【Go实现】实践GoF的23种设计模式:解释器模式

2024-03-24 01:12

本文主要是介绍【Go实现】实践GoF的23种设计模式:解释器模式,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

上一篇:【Go实现】实践GoF的23种设计模式:适配器模式

简单的分布式应用系统(示例代码工程):https://github.com/ruanrunxue/Practice-Design-Pattern–Go-Implementation

简介

解释器模式(Interpreter Pattern)应该是 GoF 的 23 种设计模式中使用频率最少的一种了,它的应用场景较为局限。

GoF 对它的定义如下:

Given a language, define a represention for its grammar along with an interpreter that uses the representation to interpret sentences in the language.

从定义可以看出,解释器模式主要运用于简单的语法解析场景,比如简单的领域特定语言(DSL)。举个例子,我们可以使用解析器模式来对“1+2+3-4+1”这样的文本表达式完成解析,并得到最终答案“3”。

解释器模式的整体思想是分而治之,每一个语法规则都使用一个类或者结构体(我们称之为 Rule Struct)来定义,它们相互独立,比如前一个例子中,“+” 和 “-” 都各自定义为一个 Rule Struct。因此,解释器模式的可扩展性很好。

通常,我们还能使用抽象语法树(Abstract Syntax Tree,AST)来直观地表示待解释的表达式,比如“1+2+3-4+1”可以表示成这样:

UML 结构

解释器模式通常有 4 种角色:

  • Context:解释上下文,包含了解释语法需要的所有信息,它是的生命周期贯穿整个解释过程,是一个全局对象。
  • AbstractExpression:声明了解释语法的方法,通常只有 Interpret(*Context) 一个方法。
  • TerminalExpression:实现了 AbstractExpression 接口,定义了终结表达式的解析逻辑。终结表达式在抽象语法树中作为叶子节点。
  • NonterminalExpression:实现了 AbstractExpression 接口,定义了非终结表达式的解析逻辑。在抽象语法树中,除了叶子节点,其他节点都是非终结表达式。NonterminalExpression 通常会比 TerminalExpression 更复杂一些。

场景上下文

在 简单的分布式应用系统(示例代码工程)中,db 模块用来存储服务注册信息和系统监控数据,它是一个 key-value 数据库。为了更高的易用性,它支持简单的 SQL 查询功能。用户在终端控制台上可以通过 SQL 语句来查询数据库中的数据:

简单起见,我们实现的 SQL 固定为 select xxx,xxx,xxx from xxx where xxx=xxx; 的形式,为此,我们要实现 3 个 TerminalExpression,即 SelectExpressionFromExpressionWhereExpression,分别解释 select 语句、from 语句、where 语句;以及 1 个 NonterminalExpression,即 CompoundExpression,用来解释整个 SQL 语句。

代码实现

// demo/db/sql.go
package db// 关键点1:定义Context结构体/类,这里是SqlContext,里面存放解析过程所需的状态和数据,以及结果数据
// SqlContext SQL解析器上下文,保存各个表达式解析的中间结果
// 当前只支持基于主键的查询SQL语句
type SqlContext struct {tableName  stringfields     []stringprimaryKey interface{}
}...// 关键点2:定义AbstractExpression接口,这里是SqlExpression,其中Interpret方法以Context作为入参
// SqlExpression Sql表达式抽象接口,每个词、符号和句子都属于表达式
type SqlExpression interface {Interpret(ctx *SqlContext) error
}// 关键点3:定义TerminalExpression,实现AbstractExpression接口,这里是SelectExpression、FromExpression和WhereExpression
// SelectExpression select语句解析逻辑,select关键字后面跟的为field,以,分割,比如select Id,name
type SelectExpression struct {fields string
}func (s *SelectExpression) Interpret(ctx *SqlContext) error {fields := strings.Split(s.fields, ",")if len(fields) == 0 {return ErrSqlInvalidGrammar}// 关键点4:在解析过程中将状态或者结果数据存储到Context里面ctx.SetFields(fields)return nil
}// FromExpression from语句解析逻辑,from关键字后面跟的为表名,比如from regionTable1
type FromExpression struct {tableName string
}func (f *FromExpression) Interpret(ctx *SqlContext) error {if f.tableName == "" {return ErrSqlInvalidGrammar}ctx.SetTableName(f.tableName)return nil
}// WhereExpression where语句解析逻辑,where关键字后面跟的是主键过滤条件,比如where id='1'
type WhereExpression struct {condition string
}func (w *WhereExpression) Interpret(ctx *SqlContext) error {vals := strings.Split(w.condition, "=")if len(vals) != 2 {return ErrSqlInvalidGrammar}if strings.Contains(vals[1], "'") {ctx.SetPrimaryKey(strings.Trim(vals[1], "'"))return nil}if val, err := strconv.Atoi(vals[1]); err == nil {ctx.SetPrimaryKey(val)return nil}return ErrSqlInvalidGrammar
}// 关键点5:实现NonterminalExpression,这里是CompoundExpression,它在解释过程中会引用到TerminalExpression,可以将TerminalExpression作为成员变量,也可以在Interpret方法中直接创建新对象。
// CompoundExpression SQL语句解释器,SQL固定为select xxx,xxx,xxx from xxx where xxx=xxx; 的固定格式
// 例子:select regionId from regionTable where regionId=1
type CompoundExpression struct {sql string
}func (c *CompoundExpression) Interpret(ctx *SqlContext) error {childs := strings.Split(c.sql, " ")if len(childs) != 6 {return ErrSqlInvalidGrammar}// 关键点6:在NonterminalExpression的Interpret方法中,调用TerminalExpression的Interpret方法完成对语句的解释。for i := 0; i < len(childs); i++ {switch strings.ToLower(childs[i]) {case "select":i++express := &SelectExpression{fields: childs[i]}if err := express.Interpret(ctx); err != nil {return err}case "from":i++express := &FromExpression{tableName: childs[i]}if err := express.Interpret(ctx); err != nil {return err}case "where":i++express := &WhereExpression{condition: childs[i]}if err := express.Interpret(ctx); err != nil {return err}default:return ErrSqlInvalidGrammar}}return nil
}

