Изучите 12 экзотических языков программирования в 2025: что делает их необычными, где они полезны и простые способы попробовать их без потери времени.

«Экзотический» не значит «лучше» или «сложнее». Обычно это язык, который пробует что‑то необычное — либо в том, как пишется код, либо в том, что он оптимизирует, либо в идее, которую хочет передать.
В этой статье язык программирования считается экзотическим, если он соответствует хотя бы одному из следующих пунктов:
Изучение экзотического или эзотерического языка часто весело и удивительно поучительно, потому что заставляет переосмыслить предположения: что такое «программа», как течёт данные и сколько синтаксиса на самом деле нужно.
Многие из таких языков не предназначены для ежедневной работы. Некоторые — головоломки, некоторые — исследовательские инструменты, некоторые отлично справляются с одной узкой задачей, но неловки во всём остальном. Выигрыш — в инсайтах, а не в продуктивности.
2025 год — отличное время для исследований: у ряда нишевых языков появились активные сообщества, лучше документация и дружелюбные инструменты (REPL, пакеты, онлайн‑песочницы). Возрос интерес к альтернативным парадигмам — массивное программирование для работы с данными, логическое программирование для правил и «игрушечные» квантовые среды, где можно экспериментировать без специального железа.
Вместо ранжирования «степени странности», список сгруппирован по семействам (минимализм, невидимые символы, 2D, массивы, логика, стек‑языки, безопасность, квант). В каждом разделе есть простая идея «что попробовать», чтобы вы могли быстро получить небольшой успех, прежде чем углубляться.
«Экзотический» значит многое, поэтому список — не просто парад странного синтаксиса. Мы отобрали языки, которые действительно отличаются и остаются практичными для изучения в 2025 году.
Во‑первых, мы искали оригинальность: языки, которые требуют новой модели мышления (2D‑код, стековое мышление, правила/запросы, массивы по умолчанию, квантовые схемы).
Во‑вторых, мы отдавали приоритет обучаемости. Даже необычный язык должен иметь понятный «hello world», учебник и путь к написанию небольших программ без недели настройки.
В‑третьих, проверяли инструментарий, которым можно реально пользоваться: публичная документация, рабочий интерпретатор/компилятор или активный репозиторий. Язык может быть гениальным, но если его нельзя запустить на современной машине, рекомендовать сложно.
Наконец, мы искали баланс — смесь классических эзолангов (забавных и ломающих мозг) и серьёзных нишевых или исследовательских языков (идеи, которые можно применить в мейнстриме).
Обращайтесь с незнакомым кодом так же, как с любым подозрительным скачанным файлом. Предпочитайте запускать интерпретаторы и примеры внутри контейнера или песочницы (или хотя бы в отдельной временной папке) и избегайте вставки чужого кода в окружения, имеющие доступ к вашим личным файлам, SSH‑ключам или облачным учётным данным.
Если вы часто экспериментируете, полезно стандартизировать «безопасную песочницу». Например, можно поднять небольшой disposable веб‑приложение, которое запускает интерпретаторы за API и сбрасывает состояние между запусками. Платформы вроде Koder.ai удобны тем, что вы описываете нужную песочницу в чате (frontend + backend + БД при необходимости), быстро итерационно собираете её и экспортируете исходники, когда всё готово.
Brainfuck экзотичен по одной простой причине: он пытается делать всё с почти смехотворно малым набором инструкций. У языка всего восемь команд (+ - \u003c \u003e [ ] . ,), нет ключевых слов, нет переменных в привычном смысле и нет читаемой структуры, если вы не знаете трюка.
Вместо именованных переменных Brainfuck даёт ленту ячеек памяти и указатель, который двигается влево и вправо. Вы увеличиваете/уменьшаете текущую ячейку, перемещаете указатель и используете скобки для циклов. И всё. Результат больше похож на решение логической головоломки, чем на написание приложения.
