बजाय, आप छोटे फ़ंक्शन्स की पाइपलाइन्स बनाते हैं—अक्सर इतनी कॉम्पैक्ट कि वे विराम‑चिन्हों जैसे दिखते हैं।

यह क्यों अनोखी: फ़ंक्शन और पाइपों को जोड़कर प्रोग्रामिंग

दोनों भाषाएँ ऑपरेशंस चेन करने के लिए डिज़ाइन की गई हैं: कुछ डेटा लें, ट्रांसफॉर्म करें, कमी करें, पुनर्रचना करें। J “टेसिट” (पॉइंट‑फ्री) प्रोग्रामिंग में गहराई से जाती है जहाँ आप इनपुट्स का नाम दिए बिना व्यवहार परिभाषित करते हैं। K (और इसकी करीबी रिलेटिव q in kdb+) भी नुकीला है और तेज, कंपोज़ेबल डेटा ट्रांसफ़ॉर्म के लिए बनाई गई है।

यह क्या सिखाती है: टैसिट प्रोग्रामिंग और पॉइंट‑फ्री शैली

J/K के साथ बस एक घंटा बिताने से आप अन्य भाषाओं में भी अलग‑सी चीज़ें नोट करने लगेंगे: आप पूछने लगेंगे “यह परिवर्तन क्या है?” न कि “लूप क्या है?” आप प्रोग्राम्स को कंपोजिशन्स की तरह पढ़ना सीखते हैं—जैसे गणित—जहाँ पाइपलाइन की संरचना ही व्याख्या होती है।

कहाँ चमकती हैं: डेटा ट्रांसफ़ॉर्म और शानदार छोटे समाधान

ये भाषाएँ उन कार्यों में उत्कृष्ट हैं जहाँ "इस संग्रह से यह सार निकालो" की ज़रूरत हो: रैंकिंग, ग्रुपिंग, नार्मलाइज़ेशन, फ़िल्टरिंग, और त्वरित अन्वेषण। वे उन समस्याओं के लिए विशेष संतोषजनक हैं जहाँ बाकी भाषाओं में ज़्यादातर कोड बोइलरप्लेट होता।

आज़माएं: बिना वैरिएबल्स के एक छोटा टेक्स्ट या नंबर पाइपलाइन बनाएं

J में, बिना इनपुट का नाम दिए एक नार्मलाइज़ेशन पाइपलाइन परिभाषित करने की कोशिश करें (मिन‑मैक्स स्केल):

norm =: (] - \u003c./) % (\u003e./ - \u003c./)
norm 3 10 5 7

या एक छोटा टेक्स्ट पाइपलाइन—एक स्ट्रिंग में शब्दों की गिनती:

#@;: 'J makes pipelines feel like algebra'

पहले भले ही सिंबल घने लगे—वो शुरुआती रगड़ ही मकसद है: यह आपको डेटा ऑपरेशंस को कंपोज़ेबल बिल्डिंग ब्लॉक्स के रूप में देखने के लिए मजबूर करता है।

Forth और Factor: स्टैक एक भाषा के रूप में

Forth और Factor इसलिए "अनोखी" लगती हैं क्योंकि आप Python या JavaScript की तरह एक्सप्रेशन्स नहीं लिखते। इसके बजाय, आप ज्यादातर स्टैक ऑपरेशन्स की सिक्वेंस लिखते हैं: वैल्यूज़ पुश करें, एक वर्ड (फ़ंक्शन) लागू करें, और अगले वर्ड के लिए स्टैक पर परिणाम छोड़ दें।

यह क्यों अनोखा है

स्टैक भाषा में, क्रम ही सिंटैक्स होता है। अनुक्रम में छोटा सा परिवर्तन अर्थ बदल देता है, और पेज पर कम दिखने वाले “नाउन” (वैरिएबल्स) होते हैं। Forth ऐतिहासिक रूप से बहुत छोटा है, अक्सर एक बहुत ही छोटे कोर के साथ इम्प्लीमेंट किया जाता है। Factor स्टैक मॉडल रखता है पर आधुनिक स्टैंडर्ड लाइब्रेरी, टूलिंग, और अधिक संरचित अनुभव जोड़ता है।

यह क्या सिखाता है

आप स्टैक मशीनों का काम सीखते हैं और समझते हैं कि वे इंटरप्रेटर्स और वर्चुअल मशीनों के लिए क्यों आकर्षक हैं। आप कंपोजिशन में भी व्यावहारिक सबक सीखते हैं: छोटे वर्ड्स बनाना जो साफ़‑सुथरे ढंग से जुड़ते हैं, क्योंकि स्टैक को बैलेंस रखना अनुशासन बाध्य करता है।

