此前已经将创造型模式、结构性模式分享了，后面将分享模式设计中的另一种典型模式：行为型模式。
创造型模式是解决实体的生成问题、结构性模式是为了解决实体的组合、搭配问题 ，而行为型设计模式的出现是为了解决不同实体通信的问题。
解释器模式：开发者自定义一种“有内涵”的语言（或者叫字符串），并设定相关的解释规则，输入该字符串后可以输出公认的解释，或者执行程序可以理解的动作。这种模式被用在 SQL 解析、符号处理引擎等
解释器模式要实现两个核心角色：
终结符表达式：实现与文法中的元素相关联的解释操作，通常一个解释器模式中只有一个终结符表达式，但有多个实例，对应不同的终结符。终结符一半是文法中的运算单元，比如有一个简单的公式R=R1+R2，在里面R1和R2就是终结符，对应的解析R1和R2的解释器就是终结符表达式。
非终结符表达式：文法中的每条规则对应于一个非终结符表达式，非终结符表达式一般是文法中的运算符或者其他关键字，比如公式R=R1+R2中，+就是非终结符，解析+的解释器就是一个非终结符表达式。非终结符表达式根据逻辑的复杂程度而增加，原则上每个文法规则都对应一个非终结符表达式。
# -*- coding:utf-8 -*-
import time
import datetime
"""实现一段简单的中文编程"""
class Code:
"""自定义语言"""
def __init__(self, text=None):
self.text = text
class InterpreterBase:
"""自定义解释器基类"""
def run(self, code):
pass
class Interpreter(InterpreterBase):
"""实现解释器方法，实现终结符表达式字典"""
def run(self, code):
code = code.text
code_dict = {'获取当前时间戳': time.time(), "获取当前日期": datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}
print(code_dict.get(code))
if __name__ == '__main__':
test = Code()
test.text = '获取当前时间戳'
data1 = Interpreter().run(test)
test.text = '获取当前日期'
data2 = Interpreter().run(test)
-----------------
1550156061.1181707
2019-02-14 22:54:21
上面是个很简单的案例，同时我们也可以增加不同语言和不同的功能。
主要解决：对于一些固定文法构建一个解释句子的解释器。
何时使用：如果一种特定类型的问题发生的频率足够高，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中的句子。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。
应用实例：编译器、运算表达式计算。
优点： 1、可扩展性比较好，灵活。 2、增加了新的解释表达式的方式。 3、易于实现简单文法。
缺点： 1、可利用场景比较少。 2、对于复杂的文法比较难维护。 3、解释器模式会引起类膨胀。
但实际上该模式的应用场景比较少