Brainfuck — наглядный урок о том, сколько механизмов нужно компьютеру для вычислений. Он заставляет думать о:
[ и ]),Если вам когда‑либо было интересно, что на самом деле делает интерпретатор или компилятор, Brainfuck — отличный тренировочный объект.
В основном в задачах‑головоломках, теоретических обсуждениях, код‑гольфе и как упражнение при написании интерпретаторов.
«Hello World» (классическая версия):
++++++++++[\\u003e+++++++\\u003e++++++++++\\u003e+++\\u003e+\\u003c\\u003c\\u003c\\u003c-]\\u003e++.\\u003e+.+++++++..+++.\\u003e++.\\u003c\\u003c+++++++++++++++.\\u003e.+++.------.--------.\\u003e+.\\u003e.
Небольшой пример‑цикл, который задаёт значение и печатает его как символ:
+++++[\\u003e++++++++\\u003c-]\\u003e.
Совет: используйте онлайн‑интерпретатор Brainfuck со пошаговым выполнением, чтобы наблюдать изменение ленты на каждом шаге.
Whitespace — эзотерический язык, где важны только пробелы, табы и переводы строки. Всё остальное игнорируется как комментарий. Это значит, что действующая программа может выглядеть совершенно пустой в редакторе — и при этом выполняться.
Большинство языков используют видимые ключевые слова и пунктуацию. Whitespace переворачивает это ожидание: весь исход «невидим», если не включить показ невидимых символов. Это отличный пример того, насколько программирование зависит от соглашений, инструментов и человеческого глаза.
Whitespace заставляет думать о лексическом анализе и парсинге на низком уровне:
Если вы когда‑то писали парсер, лексер или отлавливали «невидимые» ошибки в реальном коде (смешанные табы/пробелы, странные переводы строк), Whitespace превращает эту боль в учебную задачу.
Отладка — главная проблема. Один лишний или пропущенный таб может полностью изменить смысл программы.
Используйте визуализаторы (инструменты, которые показывают пробелы/табы/переводы строки как маркеры) и редакторы, умеющие «показывать невидимые символы». Иначе даже чтение собственного кода позже становится мучением.
Напишите минимальную программу на Whitespace, которая печатает символ или число, затем реализуйте ту же функциональность на обычном языке (Python/JavaScript). Сравните:
Befunge экзотичен тем, что программа — это не аккуратный набор строк, читаемых сверху вниз. Она живёт на 2D‑сетке, и указатель инструкций перемещается по этой сетке — вправо, влево, вверх и вниз — следуя стрелкам, которые вы размещаете в коде. Это больше похоже на навигацию по крошечной схеме или пинболу, чем на скрипт.
В большинстве языков код фиксирован. В Befunge программа может редактировать сама себя во время выполнения: инструкции могут записывать символы в сетку, меняя последующий поток выполнения. Эта самомодификация — часть идентичности языка и порождает удивительные головоломки.
Befunge подтолкнёт к мышлению в терминах потоков данных и конечных автоматов: вы планируете маршруты, циклы — это буквально маршруты, а ветвления — управление направлением. Поскольку несколько направлений — естественны, легче думать о параллельных потоках (даже если интерпретатор всё ещё выполняет по одной инструкции за раз).
Befunge отлично подходит для игр, задач‑головоломок, интерактивных инсталляций с причудливым генеративным поведением и демо, где сам код — часть художественной идеи.
Вот простая программа Befunge‑93, которая читает одну цифру и печатает удвоенное значение:
\\u00262*.
Запустите её в любом интерпретаторе Befunge: введите цифру (0–9), и программа выведет результат. Отсюда поэкспериментируйте со стрелками направления (\\u003e \\u003c ^ v) и добавьте дополнительные ячейки, чтобы указатель выполнял «путь», а не прямую линию.
Hexagony экзотичен тем, что ваша программа размещается не в строках, а на шестиугольной «сотовой» сетке. Указатель инструкций перемещается по этой сетке, поворачивая на краях и следуя правилам, которые больше походят на навигацию по игровой доске, чем на обычное программирование.
