要開發乙個自動識別譜子的結他模擬器，達到錄入譜即可按照譜發聲的效果。除了發聲裝置外（假設已完成），最重要的就是讀譜和譯譜能力了。分析其需求，整個過程大致上分可以分為兩部分：根據規則翻譯譜的內容；根據翻譯的內容演奏。我們用乙個直譯器模型來完成這個功能。
class playcontext():
play_text = none
class expression():
def interpret(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):
pass
class normguitar(expression):
def execute(self, key, value):
print "normal guitar playing--chord:%s play tune:%s"%(key,value)
業務場景如下：
if __name__=="__main__":
context = playcontext()
context.play_text = "c53231323 em43231323 f43231323 g63231323"
guitar=normguitar()
guitar.interpret(context)
normal guitar playing--chord:c play tune:53231323
normal guitar playing--chord:em play tune:43231323
normal guitar playing--chord:f play tune:43231323
normal guitar playing--chord:g play tune:63231323
直譯器模式定義如下：給定一種語言，定義它的文法表示，並定義乙個直譯器，該直譯器使用該表示來解釋語言中的句子。典型的直譯器模式中會有終結符和非終結符之說，語法也根據兩種終結符，決定語句最終含義。上例中，非終結符就是空格，終結符就是整個句尾。
優點：1、在語法分析的場景中，具有比較好的擴充套件性。規則修改和制訂比較靈活。
應用場景：
1、若乙個問題重**生，可以考慮使用直譯器模式。這點在資料處理和日誌處理過程中使用較多，當資料的需求方需要將資料納為己用時，必須將資料「翻譯」成本系統的資料規格；同樣的道理，日誌分析平台也需要根據不同的日誌格式翻譯成統一的「語言」。
2、特定語法直譯器。如各種解釋型語言的直譯器，再比如自然語言中基於語法的文字分析等。
1、解釋規則多樣化會導致直譯器的**；
2、直譯器目標比較單一，行為模式比較固定，因而重要的模組中盡量不要使用直譯器模式。
Python與設計模式 直譯器模式
要開發乙個自動識別譜子的結他模擬器，達到錄入譜即可按照譜發聲的效果。除了發聲裝置外 假設已完成 最重要的就是讀譜和譯譜能力了。分析其需求，整個過程大致上分可以分為兩部分 根據規則翻譯譜的內容 根據翻譯的內容演奏。我們用乙個直譯器模型來完成這個功能。class playcontext play tex...
1044 火星數字 20 Python
開始的時候測試點2與4顯示答案錯誤，後來在查閱資料的時候，突然想到是有個情況沒有考慮到，就是在從地球文轉換為火星文時，對於例如13的地球文，在轉換為火星文時，應該只輸出進製就可以了，不需要把個位的0對用的火星文顯示出來，在改了這個問題後，就全部通過了。這個題目並不難，主要是把這種情況都考慮清楚。得到...
20 python資料序列（元組）
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