客户端这么使用:

// demo/db/memory_db.go
package db// memoryDb 内存数据库
type memoryDb struct {tables sync.Map // key为tableName,value为table
}...func (m *memoryDb) ExecSql(sql string) (*SqlResult, error) {ctx := NewSqlContext()express := &CompoundExpression{sql: sql}if err := express.Interpret(ctx); err != nil {return nil, ErrSqlInvalidGrammar}// 关键点7:解释成功后,从Context中获取解释结果信息table, ok := m.tables.Load(ctx.TableName())if !ok {return nil, ErrTableNotExist}record, ok := table.(*Table).records[ctx.PrimaryKey()]if !ok {return nil, ErrRecordNotFound}result := NewSqlResult()for _, f := range ctx.Fields() {field := strings.ToLower(f)if idx, ok := table.(*Table).metadata[field]; ok {result.Add(field, record.values[idx])}}return result, nil
}

总结实现解释器模式的几个关键点:

  1. 定义 Context 结构体/类,这里是 SqlContext,里面存放解释过程所需的状态和数据,也会存储解释结果。
  2. 定义 AbstractExpression 接口,这里是 SqlExpression,其中 Interpret 方法以 Context 作为入参。
  3. 定义 TerminalExpression 结构体,并实现 AbstractExpression 接口,这里是 SelectExpressionFromExpressionWhereExpression
  4. Interpret 方法解释过程中产生的过程状态、数据存储在 Context 上,使得其他 Expression 在解释过程中能够访问。
  5. 实现 NonterminalExpression,这里是 CompoundExpression,它在解释过程中会引用到 TerminalExpression,可以把 TerminalExpression 作为成员变量,也可以在 Interpret 方法中直接创建新对象。
  6. 在 NonterminalExpression 的 Interpret 方法中,调用 TerminalExpression 的 Interpret 方法完成对语句的解释。这里是 CompoundExpression.Interpret 调用 SelectExpression.InterpretFromExpression.InterpretWhereExpression.Interpret 完成对 SQL 的解释。
  7. 解释成功后,从 Context 中获取解释结果。

扩展

领域特定语言 DSL

在前文介绍解释器模式时有提到,它常用于对领域特定语言 DSL 的解释场景,那么什么是 DSL 呢?下面我们将简单介绍一下。

维基百科对 DSL 的定义如下:

A domain-specific language (DSL) is a computer language specialized to a particular application domain.

可见,DSL 是针对特定领域的一种计算机语言,与之相对的是 GPL,General Purpose Language,即通用编程语言。我们常用的 C/C++,Java,Go 等都属于 GPL 的范畴。

DSL 又可细分成 2 类:

  • External DSL :此类 DSL 拥有独立的语法以及解释器,比如 CSS 用于定义 Web 网页的样式和布局、SQL 用于数据查询、XML 和 YAML 用于配置管理,它们都是典型的 External DSL。

    # External DSL举例,SQL
    select id,name from regions where id=1;
    
  • Internal DSL:此类 DSL 构建与 GPL 之上,比如流式接口 fluent interface、单元测试中的 Mock 库,它们可以提升 GPL 的易用性和易理解性。

// Internal DSL,Java中的Mockito库
Mockito.when(mockDemo.isTrue()).thenReturn(1);

Martin Fowler 大神专门写了一本书《领域特定语言》来介绍 DSL,更多详细、专业的知识请移步这里。

典型应用场景

  • 简单的语法解析。解释器模式的运用场景较为单一,主要运用于简单的语法解析场景,比如简单的领域特定语言(DSL)。

优缺点

优点

  • 易于扩展。前文提到,使用解释器模式进行语法解释时,每种语法规则都会有对应的 Expression 结构体/类。因此,新增一种语法规则会非常的容易;类似地,改变一种已有的语法规则的解释方式也是很容易,单点改动即可。

