Python设计模式-解释器模式
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:returnelse:play_segs = context.play_text.split(" ")for play_seg in play_segs:pos = 0for ele in play_seg:if ele.isalpha():pos += 1continuebreakplay_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:521312413
Normal Guitar Playing--Chord:D Play Tune:123123123
Normal Guitar Playing--Chord:H Play Tune:23123123
Normal 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。
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