वास्तविक परियोजनाओं में फायदे

क्योंकि कोर छोटा हो सकता है, Forth‑ जैसी प्रणालियाँ डिवाइसेज़, गेम्स, और स्क्रिप्ट्स में एम्बेड करना आसान बनाती हैं जहाँ आप एक कॉम्पैक्ट कमांड भाषा चाहते हैं। Factor कंपोज़ेबल प्रोग्राम्स जल्दी बनाने के लिए एक अच्छा प्लेग्राउंड हो सकता है।

इसे आज़माएं

पहले अंकगणित और स्टैक मैनिपुलेशन (जैसे वैल्यूज़ की डुप्लिकेशन और स्वैप) से शुरू करें। फिर एक छोटा कैलकुलेटर REPL बनाएं: एक टोकन पढ़ें, नंबर पुश करें, + और * जैसे वर्ड्स चलाएँ, और स्टैक प्रिंट करें। अगर यह क्लिक करे, तो इसे उपयोगकर्ता‑परिभाषित वर्ड्स की डिक्शनरी के साथ एक मिनी इंटरप्रेटर तक बढ़ाएँ।

Prolog और Datalog: प्रश्न पूछो, उत्तर पाओ

अधिकांश प्रोग्रामिंग भाषाएँ आपसे पूछती हैं कि आप कैसे कुछ करेंगे: यहाँ लूप, वहाँ ब्रांच, इस वैरिएबल को अपडेट करो। Prolog और Datalog इसे उलट देते हैं। आप तथ्य और नियम लिखते हैं, फिर प्रश्न पूछते हैं—और सिस्टम उत्तर खोजता है।

ये क्यों "अनोखी" हैं

नियंत्रण प्रवाह के बजाय, आप लॉजिक नियम लिखते हैं। Prolog प्रोग्राम अक्सर एक कम‑लिखित नियमों के सेट की तरह पढ़ता है जो किसी दुनिया के बारे में कानून बताते हैं, साथ ही क्वेरीज। अंडर द हुड, Prolog यूनिफिकेशन (पटर्न मेलिंग) और बैक‑ट्रैकिंग (विकल्प आजमाना) का उपयोग करके समाधान ढूँढता है।

Datalog निकट संबंधी है: आमतौर पर अधिक प्रतिबंधित (उसी तरह जटिल टर्म्स नहीं), पर स्केलेबल रूल इवाल्यूएशन और डेटाबेस‑शैली तर्कों के लिए शानदार।

ये क्या सिखाते हैं

डिक्लेरेटिव शैली में काम करना एक अलग मानसिक मॉडल जबरदस्त रूप से सिखाता है:

• बाध्यताएँ और सम्बन्ध में सोचें, न कि चरणों में।
• ज्ञान (facts) को reasoning (rules) से अलग रखें।
• छोटे नियम‑सेट से कई वैध समाधान कैसे उत्पन्न होते हैं, यह देखें।

ये विचार एसेोटेरिक भाषाओं से परे दिखाई देते हैं—रूल इंजन, पॉलिसी सिस्टम, क्वेरी प्लानर्स, और भाषा‑अनुसंधान में भी।

कहाँ ये चमकते हैं

लॉजिक प्रोग्रामिंग भाषाएँ विशेष रूप से शेड्यूलिंग, कॉन्फ़िगरेशन नियम, नॉलेज बेस, और पज़ल हल करने के लिए अच्छी हैं—कहीं भी “इन शर्तों को पूरा करने वाला एक समाधान ढूँढो” लक्ष्य हो।

आज़माएं: एक छोटा फैमिली‑ट्री उदाहरण

parent(alex, sam).
parent(sam, riley).

grandparent(X, Y) :- parent(X, Z), parent(Z, Y).

अब क्वेरी करें:

?- grandparent(alex, Who).

