为啥不同编程语言的编程思维很难复制？
这就像问为什么你学会了一门方言，再去学一门全新的语言，会感觉磕磕绊绊，而不是顺理成章一样。归根结底，编程语言不仅仅是词汇和语法的不同，更深层的是它们背后一套理解和解决问题的方式，一种看待世界、分解任务的“哲学”。
我们不妨从几个维度来拆解一下这个问题：
一、 抽象与封装的层次与方式不同
每种编程语言都提供了抽象和封装的机制，但它们的设计理念和实现方式差异巨大。
面向对象（OOP）的侧重点： 像Java、C++这样的语言，OOP是其核心。它们强调“对象”的概念——将数据和操作数据的方法捆绑在一起。学习OOP，你需要习惯思考“事物”是什么，它们有什么属性（数据），能做什么（方法），以及它们之间如何交互。这种思维模式，比如继承、多态、封装的运用，一旦形成，你会不自觉地用面向对象的逻辑去构建代码。比如，当你看到一个现实世界的概念（比如一个“汽车”），你就会立刻想到它有什么属性（颜色、速度、品牌）和行为（启动、加速、刹车），然后尝试用类和对象来映射。
函数式编程（FP）的视角： 像Haskell、Scala、甚至是Python/JavaScript中日益流行的函数式范式，则把“函数”看作是第一等公民。它们强调“输入”和“输出”的映射，无副作用（即一个函数在多次执行时不会改变外部状态），以及不可变数据。学习函数式编程，你得学会摆脱对“状态改变”的依赖，转而思考如何通过组合纯函数来构建复杂的逻辑。这是一种更加“数学化”的思维，关注的是转换而不是改变。比如，你可能不再想“修改一个列表”，而是“创建一个新的列表，它是原列表经过一系列转换的结果”。这种思维方式对于习惯了命令式编程的人来说，一开始会觉得非常别扭，需要打破很多原有的习惯。
面向过程的直接与控制流： 像C这样的语言，更偏向于面向过程。你关注的是一系列的指令如何顺序执行，如何通过循环、条件判断来控制程序流程。这种思维更接近于“怎么做”，一步一步地告诉计算机做什么。对于初学者来说，这种思维相对容易理解，但要写出高度模块化、可维护的代码，就需要更深入地理解函数和数据结构的设计。
为什么难复制？ 当你从一个语言切换到另一个时，你需要卸载掉原有语言形成的思维定势，然后加载新的思维模式。这就像你习惯了用右手写字，然后强迫自己用左手写一样，大脑需要重新建立神经连接。
二、 数据结构与内存管理的隐性指导
编程语言对数据结构和内存管理的处理方式，也深深地影响着我们的编程思路。
垃圾回收（GC）的便利与依赖： 大多数现代语言（Java, Python, C, JavaScript）都带有垃圾回收机制。这使得开发者无需过多担心内存的分配和释放，可以更专注于业务逻辑。但这种便利也可能导致一种“不用负责”的思维——我们可能不会像C/C++开发者那样仔细考虑内存的生命周期、引用计数的细节，这在某些性能敏感或资源受限的场景下，反而会成为一种思维的局限。
手动内存管理的严谨与权衡： C/C++等语言要求开发者手动管理内存（使用 `malloc`/`free`，`new`/`delete` 等）。这迫使你必须时刻关注内存的分配、使用和释放，思考指针的指向，以及可能出现的内存泄漏或野指针问题。这种严谨的思维模式一旦养成，会让开发者对程序运行的底层有更深刻的理解，也培养了一种对资源使用的审慎态度。
特定数据结构的倾向： 某些语言对特定数据结构有内置的优化或更自然的表达方式。例如，Python的列表推导式、字典的方便创建，Scala的Case Class和模式匹配对代数数据类型的支持，Rust的Ownership和Borrowing系统对内存安全和并发的强约束。这些都鼓励开发者在解决问题时，优先考虑使用这些语言最擅长的数据结构和模式。
为什么难复制？ 当你习惯了自动管理内存，突然要你去处理指针和内存生命周期时，你会感到无所适从，甚至本能地去寻找“自动帮你做”的库或框架。反之亦然。这种思维上的“惯性”是很强的。
三、 错误处理与异常机制的哲学
如何处理错误和异常，也是编程语言设计哲学的重要体现，直接影响着你的代码健壮性。
异常抛出与捕获： Java、C等语言广泛使用trycatchfinally机制来处理异常。你需要思考在什么情况下可能发生错误，然后将这些错误“抛出”，并在合适的层级进行“捕获”和处理。这种思维模式促使你设计出清晰的错误处理路径。
返回码与错误状态： C语言等更偏向于通过返回值（如错误码）来指示操作是否成功。这意味着你需要在每次函数调用后，都仔细检查返回值，并根据不同的返回值采取相应的处理。这要求一种高度的“事必躬亲”的严谨性。
