有没有可能现在设计一个程序语言，它能够充分吸收现存语言的优点，同时排除那些缺点？
设想一下，我们不是在堆砌现有语言的功能，而是深入理解它们为何优秀，又为何会带来困扰。
首先，让我们谈谈“优点”。现代许多流行的语言，比如Python，以其清晰、易读的语法赢得了广泛的喜爱。这背后是明确的意图表达，让代码读起来就像人类的自然语言一样顺畅，极大地降低了学习门槛，提高了开发效率。另一个优点是强大的生态系统和丰富的库支持，这能让开发者站在巨人的肩膀上，快速构建复杂应用，而无需重复造轮子。再比如JavaScript，虽然曾经在某些方面备受诟病，但它在Web前端领域的无所不在，以及Node.js带来的全栈能力，证明了其灵活性和适应性。Rust则以其卓越的内存安全保障和并发性能，在系统编程领域树立了新的标杆，这源于其所有权和借用机制的创新。Go语言则通过简洁的设计和高效的并发模型，在服务器端和分布式系统中表现出色。
我们该如何将这些优点融合？
我们可以借鉴Python的可读性，但要做得更进一步。这意味着要精心设计语言的关键字和结构，让那些最常见的操作用最直观的方式表达。例如，避免过多的符号堆砌，让代码的逻辑层次清晰可见，即使是初学者也能快速理解。但同时，我们也要警惕过度“简化”可能带来的限制。所以，我们还需要保留表达复杂逻辑的灵活性。
在生态系统和库支持方面，我们可以构建一个开放、包容的包管理系统，鼓励社区贡献高质量的库。并且，设计语言时就考虑如何让第三方库能够无缝集成，甚至支持与其他语言编写的库进行高效交互。这不仅仅是简单的API调用，而是要从语言层面就设计好互操作性，使得开发者能够自由地选择最适合某个任务的现有工具。
说到灵活性和适应性，这不仅仅意味着支持多种编程范式（面向对象、函数式、命令式），而是要让这些范式能够和谐共存，并且能够根据场景选择最合适的。例如，在需要快速原型开发的场景下，可以像Python一样灵活；在需要高性能和低延迟的场景下，则可以引入Rust式的内存管理和并发模型。如何做到这一点？或许可以通过一种“渐进式类型系统”的引入，让开发者在早期阶段可以享受动态语言的灵活性，随着项目复杂度的增加，可以逐步引入静态类型检查，获得更好的安全性和性能。
至于内存安全和并发性能，这是许多现代语言追求的目标。我们可以学习Rust的所有权和生命周期概念，将内存安全由运行时检查转移到编译时。这能极大地减少因为内存错误导致的崩溃和安全漏洞。同时，在并发方面，可以借鉴Go的goroutines和channels，但要提供更精细的控制粒度，并且设计一套更强大的工具来帮助开发者理解和调试并发问题。避免像某些语言那样，并发带来的复杂性远远大于其带来的好处。
现在，我们来谈谈“缺点”，以及如何“排除”它们。
很多语言的缺点源于复杂性。Java的样板代码、C++的庞大特性集和陡峭的学习曲线，都让开发者感到负担。我们的新语言需要精简。这意味着要审慎地引入每一个新特性，确保它带来的收益远大于其增加的复杂性。很多“过于灵活”的设计，最终反而会降低可维护性，因为不同的开发者会有不同的实现风格，导致代码风格混乱。因此，我们要在灵活性和规范性之间找到一个平衡点。
性能方面，有些解释型语言虽然易于使用，但在大型应用中性能表现不佳。而编译型语言虽然性能优异，但编译时间可能很长，或者调试起来不如解释型语言直观。我们的目标是兼顾。可能通过即时编译（JIT）技术，或者提供一个高效的编译器，能够生成接近原生代码的性能。同时，也要提供优秀的工具链，包括快速的构建和调试能力。
错误处理是另一个常见的痛点。有些语言依赖异常处理，但过度使用异常会影响性能，并且让控制流变得难以追踪。有些语言则依赖返回错误码，这容易被开发者忽略。我们可以设计一种更加结构化、更不容易被忽略的错误处理机制，例如，强制开发者显式地处理可能出现的错误，或者提供一种更清晰的错误传播方式，让错误处理成为代码的一部分，而不是一个事后考虑。
依赖管理也是一个困扰许多项目的方面。复杂的依赖关系，版本冲突，都可能让项目陷入泥潭。我们可以设计一个强大且易于使用的依赖管理系统，能够清晰地管理项目依赖，并且提供可靠的版本解析策略。
最终，设计一门这样的语言，不是简单地缝合现有语言的碎片，而是要深入理解“为什么”它们是这样设计的，以及它们在实际应用中遇到了哪些问题。这需要对计算机科学的基础理论有深刻的理解，对软件工程的实践经验有敏锐的洞察。更重要的是，需要对开发者在不同场景下的需求有同理心。
