编程思维的概括可以从以下几个主要方面进行阐述：
抽象
编程思维强调从问题中抽取出关键的概念和特性，舍弃无关紧要的细节。通过抽象，我们可以将复杂的问题简化为更易于理解和解决的形式。抽象也可以帮助我们构建模型和设计解决方案。
自动化
编程思维鼓励我们使用计算机程序和算法来自动执行重复和繁琐的任务，从而提高效率。
分解
编程思维通过将复杂的问题分解为更小、更简单的子问题，使我们能够逐步理解和解决整个问题。这种分解的思维方式可以帮助我们识别问题的关键部分，并通过独立解决每个子问题来解决整个问题。
算法思维
编程思维通过关注问题的步骤和过程，强调使用算法来解决问题。算法思维能够帮助我们理清问题的思路，找到问题的解决路径。
逻辑思维
编程思维需要建立清晰的逻辑思维，遵循严谨的推理和判断。在编程中，需要根据问题的需求和约束条件，通过逻辑推理来设计和实现解决方案。
模式识别
编程思维中的模式识别是指根据经验找出相似模式，解决细分问题。这种能力可以帮助我们更高效地处理重复性任务。
迭代和循环
在编程中，迭代和循环是常用的方法，通过不断重复某个过程来逐步逼近问题的解决方案。
错误处理和调试
编程过程中不可避免地会遇到错误，编程思维要求我们具备良好的错误处理和调试能力，以确保程序的稳定性和可靠性。
系统性和创造性
编程思维不仅强调逻辑性和系统性，还鼓励创造性思维。通过将不同的问题和解决方案结合起来，可以创造出新的方法和工具。
实践性
编程思维是一种实践性很强的思维方式，通过实际编写代码和解决问题，可以不断提升自己的编程能力和思维能力。
综上所述，编程思维的概括可以包括抽象、自动化、分解、算法思维、逻辑思维、模式识别、迭代和循环、错误处理和调试、系统性和创造性以及实践性等方面。这些方面共同构成了编程思维的基本框架，帮助我们更高效、更系统地解决各种问题。