Option/Result 类型： 函数式语言如Haskell或Rust，通常使用Option（表示可能为空）或Result（表示成功或失败）类型来处理可能出现的错误或不存在的值。这种方式鼓励你在类型层面就明确地表达出“可能失败”的可能性，迫使你在编译时就处理这些情况。
为什么难复制？ 你习惯了优雅地捕获异常，突然要你去检查每一个函数的返回值，你会觉得代码变得冗余且容易遗漏。反过来，如果你习惯了检查返回值，让你去使用trycatch，你会觉得这种“隐藏”的错误处理不够直观。
四、 并发与并行模型的不同
在多核处理器日益普及的今天，如何处理并发和并行是现代软件开发的重要议题，而不同语言提供了截然不同的解决方案。
线程与锁： 像Java、C++那样通过线程（Threads）和锁（Locks）来管理并发，需要开发者非常小心地处理共享资源的访问，避免死锁、竞态条件等问题。这种思维需要对线程同步机制有深刻的理解，并时刻警惕潜在的并发陷阱。
Actor 模型： Scala、Akka等框架支持Actor模型，它将并发的单元封装成独立的“Actor”，通过消息传递进行通信。这种模式避免了直接的共享内存和锁，更易于构建高并发系统。学习Actor模型，你需要从“共享数据”的思维转变为“消息传递”的思维。
协程（Coroutines）与异步： Python的async/await、JavaScript的Promise/async/await、Go的Goroutines等，提供了更轻量级的并发原语。它们允许你以同步的方式编写异步代码，简化了并发编程的复杂性。这种思维方式更侧重于“事件驱动”和“非阻塞”的逻辑。
为什么难复制？ 当你习惯了通过线程和锁来控制并发，去理解Go的Goroutines如何轻易地创建成千上万个轻量级并发任务，你会觉得非常“反直觉”。反之，当你习惯了异步编程的流畅，去面对多线程编程中的锁和同步，你可能会感到束手无策。
五、 生态系统、库与框架的引导
每种语言都有其独特的生态系统、丰富的库和框架。它们不仅仅是工具，更是编程思想的载体。
Ruby on Rails 的约定优于配置： Ruby的Rails框架极大地推广了“约定优于配置”的理念。它为你设定了一套标准的项目结构和开发流程，鼓励开发者遵循这些约定来快速构建应用。一旦你习惯了Rails的开发模式，你就会不自觉地用它的约定去思考其他项目。
Python 的“万物皆对象”与胶水语言特性： Python的简洁性和强大的库支持，使其成为“胶水语言”，擅长将不同组件粘合在一起。你习惯了用Python去快速原型开发、自动化任务，它的设计哲学就会让你倾向于这种“快速迭代”和“集成主义”的思维。
Rust 的安全性与性能的极致追求： Rust的设计理念是“安全至上，零成本抽象”。它的编译器拥有强大的静态分析能力，在编译时就能捕获大量的错误，并提供了零成本的抽象。这培养了开发者一种对代码严谨性、内存安全和性能极致优化的思维习惯。
为什么难复制？ 当你沉浸在一个拥有成熟生态系统的语言中时，你会自然而然地去寻找和使用该生态中的解决方案。这些解决方案本身就蕴含了特定语言的编程哲学。你去尝试另一门语言时，如果它的生态系统与之差异巨大，你就会发现很多熟悉的“套路”无法直接搬用，需要重新学习和适应。
总结：思维模式的“惯性”与“重塑”
总而言之，不同编程语言的编程思维之所以难以复制，是因为它们在抽象层次、数据处理方式、错误管理哲学、并发模型以及生态系统引导等多个层面，塑造了开发者处理问题、构建逻辑的独特方式。
当你从一门语言切换到另一门时，你不是在学习一套新的“词汇表”，而是在学习一种新的“思考模型”。这种思维模式的转变，需要打破旧的认知框架，建立新的神经连接，这是一个需要时间和刻意练习才能完成的重塑过程，而非简单的“翻译”或“套用”。这解释了为什么经验丰富的程序员在学习新语言时，往往比初学者更快掌握语法，但真正做到“用新语言的思维方式编程”，则需要一个适应期，甚至是一个挑战。
我们不妨从几个维度来拆解一下这个问题：
一、 抽象与封装的层次与方式不同
每种编程语言都提供了抽象和封装的机制，但它们的设计理念和实现方式差异巨大。