आपने कोई लूप नहीं लिखा; आपने एक प्रश्न पूछा। यही बदलाव असली सबक है—और इसलिए ये निश भाषाएँ 2025 में भी ताज़ा महसूस करती हैं।

Rust: असामान्य सुरक्षा नियम, वास्तविक‑दुनिया का लाभ

Rust इसलिए "अनोखा" महसूस हो सकती है न कि क्योंकि यह अस्पष्ट है, बल्कि क्योंकि यह आपसे एक नया मानसिक मॉडल सीखने को कहती है: ownership (स्वामित्व)। गार्बेज कलेक्टर पर भरोसा करने (JavaScript/Python) या मेमोरी मैन्युअली फ्री करने (C) के बजाय, Rust यह नियम लागू करता है कि कौन‑कौन सी वैल्यू का "मालिक" है और इसे कैसे साझा किया जा सकता है।

यह क्यों अनोखा है: ownership और borrowing

बोरो चेककर एक कंपाइल‑टाइम रेफरी की तरह काम करता है। यह कई आम बग्स—use‑after‑free, double frees, और data races—को रोकता है, उन कोड को अस्वीकार करके जो असुरक्षित हो सकते हैं। यह शुरुआत में चौंकाने वाला हो सकता है: आप जो सोचना जानते हैं, वह ठीक लग सकता है, पर Rust प्रमाण माँगती है।

यह क्या सिखाता है: गार्बेज कलेक्शन के बिना सुरक्षा

Rust का बड़ा सबक यह है कि प्रदर्शन और सुरक्षा ट्रेड‑ऑफ़ नहीं हैं। आप लिफetimes, स्पष्ट डेटा फ्लो, और "एक मालिक" व"साझा एक्सेस" के बीच स्पष्ट सीमाओं के बारे में सोचने लगते हैं। भले ही आप कभी Rust नहीं भेजें, ये आदतें अन्य भाषाओं में भी काम आ जाती हैं।

जहाँ यह बेहतर है

Rust सिस्टम्स टूल्स, कमांड‑लाइन यूटिलिटीज़, गेम इंजन, एम्बेडेड प्रोजेक्ट्स, और प्रदर्शन‑संवेदनशील सर्विसेज़ के लिए व्यावहारिक विकल्प है—ऐसी जगहें जहाँ स्पीड मायने रखती है और क्रैश महँगा पड़ता है।

इसे आज़माएं: एक छोटा प्रोग्राम ट्रांसलेट करें और गारंटी देखें

किसी छोटे स्क्रिप्ट (वर्ड काउंटर, CSV क्लीनर, या फ़ाइल रीनेमर) को Rust में लागू करें, फिर जानबूझकर एक बग डालें:

• किसी स्ट्रिंग का रेफरेंस रखकर फिर उस स्ट्रिंग को बदलने की कोशिश करें।
• एक वैल्यू को थ्रेड्स के बीच बिना सिंक के साझा करें।

Rust अक्सर आपको कंपाइल ही नहीं होने देगा जब तक जोखिमपूर्ण व्यवहार हल न किया जाए। त्रुटि संदेशों को मार्गदर्शक पढ़ाइए की तरह लें: वे बताते हैं आपने कौन‑सा नियम तोड़ा और आमतौर पर एक सुरक्षित संरचना सुझाते हैं।

Q# और Qiskit: आप वास्तव में आज़मा सकते हैं ऐसा क्वांटम प्रोग्रामिंग

क्वांटम प्रोग्रामिंग इसलिए अनोखी लगती है क्योंकि आप सामान्यतः किसी चीज़ की सीक्वेंस‑ऑफ़‑स्टेप्स बताने की बजाय एक क्वांटम सर्किट का वर्णन करते हैं: क्यूबिट्स, गेट्स, और मापन। “फ़ंक्शन रिटर्न करता है X” की जगह अक्सर आपको संभावनाएँ मिलती हैं—एक ही प्रोग्राम बार‑बार चलाएँ और अलग‑अलग नतीजे मिल सकते हैं।

यह क्यों अनोखा है

Q# (Microsoft) और Qiskit (IBM) सर्किट ऑपरेशन्स और माप पर आधारित हैं। आप ऐसा कोड लिखते हैं जो सुपरपोज़िशन और एंटैंगलमेंट सेट अप करता है, फिर मापन करके उसे क्लैसिकल आउटपुट में बदलता है। यह मानसिकता सामान्य एप्स से बहुत अलग है।

यह क्या सिखाता है

भले ही आप असली क्वांटम हार्डवेयर से न जुड़ें, ये टूल्स मूल अवधारणाओं को ठोस बनाते हैं:

• सुपरपोज़िशन: एक क्यूबिट मापे जाने तक 0 और 1 का मिश्रण हो सकता है।
• एंटैंगलमेंट: क्यूबिट्स ऐसे लिंक हो जाते हैं कि उनके परिणाम सहसंबद्ध होते हैं।
• प्रोबैबिलिस्टिक परिणाम: नतीजे वितरण होते हैं, एकल मान नहीं।

वास्तवियत‑जांच (सिमुलेटर आम बात है)