所以，与其说“设计一门程序语言”，不如说我们是在“创造一种更好的编程体验”。这种体验，应当是高效的、可靠的、可维护的、安全的，并且是令人愉悦的。这需要长期的投入，不断的迭代和社区的共同努力。它是一个理想，一个追求，而不是一个可以一蹴而就的终点。
网友意见
有多个原因。不过最主要的一点是，并不是因为A是B的superset，就说明A更好。
0：程序语言特性不兼容。
这点其他人已经说了，就不再重复。
1：学习复杂度
语言特性越多，学起来要花时间。
有的时候，可以学一半用一半-事实上大部分人都是这样干的，但是很多特性，比如说隐式转换，subtyping，exception等等，不是你当不存在就不存在的，会时不时跳出来坑你一下（或者你得把他们学了）
如果你要写宏，这就更微妙了，漏掉什么都会导致bug（这也算原因2）
2：复杂度导致的各种工具的开发难度&运行效率
复杂度并不是只坑用户，更多的是坑语言开发者。
你可能会对我说，‘关我什么事啊？我用的爽不就对吗？’不过的确很关你事。
编译器/解释器越复杂，就越可能有bug，你就越会被编译器坑，原来用来优化算法（编译器运行时间，编译出来的程序的运行效率）的时间也会用在填坑上，导致编译时间更长，运行效率更低，编译器越不稳定。
除此以外，除了运行你的程序，还有很多可以对你程序做的东西，上面说的宏正是如此。除此以外还有类型推导（system F以上，undecidable），formalization of semantic（haskell的Core Language有formalization，complete language没有，见A History of Haskell）。越是强大的语言，开发这些的难度也就越大，程序员的工具也就越小。
3：程序语言设计界自身的分裂
我们甚至不需要说编程界对编程语言认识的分裂（这大家都应该知道得很清楚），专门研究程序语言的人也没有太多的共识。
比如说，很多人（
CanProgrammingBeLiberated（PL图灵奖得主），
WhyFunctionalProgrammingMatters）认为函数式编程是未来，（PL图灵奖得主）Dijkstra很不滋瓷（
jiahao/backus-dijkstra-letters-1979）
甚至更夸张一些，连什么是函数式编程，到现在一样没共识（
知乎专栏）
然后一样有图灵奖得主alan kay背书的smalltalk，Dijkstra更不支持。“Object-oriented programming is an exceptionally bad idea which could only have originated in California.” – Edsger Dijkstra.
或者换一个人，William Cook（6k引用）Robert Harper（15k引用）一样为滋不滋瓷OOP甚至在邮件里对骂
http:// wcook.blogspot.com/2012 /03/emails-with-bob-harper.html有甚至，我们一样不知道什么算OOP什么不算。。。
然后，连Statically Typed Functional Programming都能战个痛：
Robert Harper 不支持Haskell 的理由是？或者退一步，不说这些，我们说语法吧，我们连语法重不重要都不清楚：
Notation As a Tool of Thought（自图灵奖得主）觉得很重要，然后有一大帮另一票人觉得无关紧要（
https:// fexpr.blogspot.com/2011 /06/primacy-of-syntax.html）
如果真把这些人搞一起，一天之内不分裂才奇怪
4：很多语言的确就是这样，只不过因为前4个原因，规模没有‘全球顶尖语言专家大炼钢’这么夸张。
如果说一群大佬，Algol（58 60 68）有Alan Perlis, Peter Naur, John Backus, Dijkstra, Tony Hoare, John McCarthy 6个图灵奖得主，算空前（目前来说）绝后了
如果说混语言， C++/Scala/OCaml就是例子，前者偏工业界后两者偏学术界，都有很多人在上面搞事，尽管都没达到鬼畜的‘n个图灵奖得主’的地步。。。
如果说大佬混语言，这就是SML/Haskell/Scheme等语言标准化行动，尽管统一的都是差不多的语言。。。
至于又有一群大佬，又混语言，又是混的不同语言，这些事件每一个都是小概率（原因见0123），三个乘在一起就是没发生过。
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