2025年值得探索的12种奇特编程语言

“奇特”对编程语言意味着什么

“奇特”并不等于“更好”或“更难”。通常它表示一种语言在某方面做了不寻常的尝试——无论是代码书写方式、语言所优化的目标，还是它想要传达的概念。

一个实用的定义

在本文中，如果一门编程语言满足下面至少一项，就被视为奇特：

• 不寻常的语法：代码看起来与主流语言毫无相似之处（有时符号密集，有时几乎不可见）。
• 小众目标：为特定思维方式设计——数组、逻辑查询、基于栈的组合或受限的极简主义。
• 实验性想法：探索不同的执行模型（二维代码流、基于规则的求值或量子概念）。

设定期望（让你享受过程）

学习奇特或怪异语言通常是有趣且出人意料地有教育意义的，因为它会迫使你重新审视许多假设：什么是“程序”、数据如何流动以及到底需要多少语法。

这些语言中的许多并非日常工作工具。有些是谜题，有些是研究载体，有些在极窄的任务上非常出色，但在其他场景则笨拙。回报是洞见——不一定是生产力。

为什么在2025年这很重要

2025年是探索的好时机：若干小众语言拥有活跃社区、更好的文档和更友好的工具（REPL、包管理、在线 Playground）。人们对替代范式也重新产生了兴趣——用于数据工作的数组编程、用于规则的逻辑编程，以及允许你在无专用硬件情况下试验的量子“玩具”环境。

本文列表的组织方式

本文并非按“奇怪程度”排名，而是按家族分组（极简、不可见、二维、数组、逻辑、基于栈、关注安全、量子）。每节都包含一个简单的“试一试”的想法，让你在决定是否深入之前能快速获得成就感。

我们如何挑选这些语言（以及如何安全尝试）

“奇特”可以有很多含义，所以本列表不只是奇怪语法的花车展示。我们挑选那些感觉真正不同且在2025年仍然实用学习的语言。

我们的筛选标准

首先，我们关注原创性：强制新的思维模型（二维代码、基于栈的思维、规则/查询、数组为默认、量子电路）。

其次，我们优先考虑可学性。即便语言很不寻常，你也应该能找到清晰的“hello world”、教程，并能在不做大量环境配置的情况下写出小程序。

第三，我们检查是否有可用的工具链：公开文档、可运行的解释器/编译器或活跃的代码库。一门语言即便很出色，但如果你无法在现代机器上运行它，就很难推荐。

最后，我们追求平衡——在经典的 esolang（有趣、扭曲思维）和严肃的小众/研究型语言（有用的思想能迁移到主流工作中）之间取得混合。

在运行任何代码前的简单安全提示

把不熟悉的代码当作随机下载文件来对待。优先在容器或沙箱（或至少一个可丢弃的文件夹）中运行解释器和示例程序，并避免将未知代码粘贴到能访问你个人文件、SSH 密钥或云凭证的环境中。

如果你经常实验，规范化一个“安全游乐场”设置会有帮助。例如，你可以启动一个小型一次性 Web 应用，让解释器通过 API 运行并在每次运行后重置状态。像 Koder.ai 这样的平台在这里很实用，因为你可以通过聊天描述想要的游乐场（前端 + 后端 + 数据库），快速迭代，并在满意时导出源码。

Brainfuck：极简主义化为谜题

Brainfuck 的“奇特”之处很简单：它试图用几乎可笑地小的指令集完成所有事情。语言只有八条命令（+ - \u003c \u003e [ ] . ,），没有关键字、没有通常意义上的变量，也没有可读结构（除非你已经知道诀窍）。

为什么它奇特

Brainfuck 没有命名变量，而是给你一条内存带和一个左右移动的指针。你对当前单元做增减，移动指针，并用方括号表示循环。仅此而已。结果更像是在解一道逻辑谜题，而不是写一个应用。