缺点

  • 不适用于复杂的语法解释。当语法过于复杂时,Expression 结构体/类的数量将会变得很多,从而难以维护。

与其他模式的关联

解释器模式通常与组合模式(Composite Pattern)结合在一起使用,UML 结构图中的 NonterminalExpression 和 AbstractExpression 的就是组合关系。

另外,解释器模式这种分而治之的方法,与状态模式(State Pattern)中每种状态处理各种的逻辑很是类似。

文章配图

可以在 用Keynote画出手绘风格的配图 中找到文章的绘图方法。

参考

[1] 【Go实现】实践GoF的23种设计模式:SOLID原则, 元闰子

[2] Design Patterns, Chapter 5. Behavioral Patterns, GoF

[3] Domain-Specific Languages Guide, Martin Fowler

更多文章请关注微信公众号:元闰子的邀请

这篇关于【Go实现】实践GoF的23种设计模式:解释器模式的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/840092

相关文章

在C#中获取端口号与系统信息的高效实践

《在C#中获取端口号与系统信息的高效实践》在现代软件开发中,尤其是系统管理、运维、监控和性能优化等场景中,了解计算机硬件和网络的状态至关重要,C#作为一种广泛应用的编程语言,提供了丰富的API来帮助开... 目录引言1. 获取端口号信息1.1 获取活动的 TCP 和 UDP 连接说明:应用场景:2. 获取硬

使用Python实现在Word中添加或删除超链接

《使用Python实现在Word中添加或删除超链接》在Word文档中,超链接是一种将文本或图像连接到其他文档、网页或同一文档中不同部分的功能,本文将为大家介绍一下Python如何实现在Word中添加或... 在Word文档中,超链接是一种将文本或图像连接到其他文档、网页或同一文档中不同部分的功能。通过添加超

windos server2022里的DFS配置的实现

《windosserver2022里的DFS配置的实现》DFS是WindowsServer操作系统提供的一种功能,用于在多台服务器上集中管理共享文件夹和文件的分布式存储解决方案,本文就来介绍一下wi... 目录什么是DFS?优势:应用场景:DFS配置步骤什么是DFS?DFS指的是分布式文件系统(Distr

NFS实现多服务器文件的共享的方法步骤

《NFS实现多服务器文件的共享的方法步骤》NFS允许网络中的计算机之间共享资源,客户端可以透明地读写远端NFS服务器上的文件,本文就来介绍一下NFS实现多服务器文件的共享的方法步骤,感兴趣的可以了解一... 目录一、简介二、部署1、准备1、服务端和客户端:安装nfs-utils2、服务端:创建共享目录3、服

Java内存泄漏问题的排查、优化与最佳实践

《Java内存泄漏问题的排查、优化与最佳实践》在Java开发中,内存泄漏是一个常见且令人头疼的问题,内存泄漏指的是程序在运行过程中,已经不再使用的对象没有被及时释放,从而导致内存占用不断增加,最终... 目录引言1. 什么是内存泄漏?常见的内存泄漏情况2. 如何排查 Java 中的内存泄漏?2.1 使用 J

C#使用yield关键字实现提升迭代性能与效率

《C#使用yield关键字实现提升迭代性能与效率》yield关键字在C#中简化了数据迭代的方式,实现了按需生成数据,自动维护迭代状态,本文主要来聊聊如何使用yield关键字实现提升迭代性能与效率,感兴... 目录前言传统迭代和yield迭代方式对比yield延迟加载按需获取数据yield break显式示迭

Python实现高效地读写大型文件

《Python实现高效地读写大型文件》Python如何读写的是大型文件,有没有什么方法来提高效率呢,这篇文章就来和大家聊聊如何在Python中高效地读写大型文件,需要的可以了解下... 目录一、逐行读取大型文件二、分块读取大型文件三、使用 mmap 模块进行内存映射文件操作(适用于大文件)四、使用 pand

python实现pdf转word和excel的示例代码

《python实现pdf转word和excel的示例代码》本文主要介绍了python实现pdf转word和excel的示例代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价... 目录一、引言二、python编程1,PDF转Word2,PDF转Excel三、前端页面效果展示总结一

Python xmltodict实现简化XML数据处理

《Pythonxmltodict实现简化XML数据处理》Python社区为提供了xmltodict库,它专为简化XML与Python数据结构的转换而设计,本文主要来为大家介绍一下如何使用xmltod... 目录一、引言二、XMLtodict介绍设计理念适用场景三、功能参数与属性1、parse函数2、unpa

C#实现获得某个枚举的所有名称

《C#实现获得某个枚举的所有名称》这篇文章主要为大家详细介绍了C#如何实现获得某个枚举的所有名称,文中的示例代码讲解详细,具有一定的借鉴价值,有需要的小伙伴可以参考一下... C#中获得某个枚举的所有名称using System;using System.Collections.Generic;usi