解释器模式

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解释器模式

1、内容

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。

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，决定语句最终含义。

2、角色

        AbstractExpression: 抽象表达式

        TerminalExpression: 终结符表达式
        NonterminalExpression: 非终结符表达式
        Context: 环境类
        Client: 客户类

3、使用场景

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，当数据的需求方需要将数据纳为己用时，必须将数据“翻译”成本系统的数据规格；同样的道理，日志分析平台也需要根据不同的日志格式翻译成统一的“语言”。

2、特定语法解释器。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等。

**4、优点  **

1、在语法分析的场景中，具有比较好的扩展性。规则修改和制订比较灵活。

5、缺点

1、解释规则多样化会导致解释器的爆炸；

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。

6、代码示例

#!/usr/bin/python
#coding:utf8
'''
Interpreter
'''
 
class Context:
    def __init__(self):
        self.input=""
        self.output=""
 
class AbstractExpression:
    def Interpret(self,context):
        pass
 
class Expression(AbstractExpression):
    def Interpret(self,context):
        print "terminal interpret"
 
class NonterminalExpression(AbstractExpression):
    def Interpret(self,context):
        print "Nonterminal interpret"
 
if __name__ == "__main__":
    context= ""
    c = []
    c = c + [Expression()]
    c = c + [NonterminalExpression()]
    c = c + [Expression()]
    c = c + [Expression()]
    for a in c:
        a.Interpret(context)

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