它教会你什么

Brainfuck 是关于计算机所需最少元素的实践课程。它迫使你思考：

• 内存与状态（那条带）
• 控制流（通过 [ 和 ] 的循环）
• 最底层的输入/输出（字符，而不是字符串）

如果你想知道解释器或编译器到底在做什么，Brainfuck 是练习的好目标。

它的用途

主要用于编程谜题、理论讨论、代码高尔夫以及作为实现解释器的练习。

试一试

“Hello World”（经典版本）：

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

一个设置值并打印为字符的极小循环示例：

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

提示：使用带逐步执行的在线 Brainfuck 解释器，这样你可以在运行每条命令时观察内存带的变化。

Whitespace：你看不见的程序

Whitespace 是一门把空格、制表符和换行作为有意义符号的怪异语言。其他所有字符都被视为注释。这意味着在编辑器中程序可能看起来完全是空白——但仍然能运行。

为什么它奇特

大多数语言使用可见的关键字和标点。Whitespace 颠覆了这种预期：整个源代码都是“不可见”的，除非你用特殊设置显示它。这恰好说明了编程在多大程度上依赖约定、工具和人的视觉感知。

它教会你什么（也为什么它出人意料地实用）

Whitespace 强制你在最低层面上思考解析和词法分析：

• 当标记不可见时，你如何可靠地区分它们？
• 你如何用极少的符号表示数字和操作？
• 有多少“复杂性”可以隐藏在极少字符之后？

如果你曾编写过小解析器、写过词法分析器，或调试过真实代码中的“不可见”字符（混合的制表/空格、奇怪的换行），Whitespace 会把这种痛苦变成学习练习。

需要注意的地方

调试是主要挑战。一个错误的制表或换行就能完全改变含义。

使用可视化工具（将空格/制表/换行渲染为可见标记）和能“显示不可见字符”的编辑器。没有这些工具，即便是稍后阅读自己的程序也会令人沮丧。

试一试

在 Whitespace 中写出能打印字符或数字的最小程序，然后用普通语言（Python/JavaScript）实现相同行为并比较：

• 代码长度 vs. 清晰度
• 你如何测试和调试
• 当源不可读时如何记录意图

Befunge：二维与自修改代码

Befunge 的奇特在于程序不是按行从上到下阅读的整齐文本。它存在于二维网格上，指令指针在网格中四处移动——向右、向左、向上和向下——遵循你在代码中放置的箭头。它更像是在导航微型电路图或弹球台，而不是写脚本。

为什么它很怪（而且很棒）

在大多数语言中，代码是固定文本。在 Befunge 中，程序可以在运行时编辑自身：指令可以把新字符写入网格，改变接下来将执行的内容。这种自修改能力就是语言的特性之一，能创造出令人惊奇的谜题式程序。

它教会你什么

Befunge 促使你采用数据流和状态机的思维方式：你要规划路径，循环是真正的路线，分支是导向。因为多方向是自然的，所以即便解释器仍按顺序逐条执行，思考时也更容易产生“并行感”。

适合的场景

Befunge 在充满趣味的情境中最合适：编程谜题、代码高尔夫、需要古怪生成行为的互动装置，或把代码本身作为艺术一部分的演示。

试一试：一个小的数字变换器

下面是一个简单的 Befunge-93 程序，它读取一个数字并打印该数字的两倍：

\\u00262*.

在任何 Befunge 解释器中运行：输入一个数字（0–9），它会输出结果。然后尝试添加方向箭头（\\u003e \\u003c ^ v）和额外的单元格，让指令指针走一条“路线”而不是直线。

Hexagony：在六边形网格上编码

Hexagony 的奇特在于你的程序不是一行文本——它按六边形“蜂巢”单元排列。指令指针在网格上移动，在边缘转弯并遵循类似棋盘导航的规则，这更像是玩桌游而不是写典型代码。

