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news 2025/9/18 9:15:49

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什么是解释器（Interpreter）设计模式？

解释器（Interpreter）设计模式是一种行为型设计模式，它定义了一种语言文法的表示，并提供了一个解释器，用于解释语言中的句子。该模式使得可以定义一个语言，并且实现该语言的解释器，用于解释语言中的表达式或语句。

在这里插入图片描述

主要角色：

抽象表达式（Abstract Expression）： 定义了一个解释器的接口，其中包含了解释方法 interpret。
终结符表达式（Terminal Expression）： 实现了抽象表达式接口，表示语言中的终结符，即不再进行进一步解释的元素。
非终结符表达式（Non-terminal Expression）： 实现了抽象表达式接口，表示语言中的非终结符，即需要进一步解释的元素。
上下文（Context）： 包含解释器之外的一些全局信息，可能影响解释器的解释过程。
客户端（Client）： 构建和配置需要解释的语句，然后将其传递给解释器来解释。

工作流程：

客户端创建需要解释的语句，并将其表示为抽象表达式的组合。
客户端将上下文传递给解释器，并调用解释器的 interpret 方法。
解释器根据语法规则递归解释语句中的每个元素，返回最终结果。

Python 示例代码（一）：

下面是一个简化的四则运算解释器的示例代码：

from abc import ABC, abstractmethod# 抽象表达式
class Expression(ABC):@abstractmethoddef interpret(self, context):pass# 终结符表达式 - 数字
class NumberExpression(Expression):def __init__(self, value):self.value = valuedef interpret(self, context):return self.value# 非终结符表达式 - 加法
class AddExpression(Expression):def __init__(self, left, right):self.left = leftself.right = rightdef interpret(self, context):return self.left.interpret(context) + self.right.interpret(context)# 非终结符表达式 - 减法
class SubtractExpression(Expression):def __init__(self, left, right):self.left = leftself.right = rightdef interpret(self, context):return self.left.interpret(context) - self.right.interpret(context)# 上下文
class Context:pass# 客户端
context = Context()
expression = AddExpression(NumberExpression(10), SubtractExpression(NumberExpression(5), NumberExpression(2)))
result = expression.interpret(context)
print(f"Result: {result}")

在这个示例中，NumberExpression 是终结符表达式，表示数字。AddExpression 和 SubtractExpression 是非终结符表达式，表示加法和减法。客户端可以创建一个复杂的表达式，然后通过解释器计算其结果。

Python 示例代码（二）

假设我们要实现一个简单的自定义查询语言解释器，支持对用户存储的文本数据进行查询。用户可以输入一些简单的查询语句，比如选择某个字段包含特定关键字的记录。以下是一个使用解释器设计模式的示例代码：

from abc import ABC, abstractmethod
import re# 抽象表达式
class QueryExpression(ABC):@abstractmethoddef interpret(self, context):pass# 终结符表达式 - 字段匹配
class FieldMatchExpression(QueryExpression):def __init__(self, field, keyword):self.field = fieldself.keyword = keyworddef interpret(self, context):data = context.get_data(self.field)return [record for record in data if re.search(self.keyword, record)]# 非终结符表达式 - 逻辑与
class AndExpression(QueryExpression):def __init__(self, expression1, expression2):self.expression1 = expression1self.expression2 = expression2def interpret(self, context):result1 = self.expression1.interpret(context)result2 = self.expression2.interpret(context)return list(set(result1) & set(result2))# 非终结符表达式 - 逻辑或
class OrExpression(QueryExpression):def __init__(self, expression1, expression2):self.expression1 = expression1self.expression2 = expression2def interpret(self, context):result1 = self.expression1.interpret(context)result2 = self.expression2.interpret(context)return list(set(result1) | set(result2))# 上下文
class QueryContext:def __init__(self):self.data = {'title': ["Document 1", "Document 2", "Document 3"],'content': ["Python is a programming language", "Design patterns are important", "Interpreter pattern example"]}def get_data(self, field):return self.data.get(field, [])# 客户端
context = QueryContext()# 构建查询语句：(title 包含 "Document" 且 content 包含 "pattern") 或 title 包含 "Python"
query = OrExpression(AndExpression(FieldMatchExpression("title", "Document"), FieldMatchExpression("content", "pattern")),FieldMatchExpression("title", "Python VicRestart")
)result = query.interpret(context)
print("Query Result:", result)

在这个示例中，FieldMatchExpression 是终结符表达式，表示字段匹配。AndExpression 和 OrExpression 是非终结符表达式，表示逻辑与和逻辑或。客户端可以构建复杂的查询语句，然后通过解释器来解释并执行查询，返回匹配的结果。这种设计方式可以用于实现简单的自定义查询语言。