ज़्यादातर लोग क्वांटम प्रोग्राम सिमुलेटर पर चलाते हैं। असली डिवाइसेज़ में नॉइज़, कतारें, और सीमाएँ होती हैं। सिमुलेटर अभी भी कीमती हैं: आप हार्डवेयर की परेशानियों से जूझे बिना मानसिक मॉडल सीखते हैं।

आज़माएं: सिमुलेटर पर एक छोटा सर्किट (Qiskit)

यह दो एंटैंगल्ड क्यूबिट बनाता है (बेल पेयर) और उन्हें मापता है:

from qiskit import QuantumCircuit
from qiskit_aer import AerSimulator

qc = QuantumCircuit(2, 2)
qc.h(0)
qc.cx(0, 1)
qc.measure([0, 1], [0, 1])

sim = AerSimulator()
result = sim.run(qc, shots=1000).result()
print(result.get_counts())

आप आमतौर पर अधिकांशतः 00 और 11 देखेंगे—यह "आहा" क्षण होता है: क्यूबिट्स एक जोड़ी की तरह व्यवहार करते हैं, दो स्वतंत्र बिट्स की तरह नहीं।

अगली अनोखी भाषा प्रयोग चुनने के लिए कैसे चुनें

अनोखी भाषा चुनना आसान होता है जब आप अपने लक्ष्य से शुरू करते हैं। कुछ भाषाएँ विचार सिखाती हैं (लॉजिक, एरे, क्वांटम सोच), कुछ अनुशासन सिखाती हैं (सुरक्षा नियम), और कुछ सिर्फ मज़ेदार बाधाएँ हैं जो समस्या‑हलने को तेज करती हैं।

आप क्या सीखना चाहते हैं उससे चुनें

• थ्योरी और नए मानसिक मॉडल: Prolog/Datalog (क्वेरी करना), Wolfram Language (रूल‑आधारित), क्वांटम टूल्स (Q#/Qiskit).
• गणितीय अभिव्यक्ति‑शक्ति: APL/BQN, J/K (एरे सोच और संक्षिप्त कंपोज़िशन).
• सुरक्षा और इंजीनियरिंग आदतें: Rust (ownership और borrowing).
• खेल‑आधारित बाधाएँ: Brainfuck, Whitespace, Befunge, Hexagony.

यदि आप अनिश्चित हैं, तो वह चुनें जो हल्का‑सा असहज लगे पर ट्रैक्टरबल भी हो—आपको घर्षण चाहिए, पर निराशा नहीं।

एक हल्का‑वज़नी सीखने का पथ (1 घंटा → 1 दिन → 1 सप्ताह)

1‑घंटा परिचय:

एक छोटा ट्यूटोरियल पढ़ें और 3–5 छोटे उदाहरण चलाएँ। आपका केवल उद्देश्य यह समझना होना चाहिए कि कोड कैसा दिखता है और आप इसे कैसे चलाते हैं।

1‑दिन प्रोजेक्ट:

कुछ छोटा बनाएं जिसे आप पूरा कर सकें। अच्छे विकल्प:

• भाषा के एक उपसेट के लिए एक मिनी इंटरप्रेटर (या Brainfuck‑शैली VM)।
• एक प्रिट्टी‑प्रिंटर/विज़ुअलाइज़र (Befunge/Hexagony ग्रिड के लिए बढ़िया)।
• एक पज़ल सॉल्वर (लॉजिक भाषाएँ यहाँ चमकती हैं)।

1‑हफ्ते गहरा अनुसंधान:

उसी प्रोजेक्ट को बेहतर संरचना के साथ पुनर्निर्मित करें: टेस्ट्स, त्रुटि संदेश, डॉक्स, और प्रदर्शन‑ट्यूनिंग। यह वह जगह है जहाँ भाषा की वास्तविक ताकतें और ट्रेड‑ऑफ़ स्पष्ट होते हैं।

यदि आप “1‑दिन प्रोजेक्ट” चरण को तेज़ करना चाहते हैं, तो आप Koder.ai का उपयोग करके एक छोटा वेब रनर (React UI + Go बैकएंड + PostgreSQL अगर स्टोरेज चाहिए) चैट ब्रीफ़ से स्कैफ़ोल्ड कर सकते हैं, फिर प्लानिंग मोड में जल्दी‑जल्दी इंटरेट करें और जब संतुष्ट हों तो स्रोत कोड एक्सपोर्ट कर लें। यह भाषा जिज्ञासा को एक रन करने योग्य प्लेग्राउंड में बदलने का आसान तरीका है जिसे आप साझा कर सकते हैं।

अगला कदम कहाँ जाएँ

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