它教会你的（出人意料地好）东西

Hexagony 迫使你用空间思维：指令的位置与指令本身同样重要。这让它成为练习的好方式：

• 空间推理：你规划的是路径，而不仅是序列。
• 状态机：移动方向和单元行为成为你管理的“状态”。
• 约束思维：有限空间促使你进行紧凑且有意的控制流设计。

期望：先有趣，后谈生产力

这主要用于探索。你不会在工作中用 Hexagony 替代 Python 或 JavaScript，但你会更敏锐地理解解释器、指令指针和控制流的工作方式。

试一试：一段关于移动规则的小演练

先设想一个小网格，每个单元保存一个字符指令。将指令指针放在起始单元并指定方向（在六边形网格上有六个可能方向）。然后：

1. 读取当前单元的指令（例如改变方向、执行算术、读/写值）。
2. 向当前方向移动到下一个单元。
3. 当遇到边界时，指针根据网格几何“包裹”或转弯。

第一个练习是逐步执行仅改变方向并输出单个字符的程序——足够让你感受导航如何即是控制流。如果想要安全的游乐场方式，可以使用在线解释器并逐步执行（参见 /blog/how-to-try-esoteric-languages-safely）。

Wolfram Language：大规模的基于规则的思维

大多数语言鼓励你描述步骤：先做这个，然后做那个，循环直到完成。Wolfram Language 让人感觉奇特，因为你通常可以描述规则——关系和转换——然后让系统去应用它们。

为什么它奇特

Wolfram Language 的核心是符号化和基于规则的。你写出匹配表达式的模式，然后指定如何重写它们。你不再手动控制流程，而是依靠模式匹配和转换规则来推动表达式朝结果演化。

它教会你什么

这种风格是项重写（term rewriting）的实用入门：把计算看作重复替换。你会开始注意到许多“算法”其实只是少量重写规则加上应用策略。它还培养了你对模式匹配的直觉——不仅仅是字符串上的匹配，而是结构化表达式的匹配。

何时有用

基于规则的编程在建模变换时很有用：化简代数、重写公式、操作树、格式转换，或者在规则比过程更重要的系统中表达逻辑。

试一试：一个小的重写系统

把下面代码粘到 Wolfram Language 中，观察几条规则如何产生出乎意料的行为：

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]

然后修改一条规则（例如加入分配律的重写），看看系统的“性格”如何改变。

APL 和 BQN：符号密集的数组威力

APL 及其现代近亲 BQN 感觉“奇特”，因为它们颠覆了常规编程的默认思维模式。你不是以单个值和循环为中心，而是把一切都当作数组（列表、表格或更高维数据），大多数操作会自动作用于整体集合。

为什么它奇特：数组优先，广播无处不在

在典型语言中，把数字加到列表上需要循环或辅助函数。在 APL/BQN 中，“加 10”可以意味着“对每个元素都加 10”，语言把这种解释作为自然行为。这种广播行为很强大——真正令人震惊的是其表示法：紧凑的符号（“字形”）代表常见操作，因此程序看起来像浓缩的数学式。

它教会你什么：向量思维与刻意简洁

用 APL/BQN 编程会训练你问自己：“我的数据形状是什么？”以及“我能否把它表达为对整个数组的变换？”你会开始用少量明确的数据操作替代逐步过程：重塑、排序、分组、归约（求和）、扫描（滚动总和）和外积等。

它擅长的场景：分析、金融、模拟

如果你的工作涉及列、矩阵和时间序列，数组语言可能非常有表现力。这也是它们长期在金融和科学计算中占有一席之地的原因，BQN 吸引了那些想要数组超能力同时偏好更现代感觉的开发者。

试一试：把循环重写为数组表达式

选择一个熟悉的任务——比如对一组数字进行归一化或计算移动平均——然后分别用循环和“整体数组”变换写两遍。即便符号看起来陌生，这个练习会教你如何把计算“看成”数据流而不是控制流。

J 和 K：密集、可组合的数组语言

J 和 K 的“奇特”之处在于它们鼓励你以整体数组（列表、表格）和组合的方式思考，而不是逐步指令。你不是写循环和临时变量，而是构建小函数的流水线——通常紧凑到看起来像标点符号。

为什么它奇特：通过函数与管道组合编程

这两门语言都倾向于链式操作：获取一些数据、变换它、归约它、重塑它。J 偏重“无头”（tacit）编程，即在不命名输入的情况下定义行为。K（及其在 kdb+ 中的近亲 q）同样简洁，专为快速、可组合的数据变换设计。