Hexagony заставляет мыслить пространственно: где расположена инструкция так же важно, как что она делает. Это отличный тренажёр для:
Это в основном для исследований и развлечения. Вы не замените Python или JavaScript на Hexagony на работе, но получите более чёткое представление о том, как работают интерпретаторы, указатели инструкций и поток управления.
Начните с небольшой сетки, где каждая ячейка содержит по одному символу инструкции. Поместите указатель на стартовую ячейку с направлением (одно из шести возможных на шестиугольной сетке). Затем:
Хорошее первое упражнение — пошагово пройти программу, которая только меняет направление и выводит один символ — чтобы почувствовать, что навигация — это управление потоком. Для безопасного подхода используйте онлайн‑интерпретатор и одиночные шаги (см. /blog/how-to-try-esoteric-languages-safely).
Большинство языков поощряют описывать шаги: делай это, потом то, цикли до завершения. Wolfram Language экзотичен тем, что вы часто описываете правила — отношения и трансформации — и позволяете системе применять их.
Wolfram Language — символический и основан на правилах. Вы пишете шаблоны, которые соответствуют частям выражения, а затем указываете, как их переписать. Вместо ручного контроля потока вы опираетесь на сопоставление образцов и правила преобразования, чтобы постепенно получать результат.
Этот стиль — практическое введение в переписывание термов: вычисление как повторная замена. Вы начнёте видеть, что многие «алгоритмы» — это небольшой набор правил и стратегия их применения. Также развивается интуиция для сопоставления образцов — не только строк, но и структурированных выражений.
Программирование на правилах прекрасно подходит для моделирования трансформаций: упрощение алгебраических выражений, переписывание формул, манипуляции деревьями, конвертации форматов и выражения систем, где важнее правила, чем процедура.
Вставьте это в Wolfram Language и посмотрите, как несколько правил ведут себя неожиданно:
rules = {
x_ + 0 -> x,
0 + x_ -> x,
x_ * 1 -> x,
1 * x_ -> x,
x_ + x_ -> 2 x
};
expr = (a + 0) + (a + a) * 1;
FixedPoint[# //. rules \\u0026, expr]
Потом измените одно правило (например, добавьте дистрибутивное переписывание) и посмотрите, как меняется «личность» системы.
APL и его современный кузен BQN кажутся «экзотичными», потому что переворачивают привычную модель программирования. Вместо работы с одиночными значениями и циклами вы считаете всё массивом (список, таблица или тензор), и большинство операций автоматически применяются к целым коллекциям.
В обычных языках добавление числа к списку требует цикла или вспомогательной функции. В APL/BQN «добавить 10» может означать «прибавить 10 ко всем элементам», и это — естественный смысл. Такая трансляция мощная — но шокирует нотация: компактные символы («глифы») представляют распространённые операции, поэтому программы могут выглядеть как плотная математика.
Работа в APL/BQN тренирует вопрос «какова форма моих данных?» и «можно ли выразить это как преобразование целых массивов?». Вы начнёте заменять пошаговые процедуры на небольшое число операций над данными: reshape, sort, group, reduce, scan и внешние произведения.
Если ваша работа связана с матрицами, столбцами и временными рядами, языки массивов могут быть исключительно выразительными. Именно поэтому они нашли применение в финансах и науке, а BQN привлёк разработчиков, ищущих современные массивные возможности с более свежим оформлением.
Возьмите знакомую задачу — нормализация списка чисел или скользящая средняя — и напишите её дважды: с циклом и как «преобразование всего массива». Даже если символы кажутся чужими, упражнение научит видеть вычисление как поток данных, а не как поток управления.
J и K «экзотичны», потому что побуждают думать о целых массивах (списках, таблицах) и о композициях, а не о пошаговых инструкциях. Вместо циклов и временных переменных вы строите конвейеры из маленьких функций — часто настолько компактных, что выглядят как знаки препинания.
