Python设计模式-解释器模式

代码基于3.5.2，代码如下;

#coding:utf-8#解释器模式class PlayContext():    play_text = Noneclass Expression():    def interpreter(self,context):        if len(context.play_text) == 0:            return        else:            play_segs = context.play_text.split(" ")            for play_seg in play_segs:                pos = 0                for ele in play_seg:                    if ele.isalpha():                        pos += 1                        continue                    break                play_chord = play_seg[0:pos]                play_value = play_seg[pos:]                self.execute(play_chord,play_value)    def execute(self,play_key,play_value):        passclass NormGuitar(Expression):    def execute(self,play_key,play_value):        print("Normal Guitar Playing--Chord:{0} Play Tune:{1}".format(play_key,play_value))if __name__ == "__main__":    context = PlayContext()    context.play_text = "C521312413 D123123123 H23123123 Y123231231"    guitar = NormGuitar()    guitar.interpreter(context)

解释器模式分析与解读

解释器模式

解释器模式，给定一种语言，定义它的文法表示，并定义一个解释器，该解释器使用该表示来解释语言中的句子。典型的解释器模式中会有终结符和非终结符之说，语法也根据两种终结符，决定语句最终定义；如果一种特定类型的问题发生频率足够高，那么可能就值得将该问题的各个实例表述为一个简单语言的句子，这样就可以构建一个解释器，该解释器通过解释这些句子来解决该问题。

代码解读

1、先定义了PlayContext类，该类主要实现对语句进行封装，该例子中，主要封装乐谱的谱子；2、定义了Expression类，该类定义了并实现了interpreter方法，该方法主要是实现对PlayContext中封装的语句进行语法解析，即分析乐谱中的每个乐谱；解析完成后调用execute方法来执行解析完成后的执行函数；3、NormGuitar继承自Expression类，并重写了execute方法，具体实现语法解析完成后的执行过程。

代码运行结果如下:

Normal Guitar Playing--Chord:C Play Tune:521312413Normal Guitar Playing--Chord:D Play Tune:123123123Normal Guitar Playing--Chord:H Play Tune:23123123Normal Guitar Playing--Chord:Y Play Tune:123231231

解释器模式应用场景:

1、若一个问题重复发生，可以考虑使用解释器模式，这点在数据处理和日志处理过程中使用较多，当数据的需求方将数据保存时，必须将数据翻译成本系统的数据规格；2、特定语言解释器，如各种解释型语言的解释器，再比如自然语言中基于语法的文本分析。

优缺点分析

优点

1、在语法分析的场景中，具有比较好的扩展性，规则修改和制定比较灵活。

缺点

1、解释规则多样化会导致解释器臃肿；2、解释器目标比较单一，行为模式比较固定，因而重要的模块中尽量不要使用解释器模式；3、解释器模式为文法中的每一条规则至少定义了一个类，因此包含许多规则的问法可能难以管理和维护，当文法非常复杂时，使用其他的技术如语法分析程序或编译器生成器来解决。