它教会你什么：无头编程和点自由风格

即便只花一小时接触 J/K，也会改变你在其他语言中注意到的东西：你会开始问“这是什么变换？”而不是“要写什么循环？”你也会学会把程序读作组合——像数学一样——流水线的结构就是解释。

它擅长的场景：数据变换与优雅的小型解决方案

这些语言擅长“对集合做某种计算并生成摘要”的任务：排序、分组、归一化、过滤和快速探索性分析。对于大部分代码本来会是样板的任务，它们尤其令人满意。

试一试：构建一个不使用变量的迷你文本或数字流水线

在 J 中，尝试定义一个归一化流水线（最小-最大缩放）而不命名输入：

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

或者一个微小的文本流水线——对字符串中的词计数：

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

如果符号一开始显得密集，不必担心——最初的摩擦正是目的：它迫使你把数据操作看作可组合的构件。

Forth 和 Factor：栈就是语言

Forth 和 Factor 的奇特之处在于你不会像在 Python 或 JavaScript 中那样写表达式。相反，你主要编写栈操作序列：压入值，应用一个 word（函数），并把结果留在栈上供下一个 word 使用。

为什么它们奇特

在栈语言中，顺序就是语法。顺序的微小变化会改变含义，页面上可见的“名词”（变量）更少。Forth 以其极小的核心著称，通常能用很小的核心实现。Factor 保留了栈模型，但增加了现代标准库、工具链和更结构化的感觉。

它们教会你什么

你会了解到栈机的工作原理，以及为什么它们适合用于解释器和虚拟机。你还会得到组合的实践课程：构建可以干净拼接的小词（words），因为保持栈平衡会强制你养成良好习惯。

在真实项目中的好处

由于核心可以很小，类似 Forth 的系统容易嵌入设备、游戏和脚本中，用作紧凑的命令语言。Factor 可以成为快速构建可组合程序的游乐场。

试一试

从算术与栈操作开始（例如复制与交换值）。然后构建一个迷你计算器 REPL：读取一个 token，压入数字，执行诸如 + 和 * 的 words，并打印栈。如果这有意义，再扩展为带用户自定义 word 字典的迷你解释器。

Prolog 和 Datalog：问问题，获得答案

大多数编程语言要求你写出如何做一件事：在这里循环，在那里分支，更新这个变量。Prolog 和 Datalog 则把这一切颠倒。你描述事实与规则，然后提出问题——系统搜索并给出答案。

为什么它们“奇特”

你不是写控制流，而是在写逻辑规则。Prolog 程序往往像一组关于某个世界的小法律加上一些查询。底层使用的是合一（unification）（模式匹配）和回溯（backtracking）（尝试不同方案）来找到解。

Datalog 是亲缘语言：通常更受限（不像 Prolog 那样支持复杂项），但非常适合可扩展的规则求值和类数据库的推理。

它们教会你什么

以声明式风格工作会强制你采用不同的思路：

• 用约束与关系而非步骤来思考。
• 把知识（事实）与推理（规则）分离。
• 观察一小组规则如何生成许多有效解。

这些思想远不止是怪异语言的专利——规则引擎、策略系统、查询规划器和语言研究中都能看到它们的影子。

它们擅长的场景

逻辑编程语言尤其适合调度、配置规则、知识库以及需要“找到满足这些条件的一个解”的任何问题。

试一试：一个简单的家谱示例

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

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

现在查询：

?- grandparent(alex, Who).

你没有写循环；你提出了一个问题。这种思维转换才是主要收获——也是为什么这些小众语言在2025年仍然感觉新鲜。

Rust：不寻常的安全规则带来切实回报

Rust 的“奇特”并非因为它小众，而是因为它要求你学会一种新的思维模型：所有权。与依赖垃圾回收（像 JavaScript 或 Python）或信任手动释放内存（像 C）不同，Rust 强制对谁“拥有”一个值以及如何共享它制定规则。

为什么它奇特：所有权与借用

借用检查器是编译时的裁判。它通过拒绝可能不安全的代码来防止许多常见错误——比如使用后释放（use-after-free）、双重释放和数据竞争。这在一开始可能令人惊讶：你可能知道自己想做什么，但 Rust 想要证据。