Оба языка поощряют цепочку операций: взял данные, преобразовал, свернул, поменял форму. J склоняется к «тачной» (point‑free) парадигме, где поведение определяется без явного указания входных переменных. K (и его близкий родственник q в kdb+) схож по лаконичности и создан для быстрых композиционных преобразований данных.
Проведённый час с J/K изменит ваше восприятие в других языках: вы начнёте спрашивать «какое преобразование?» вместо «какой цикл?». Также научитесь читать программы как композиции — как математику, где структура пайплайна сама по себе объясняет логику.
Эти языки великолепны для задач «взять коллекцию и посчитать сводку»: ранжирование, группировка, нормализация, фильтрация и быстрая разведочная аналитика. Особенно приятны там, где в большинстве языков был бы шаблонный код.
В J попробуйте определить нормализационный пайплайн (min‑max scale) без явного имени входа:
norm =: (] - \\u003c./) % (\\u003e./ - \\u003c./)
norm 3 10 5 7
Или маленький текстовый пайплайн — подсчитать слова в строке:
#@;: 'J makes pipelines feel like algebra'
Не переживайте, если символы сначала кажутся тяжёлыми — это и есть цель: они заставляют видеть операции над данными как составные блоки.
Forth и Factor кажутся «экзотичными», потому что выражения пишутся не так, как в Python или JavaScript. Вы в основном пишете последовательности операций со стеком: пушьте значения, применяйте слово (функцию) и оставляйте результат на стеке для следующей операции.
В стековом языке порядок — это синтаксис. Малейшее изменение последовательности меняет смысл, и на странице меньше видимых «имён» (переменных). Forth известен своей минимальностью и часто реализуется с очень небольшим ядром. Factor оставляет стековую модель, но добавляет современную стандартную библиотеку, инструменты и более структурированный стиль.
Вы поймёте, как работают стековые машины и почему они привлекательны для интерпретаторов и виртуальных машин. Также получите практический урок в композиции: строить маленькие слова, которые легко сцепляются, потому что баланс стека требует дисциплины.
Поскольку ядро может быть маленьким, системы в стиле Forth легко встраивать в устройства, игры и скрипты, где нужен компактный язык команд. Factor удобен как площадка для быстрого построения композиционных программ.
Начните с арифметики и манипуляций со стеком (дублирование, обмен значениями). Затем соберите маленький REPL‑калькулятор: читаем токен, пушим числа, выполняем слова + и *, печатаем стек. Если зайдёт — расширьте до мини‑интерпретатора со словарём пользовательских слов.
Большинство языков просят вас описывать как что‑то сделать: цикл тут, ветвление там, обновление переменной. Prolog и Datalog переворачивают подход. Вы описываете факты и правила, а затем задаёте вопросы — система ищет ответы.
Вместо потока управления вы пишете логические правила. Программы Prolog часто читаются как компактный набор законов про мир плюс запросы. Под капотом Prolog использует унилификацию (сопоставление образцов) и бэктрекинг (перебор альтернатив) для поиска решений.
Datalog — близкий родственник: обычно более ограничен (нет сложных термов в том же виде), но отлично подходит для масштабируемой оценки правил и рассуждений в стиле баз данных.
Декларативный стиль заставляет изменить ментальную модель:
Эти идеи выходят далеко за пределы эзолангов — движки правил, системы политик, планировщики запросов и исследовательские языки часто опираются на них.
Языки логического программирования особенно хороши для планирования, расписаний, конфигурационных правил, баз знаний и решения головоломок — везде, где цель «найти решение, удовлетворяющее условиям».
parent(alex, sam).
parent(sam, riley).
grandparent(X, Y) :- parent(X, Z), parent(Z, Y).
Теперь запросите:
?- grandparent(alex, Who).
Вы не писали цикл — вы задали вопрос. Это ключевой сдвиг мышления, и он остаётся свежим в 2025 году.
