精读C++20设计模式——行为型设计模式：解释器模式

charlie1145141912025-10-02 11:15

精读C++20设计模式------行为型设计模式：解释器模式

前言

笔者的这个更多是整理出来的内容，我没用过解释器模式，或者说，即使我真设计过一点DSL，因为犯不着那么麻烦，我也就没有采用如此刻板的解释器模式

​ 如果你跳起来说------嘿这个我熟悉啊，我天天写的Python就是解释器语言，我说你跳。。。对了。还真是！我们的Python解释器还真就是解释器模式的产物。不过，我们往往真不用去写一个解释器语言，我们更多的是想在涉及到需要做DSL的时候，我们才会利用这个设计模式解决问题。

​ 解释器模式（Interpreter Pattern）在行为型设计模式家族中有一种独特的位置：它把语言的语法规则和执行逻辑以类与对象的形式编码到程序中，使得我们可以把某种小型语言（DSL）嵌入到应用里，并对输入文本做解析与求值。解释器模式并不一定意味着要实现完整的编译器，它更适合表达规则明确、语法相对简单的场景，例如配置表达式、过滤规则、搜索查询语法或简单计算器。

解释器模式是什么

解释器模式的核心是把"语法"的每一种构成元素（终结符与非终结符）对应到程序里的类，每个类负责"解释（interpret）"或"求值（evaluate）"自己所代表的语法片段。调用方不需要知道具体的语法细节，只需把文本交给解释器，解释器把文本转换成抽象语法树（AST）或者链式对象，然后执行解释动作，得出结果。换句话说，解释器把一门小型语言的语法与语义"面向对象化"------语法规则是类的组合，语义是类的方法实现。

基本样例：解析整数

我们先从最简单的场景开始：输入是一个十进制整数的字符串，我们想把它解释成一个整数值。这个例子既可以用标准库的 std::stoi/std::from_chars，也可以用解释器模式的"类化"实现来表达"终结符"的含义。

下面代码给出一个很轻量的解释器实现：Expression 作为抽象基类，Number 表示终结符（数字文本）。interpret 方法把上下文（这里是字符串）转换成数值结果。

cpp 复制代码 
// int_interpreter.cpp
#include <iostream>
#include <memory>
#include <string>
#include <charconv>

struct Context {
    std::string input;
    Context(std::string s): input(std::move(s)) {}
};

struct Expression {
    virtual ~Expression() = default;
    virtual long long interpret(const Context& ctx) const = 0;
};

struct Number : Expression {
    size_t pos{0};
    Number(size_t p): pos(p) {}
    long long interpret(const Context& ctx) const override {
        const char* str = ctx.input.c_str() + pos;
        long long val = 0;
        auto [ptr, ec] = std::from_chars(str, str + ctx.input.size() - pos, val);
        if (ec != std::errc()) {
            throw std::runtime_error("invalid number");
        }
        return val;
    }
};

int main() {
    Context ctx("12345");
    std::unique_ptr<Expression> expr = std::make_unique<Number>(0);
    std::cout << expr->interpret(ctx) << "\n"; // 12345
}

​ 最初我们只需要把数字解析为值，所以 Number 直接从文本解析并返回数值。随着需求增加，我们把 Context 明确为解释器上下文（保存输入、当前位置、错误信息等），并把 Expression 作为统一接口，从而允许更多表达式类（例如二元运算）插入到体系当中。

样例进阶：数值表达式求值（支持 + - * / 和括号）

接下来我们实现一个更完整的解释器：把文本表达式解析为 AST，并对 AST 求值。我们使用经典的**递归下降解析（recursive descent parsing）**来把输入字符串转换成节点对象。节点类型包括 NumberNode、BinaryOpNode（加、减、乘、除）。每个节点实现 evaluate() 返回数值。

示例代码（较完整）：

cpp 复制代码 
// expr_interpreter.cpp
#include <iostream>
#include <memory>
#include <string>
#include <cctype>
#include <stdexcept>

struct Node {
    virtual ~Node() = default;
    virtual long long evaluate() const = 0;
};

struct NumberNode : Node {
    long long value;
    NumberNode(long long v): value(v) {}
    long long evaluate() const override { return value; }
};

struct BinaryNode : Node {
    char op;
    std::unique_ptr<Node> left, right;
    BinaryNode(char o, std::unique_ptr<Node> l, std::unique_ptr<Node> r)
        : op(o), left(std::move(l)), right(std::move(r)) {}

    long long evaluate() const override {
        long long a = left->evaluate();
        long long b = right->evaluate();
        switch (op) {
            case '+': return a + b;
            case '-': return a - b;
            case '*': return a * b;
            case '/':
                if (b == 0) throw std::runtime_error("division by zero");
                return a / b;
        }
        throw std::runtime_error("unknown operator");
    }
};

class Parser {
public:
    Parser(std::string s): input(std::move(s)), pos(0) {}

    std::unique_ptr<Node> parse() {
        auto node = parseExpression();
        skipSpaces();
        if (pos != input.size()) throw std::runtime_error("unexpected input");
        return node;
    }

private:
    std::string input;
    size_t pos;