它教会你什么：无垃圾回收的安全性

Rust 的大课题是，性能与安全并非不可兼得。你会开始以生命周期、显式的数据流以及“一主所有”和“共享访问”之间的清晰边界来思考。即便你从未把 Rust 用于生产，这些习惯也会迁移到其他语言中。

它擅长的场景

Rust 是系统工具、命令行实用程序、游戏引擎、嵌入式项目和对性能敏感的服务的实际选择——那些对速度有要求且崩溃代价高的场景。

试一试：把小程序改写成 Rust 并观察保证

拿一个你熟悉的小脚本（词计数器、CSV 清理器或文件重命名器）。用 Rust 实现它，然后故意引入一个错误：

• 持有一个字符串引用然后尝试修改该字符串。
• 在没有同步的情况下在多个线程间共享值。

Rust 经常会阻止你编译，直到危险行为被修正。把错误信息当作有引导的阅读：它们会解释你违反了哪个规则，并通常给出更安全的结构建议。

Q# 和 Qiskit：你可以真正尝试的量子编程

量子编程显得奇特，因为你不是描述一串步骤，而是在描述一个量子电路：量子比特、门和测量。你写的代码会设置叠加与纠缠，然后通过测量把它们塌缩。与“函数返回 X”不同，结果通常是概率性的——多次运行同一程序可能得到不同结果。

为什么它们奇特

Q#（微软）和 Qiskit（IBM）围绕电路操作与测量构建。你编写让量子比特进入叠加、相互纠缠，然后进行测量的代码。这种心态与典型应用开发很不一样。

它们教会你什么

即便从未接触真实量子硬件，这些工具也能把核心概念变得具体：

• 叠加：量子比特在测量前可以同时代表 0 与 1 的组合。
• 纠缠：量子比特可以建立关联，以致它们的测量结果相关联。
• 概率性结果：结果是分布，而非单一值。

现实检验（模拟器为常态）

大多数人都在模拟器上运行量子程序。真实设备有噪声、排队和约束。模拟器仍然很有价值：你在不与硬件噪声抗争的情况下学习思维模型。

试一试：在模拟器上运行的一个小电路（Qiskit）

下面创建两个纠缠量子比特（Bell 对）并测量它们：

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())

你通常会看到主要的 00 和 11，那就是“顿悟”时刻：量子比特表现得像一对，而不是两个独立的位。

如何选择你的下一个奇特语言实验

选择奇特语言时，从目标入手更容易。一些语言教授概念（逻辑、数组、量子思维），另一些教授纪律（安全规则），还有一些只是有趣的约束，能提升问题解决能力。

按你想学的内容选择

• 理论与新思维模型： Prolog/Datalog（查询）、Wolfram Language（基于规则）、量子工具（Q#/Qiskit）。
• 偏数学的表达力： APL/BQN、J/K（数组思维与简洁组合）。
• 安全与工程习惯： Rust（所有权与借用）。
• 好玩且受限的约束解题： Brainfuck、Whitespace、Befunge、Hexagony。

如果不确定，从看起来略微不舒适但仍可控的那一个开始——你想要摩擦，而不是挫败感。

轻量学习路径（1 小时 → 1 天 → 1 周）

1 小时入门：

读一篇简短教程并运行 3–5 个微小示例。目标只是理解代码“看起来如何”以及如何执行它。

1 天项目：

构建一个足够小以完成的东西。好的选项：

• 一个迷你解释器（语言子集或 Brainfuck 风格的虚拟机）。
• 一个美化打印器/可视化器（适用于 Befunge/Hexagony 网格）。
• 一个谜题解答器（逻辑语言擅长）。

1 周深入：

用更好的结构重建相同项目：测试、错误信息、文档和性能优化。在这一阶段你会看到语言的真实优势与权衡。

如果你想加速“1 天项目”阶段，可以使用 Koder.ai 从一个简单的聊天说明中搭建一个小型 Web 运行器（React 前端 + Go 后端 + PostgreSQL 做存储），然后在规划模式下迭代并在完成时导出源码。这是把语言好奇心变成可运行游乐场并分享出去的简便方法。

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