Rust может показаться «экзотичным» не из‑за редкости, а из‑за новой модели мышления: владение (ownership). Вместо сборщика мусора (JavaScript, Python) или ручного освобождения памяти (C) Rust заставляет вас следовать правилам о том, кто «владеет» значением и как оно может шариться.
Borrow checker — это судья на этапе компиляции. Он предотвращает распространённые ошибки — use‑after‑free, double free и гонки данных — отклоняя код, который потенциально небезопасен. Сначала это может удивлять: вы знаете, что хотите сделать, но Rust требует доказательств.
Главная мысль Rust — что производительность и безопасность не обязаны быть в конфликте. Вы начнёте мыслить о временах жизни объектов, явных потоках данных и чётких границах между «один владелец» и «разделяемый доступ». Даже если вы никогда не выпустите проект на Rust, эти привычки переносятся в другие языки.
Rust практичен для системных инструментов, CLI, движков игр, встроенных проектов и сервисов, требующих производительности — там, где скорость важна, а сбои дороги.
Возьмите знакомый скрипт (подсчёт слов, очистка CSV, переименование файлов). Реализуйте его на Rust, затем сознательно внесите ошибку:
Rust часто не даст скомпилировать код до тех пор, пока вы не исправите потенциально опасное поведение. Воспринимайте сообщения компилятора как направленное чтение: они объясняют, какое правило вы нарушили, и обычно предлагают более безопасную структуру.
Квантовое программирование экзотично тем, что вы описываете не столько последовательность шагов, сколько квантовую схему: кубиты, гейты и измерения. Вместо того чтобы «функция возвращает X», вы обычно получаете распределения вероятностей — запустите программу много раз, и результаты могут различаться.
Q# (Microsoft) и Qiskit (IBM) строят программы вокруг операций над схемами и измерений. Вы пишете код, который задаёт суперпозицию и запутанность, а затем «схлопываете» состояние измерением. Это кардинально иной образ мышления по сравнению с привычными приложениями.
Даже если вы никогда не доберётесь до реального квантового железа, эти инструменты делают конкретными ключевые концепции:
Большинство людей запускают квантовые программы на симуляторах. Настоящие устройства шумные, с очередями и ограничениями. Симуляторы всё ещё ценны: вы изучаете ментальную модель без борьбы с особенностями железа.
Этот пример создаёт два запутанных кубита (пару Белла) и измеряет их:
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())
Обычно вы увидите преимущественно 00 и 11 — момент «ага»: кубиты ведут себя как пара, а не два независимых бита.
Выбирать экзотический язык проще, если вы исходите из цели. Одни языки учат идеям (логика, массивы, квантовое мышление), другие — дисциплине (правила безопасности), а третьи — просто дают весёлые ограничения, которые точат навыки решения задач.
Если сомневаетесь, выберите то, что ощущается чуть‑чуть неудобно, но остаётся посильным — вам нужен трение, а не фрустрация.
Ввод за 1 час:
Прочитайте короткий туториал и запустите 3–5 минимальных примеров. Цель — понять, как выглядит код и как его запускать.
Проект на 1 день:
Соберите что‑то маленькое и завершите. Хорошие варианты:
Глубокая неделя:
Перепишите проект с лучшей структурой: тесты, сообщения об ошибках, документация и оптимизации. Здесь проявляются настоящие сильные и слабые стороны языка.
Если хотите ускорить стадию «проект за день», можно использовать Koder.ai, чтобы быстро сгенерировать раннер (React UI + Go backend + PostgreSQL при необходимости) по простому брифу в чате, затем итеративно доработать и экспортировать исходники. Это простой способ превратить любопытство в шаримый и воспроизводимый стенд.
Для большего количества практических экспериментов и разборов см. /blog.
Если вам нужен контекст по инструментам — редакторы, раннеры, песочницы или рабочие процессы в команде — смотрите /pricing и решайте, что действительно побудит вас практиковаться чаще.