面向对象（OOP）的侧重点： 像Java、C++这样的语言，OOP是其核心。它们强调“对象”的概念——将数据和操作数据的方法捆绑在一起。学习OOP，你需要习惯思考“事物”是什么，它们有什么属性（数据），能做什么（方法），以及它们之间如何交互。这种思维模式，比如继承、多态、封装的运用，一旦形成，你会不自觉地用面向对象的逻辑去构建代码。比如，当你看到一个现实世界的概念（比如一个“汽车”），你就会立刻想到它有什么属性（颜色、速度、品牌）和行为（启动、加速、刹车），然后尝试用类和对象来映射。
函数式编程（FP）的视角： 像Haskell、Scala、甚至是Python/JavaScript中日益流行的函数式范式，则把“函数”看作是第一等公民。它们强调“输入”和“输出”的映射，无副作用（即一个函数在多次执行时不会改变外部状态），以及不可变数据。学习函数式编程，你得学会摆脱对“状态改变”的依赖，转而思考如何通过组合纯函数来构建复杂的逻辑。这是一种更加“数学化”的思维，关注的是转换而不是改变。比如，你可能不再想“修改一个列表”，而是“创建一个新的列表，它是原列表经过一系列转换的结果”。这种思维方式对于习惯了命令式编程的人来说，一开始会觉得非常别扭，需要打破很多原有的习惯。
面向过程的直接与控制流： 像C这样的语言，更偏向于面向过程。你关注的是一系列的指令如何顺序执行，如何通过循环、条件判断来控制程序流程。这种思维更接近于“怎么做”，一步一步地告诉计算机做什么。对于初学者来说，这种思维相对容易理解，但要写出高度模块化、可维护的代码，就需要更深入地理解函数和数据结构的设计。
为什么难复制？ 当你从一个语言切换到另一个时，你需要卸载掉原有语言形成的思维定势，然后加载新的思维模式。这就像你习惯了用右手写字，然后强迫自己用左手写一样，大脑需要重新建立神经连接。
二、 数据结构与内存管理的隐性指导
编程语言对数据结构和内存管理的处理方式，也深深地影响着我们的编程思路。
垃圾回收（GC）的便利与依赖： 大多数现代语言（Java, Python, C, JavaScript）都带有垃圾回收机制。这使得开发者无需过多担心内存的分配和释放，可以更专注于业务逻辑。但这种便利也可能导致一种“不用负责”的思维——我们可能不会像C/C++开发者那样仔细考虑内存的生命周期、引用计数的细节，这在某些性能敏感或资源受限的场景下，反而会成为一种思维的局限。
手动内存管理的严谨与权衡： C/C++等语言要求开发者手动管理内存（使用 `malloc`/`free`，`new`/`delete` 等）。这迫使你必须时刻关注内存的分配、使用和释放，思考指针的指向，以及可能出现的内存泄漏或野指针问题。这种严谨的思维模式一旦养成，会让开发者对程序运行的底层有更深刻的理解，也培养了一种对资源使用的审慎态度。
特定数据结构的倾向： 某些语言对特定数据结构有内置的优化或更自然的表达方式。例如，Python的列表推导式、字典的方便创建，Scala的Case Class和模式匹配对代数数据类型的支持，Rust的Ownership和Borrowing系统对内存安全和并发的强约束。这些都鼓励开发者在解决问题时，优先考虑使用这些语言最擅长的数据结构和模式。
为什么难复制？ 当你习惯了自动管理内存，突然要你去处理指针和内存生命周期时，你会感到无所适从，甚至本能地去寻找“自动帮你做”的库或框架。反之亦然。这种思维上的“惯性”是很强的。
三、 错误处理与异常机制的哲学
如何处理错误和异常，也是编程语言设计哲学的重要体现，直接影响着你的代码健壮性。
异常抛出与捕获： Java、C等语言广泛使用trycatchfinally机制来处理异常。你需要思考在什么情况下可能发生错误，然后将这些错误“抛出”，并在合适的层级进行“捕获”和处理。这种思维模式促使你设计出清晰的错误处理路径。
返回码与错误状态： C语言等更偏向于通过返回值（如错误码）来指示操作是否成功。这意味着你需要在每次函数调用后，都仔细检查返回值，并根据不同的返回值采取相应的处理。这要求一种高度的“事必躬亲”的严谨性。
Option/Result 类型： 函数式语言如Haskell或Rust，通常使用Option（表示可能为空）或Result（表示成功或失败）类型来处理可能出现的错误或不存在的值。这种方式鼓励你在类型层面就明确地表达出“可能失败”的可能性，迫使你在编译时就处理这些情况。
为什么难复制？ 你习惯了优雅地捕获异常，突然要你去检查每一个函数的返回值，你会觉得代码变得冗余且容易遗漏。反过来，如果你习惯了检查返回值，让你去使用trycatch，你会觉得这种“隐藏”的错误处理不够直观。