    void skipSpaces() {
        while (pos < input.size() && std::isspace((unsigned char)input[pos])) ++pos;
    }

    std::unique_ptr<Node> parseNumber() {
        skipSpaces();
        size_t start = pos;
        bool neg = false;
        if (pos < input.size() && input[pos] == '-') { neg = true; ++pos; }
        if (pos >= input.size() || !std::isdigit((unsigned char)input[pos]))
            throw std::runtime_error("expected number");
        long long val = 0;
        while (pos < input.size() && std::isdigit((unsigned char)input[pos])) {
            val = val * 10 + (input[pos] - '0');
            ++pos;
        }
        return std::make_unique<NumberNode>(neg ? -val : val);
    }

    std::unique_ptr<Node> parseFactor() {
        skipSpaces();
        if (pos < input.size() && input[pos] == '(') {
            ++pos; // consume '('
            auto node = parseExpression();
            skipSpaces();
            if (pos >= input.size() || input[pos] != ')') throw std::runtime_error("missing )");
            ++pos; // consume ')'
            return node;
        }
        return parseNumber();
    }

    std::unique_ptr<Node> parseTerm() {
        auto node = parseFactor();
        while (true) {
            skipSpaces();
            if (pos < input.size() && (input[pos] == '*' || input[pos] == '/')) {
                char op = input[pos++];
                auto rhs = parseFactor();
                node = std::make_unique<BinaryNode>(op, std::move(node), std::move(rhs));
            } else break;
        }
        return node;
    }

    std::unique_ptr<Node> parseExpression() {
        auto node = parseTerm();
        while (true) {
            skipSpaces();
            if (pos < input.size() && (input[pos] == '+' || input[pos] == '-')) {
                char op = input[pos++];
                auto rhs = parseTerm();
                node = std::make_unique<BinaryNode>(op, std::move(node), std::move(rhs));
            } else break;
        }
        return node;
    }
};

int main() {
    std::vector<std::string> tests = {
        "1+2*3",
        "(1+2)*3",
        "10 - 4 / 2",
        "(2+3)*(4-1)"
    };

    for (auto &t : tests) {
        try {
            Parser p(t);
            auto ast = p.parse();
            std::cout << t << " = " << ast->evaluate() << "\n";
        } catch (const std::exception &e) {
            std::cerr << "parse error: " << e.what() << "\n";
        }
    }
}

这套代码做了以下事情：先把字符串解析成 AST（NumberNode、BinaryNode），再通过 evaluate() 做递归求值。解析器遵循优先级规则：先解析 factor（数字或括号），再处理乘除（term），最后处理加减（expression）。

解释器模式的常见变种与扩展

解释器模式在工程实践中并非一刀切的模板，它有多种变体，常见的有以下几类：

一种比较直接的变体是AST + 解释器的组合：先把文本解析成 AST，后续可以对 AST 做多种操作（求值、优化、序列化、转成字节码等）。这种做法把语法分析与语义执行分离，有利于后续扩展。

另一个变体是直接解释（single-pass/interpreter-on-the-fly），即解析器在解析过程中即时执行，不生成持久 AST。它的优点在于少内存开销与实现简洁，但不利于做多次评估或优化。

词法/语法分层（lexer + parser） 是更工程化的做法：把输入先分解成 token，再用解析器处理 token。这在语法变复杂时非常必要，便于错误定位与扩展。

在并发/性能场景下，解释器还会有JIT 编译/字节码 风格的演化：把语句编译成中间字节码或直接机器指令，然后多次执行以获得更高性能。这已经超出"轻量解释器"的范畴，但在需要重复求值的 DSL 中非常有意义。

组合模式下，解释器也可以和其他行为型模式结合：例如用访问者（Visitor） 在 AST 上做不同的操作（打印、优化、评估），或者用策略（Strategy） 注入不同的语义评估策略（例如浮点或整数语义）。

总结

解释器模式解决了什么问题？

解释器模式要解决的问题是：当应用需要解析并执行某种文本化规则或小型语言时，如何把语言的语法和执行语义以模块化、面向对象的方式表达出来，使得语法扩展、规则演进和复用变得更简单。

如何解决？

它通过把语法单位映射为类（终结符和非终结符），每个类实现 interpret/evaluate 接口，从而把解析与执行流程以组合对象的方式组织起来。调用方只与解释器接口交互，而不关心内部的具体语法类。

各种变种的优劣对比（便于在工程中选型）
方案 优点 缺点 适用场景
直接 AST + 解释器 清晰、可调试、方便复用和多次评估；容易加入优化/遍历（Visitor） 初始实现开销较大，需要内存保存 AST 需要多次执行同一脚本或要做优化场景
直接解释（单遍即时执行） 实现简单、内存占用低 不利于调试、不能复用 AST、难以做优化 简单脚本、一次性命令解析
lexer + parser（分层） 结构清晰、容错好、扩展性强 实现复杂度提高，需要写词法器 语法复杂或需良好错误提示时
字节码 / JIT 高性能、适合热路径多次执行 实现复杂，调试难 高频重复执行、性能敏感场景
结合访问者/策略等模式 职责分离，便于增加语义操作 设计复杂度上升 需要多种对 AST 的不同操作（打印、类型检查、求值）
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