algorithm - 伪代码解释器？

Question

像你们很多人一样，我经常用几种语言写作。当涉及到计划方面的事情（甚至是回答一些这样的问题）时，我实际上会用一些不明确的混合语言思考和写作。尽管我曾经被教导使用流程图或类似uml的图来实现这一点，但回想起来，我发现“我的”伪代码语言包含C、Python、Java、bash、Matlab、perl、Basic、while等组件。我似乎不自觉地选择了最适合表达概念/算法的成语。
常见的习语可能包括Java类的范围支撑、Python列表理解或缩进、C++类继承、C型样式LAMBDAS、Matlab类切片和矩阵运算。
我注意到，人们很容易准确地识别出我要做的事情，人们也很容易智能地翻译成其他语言。当然，这一步涉及到考虑角落的情况，以及每种语言表现出特殊性的时刻。
但实际上，这些语言中的大多数都共享一个子集的关键字和库函数，它们的行为通常是相同的——数学函数、类型名、for/if/*pointer等。显然，我不得不排除许多“奇怪”的语言，如lisp、apl派生词，但是……
所以我的问题是，
是否已经存在识别文本文件编程语言的代码？（这肯定比eclipse的语法树或者google translate的语言猜测功能要简单，对吧？）实际上，so语法highlighter做了类似的事情吗？
理论上，是否可以创建一个单独的解释器或编译器来识别您在任何时候使用的语言习惯用法，并（可能是“智能地”）执行或翻译成可运行的形式。并标记我的语法在行为方面不明确的角落情况。我看到的直接困难包括：知道何时在依赖于缩进的模式和依赖于支撑的模式之间切换，识别有趣的操作符（比如*kwargsvslet）以及知道何时使用类似于列表和数组的表示。
是否存在任何能解释这种灵活解释的语言或解释者？
我错过了一个明显的障碍吗？
编辑
谢谢大家的回答和意见。我计划编写一个基于约束的启发式翻译程序，它可以潜在地“解决”代码的预期含义，并转化为真正的python代码。它会注意到许多常用语言中的关键字，并使用语法线索来消除人类意图的歧义，如间距、括号、可选的辅助词（如then或get）、变量以前如何使用的上下文等，以及常见约定的知识（如大写名称、i代表迭代，以及对变量/方法命名的一些简单而有限的理解，例如包含单词asynchronous，count，last，previous，my，ImportantCustomer， 等）。在真正的伪代码中，变量命名和操作本身一样信息丰富！
使用这些线索，它将创建关于每个操作的实现的假设（如基于0/1的索引，当应该捕获或忽略异常时，应该是const /全局/局部的变量，在哪里开始和结束执行，以及哪些位应该在单独的线程中，当数值单元匹配/需要转换时注意）。每个假设都有一个给定的确定性——程序将在每个语句中列出假设，因为它会将您编写的内容引导到可执行文件中！
对于每个假设，如果不喜欢初始解释，可以“澄清”代码。图书馆的问题很有趣。我的翻译程序，像一些ide一样，将读取所有模块中可用的所有定义，使用一些关于哪些类/方法使用最频繁以及在什么上下文中使用的统计信息，然后猜测一下！（在程序中添加一个注释，说明为什么会这样猜测……）我想它应该尝试执行所有的操作，并警告您它不喜欢什么。它应该允许任何事情，但让你知道，如果你是模棱两可的几种解释是什么。
当然，它还需要一段时间才能处理像@albin sunnanbo's 这样不寻常的例子。但我会让你知道我是怎么过的！

Answer 1

要检测使用的编程语言：Detecting programming language from a snippet
我认为这应该是可能的。1中的方法。我想可以利用它来做这件事。我会尝试迭代地执行：检测代码的第一行/子句中使用的语法，并根据该检测将其“编译”为中间形式，以及任何重要的语法（例如begin/end wrappers）。然后下一行/子句等基本上编写一个试图识别每个“块”的解析器。模糊度可以用同样的算法来标记。
我怀疑这是真的…似乎学习编写例如与python兼容的伪代码的认知负载要比尝试调试解释器失败的情况容易得多。
我认为最大的问题是大多数伪代码在任何语言中都是无效的。例如，我可能完全跳过伪代码块中的对象初始化，因为对于人类读者来说，它几乎总是很容易推断的。但是对于您的情况，它可能在选择的语言语法中完全无效，并且可能不可能自动确定对象的类（它可能甚至不存在）。等。
我认为你能期望的最好的解释程序是只为你的伪代码工作，而不是其他人的。
注意，我认为4a，4b不一定是阻碍它实现的障碍。我只是觉得这对任何实际目的都没有用处。