四、 并发与并行模型的不同
在多核处理器日益普及的今天，如何处理并发和并行是现代软件开发的重要议题，而不同语言提供了截然不同的解决方案。
线程与锁： 像Java、C++那样通过线程（Threads）和锁（Locks）来管理并发，需要开发者非常小心地处理共享资源的访问，避免死锁、竞态条件等问题。这种思维需要对线程同步机制有深刻的理解，并时刻警惕潜在的并发陷阱。
Actor 模型： Scala、Akka等框架支持Actor模型，它将并发的单元封装成独立的“Actor”，通过消息传递进行通信。这种模式避免了直接的共享内存和锁，更易于构建高并发系统。学习Actor模型，你需要从“共享数据”的思维转变为“消息传递”的思维。
协程（Coroutines）与异步： Python的async/await、JavaScript的Promise/async/await、Go的Goroutines等，提供了更轻量级的并发原语。它们允许你以同步的方式编写异步代码，简化了并发编程的复杂性。这种思维方式更侧重于“事件驱动”和“非阻塞”的逻辑。
为什么难复制？ 当你习惯了通过线程和锁来控制并发，去理解Go的Goroutines如何轻易地创建成千上万个轻量级并发任务，你会觉得非常“反直觉”。反之，当你习惯了异步编程的流畅，去面对多线程编程中的锁和同步，你可能会感到束手无策。
五、 生态系统、库与框架的引导
每种语言都有其独特的生态系统、丰富的库和框架。它们不仅仅是工具，更是编程思想的载体。
Ruby on Rails 的约定优于配置： Ruby的Rails框架极大地推广了“约定优于配置”的理念。它为你设定了一套标准的项目结构和开发流程，鼓励开发者遵循这些约定来快速构建应用。一旦你习惯了Rails的开发模式，你就会不自觉地用它的约定去思考其他项目。
Python 的“万物皆对象”与胶水语言特性： Python的简洁性和强大的库支持，使其成为“胶水语言”，擅长将不同组件粘合在一起。你习惯了用Python去快速原型开发、自动化任务，它的设计哲学就会让你倾向于这种“快速迭代”和“集成主义”的思维。
Rust 的安全性与性能的极致追求： Rust的设计理念是“安全至上，零成本抽象”。它的编译器拥有强大的静态分析能力，在编译时就能捕获大量的错误，并提供了零成本的抽象。这培养了开发者一种对代码严谨性、内存安全和性能极致优化的思维习惯。
为什么难复制？ 当你沉浸在一个拥有成熟生态系统的语言中时，你会自然而然地去寻找和使用该生态中的解决方案。这些解决方案本身就蕴含了特定语言的编程哲学。你去尝试另一门语言时，如果它的生态系统与之差异巨大，你就会发现很多熟悉的“套路”无法直接搬用，需要重新学习和适应。
总结：思维模式的“惯性”与“重塑”
总而言之，不同编程语言的编程思维之所以难以复制，是因为它们在抽象层次、数据处理方式、错误管理哲学、并发模型以及生态系统引导等多个层面，塑造了开发者处理问题、构建逻辑的独特方式。
当你从一门语言切换到另一门时，你不是在学习一套新的“词汇表”，而是在学习一种新的“思考模型”。这种思维模式的转变，需要打破旧的认知框架，建立新的神经连接，这是一个需要时间和刻意练习才能完成的重塑过程，而非简单的“翻译”或“套用”。这解释了为什么经验丰富的程序员在学习新语言时，往往比初学者更快掌握语法，但真正做到“用新语言的思维方式编程”，则需要一个适应期，甚至是一个挑战。
网友意见
哦，那是因为你看的是上古的语言
python诞生于1991年
java诞生于1995年
对吧，而我们用的语言
dart诞生于2011年
swift诞生于2014年
kotlin诞生于2011年
我后面列举的三个语言，都充分吸收了java的特性，你用这些语言写的话，你就不会觉得跟java有很大差异，不信你试试，你完全可以按照java的想法写这些语言
这个在pl里面叫做influenced by，你到wikipedia上看每一个编程语言
你就可以看到这些语言被什么语言所影响，这个是根据wikipedia上给出的influenced关系做的图
可以看到几个大的节点，java，c，lisp，haskell，所以如果你真的想学最少的语言，然后apply学习经验到最多的语言上去的话，你应该学这四个比较好，这样你看绝大多数新的语言都会觉得熟悉了
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