解释器模式

博客介绍了解释器模式,解释器可将指令转化为可执行代码。GoF对其定义为给定语言,定义文法表示并定义解释器来解释句子。还给出模式结构图、程序示例,包含上下文类、解释器及派生解释器,同时列出参考来源。

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解释器模式

 

模式说明

所谓解释器(Interpreter)就是将一系列指令转化成代码,能够执行的代码。Interpreter本来就有翻译的意思。GoF给它的定义是:给定一个语言,定义它的文法的一种表示,并定义一个解释器,这个解释器使用该表示来解释语言中的句子。

模式结构图

程序示例

说明:一个上下文类;一个解释器,两个派生解释器

代码:

复制代码
 1 class Context(object):
 2     def __init__(self, msg):
 3         self._msg=msg
 4     def getmsg(self):
 5         return self._msg
 6 
 7 class Interpretor(object):
 8     def interpret(self):
 9         pass
10 
11 class UpperInterpretor(Interpretor):
12     def __init__(self, context):
13         self._context=context
14         
15     def interpret(self):
16         msg = self._context.getmsg()
17         print str(msg).upper()
18 
19 class LowerInterpretor(Interpretor):
20     def __init__(self, context):
21         self._context=context
22         
23     def interpret(self):
24         msg = self._context.getmsg()
25         print str(msg).lower()
26 
27 if __name__=='__main__':
28     context = Context('ABCdef')
29     upper = UpperInterpretor(context)
30     lower = LowerInterpretor(context)
31 
32     upper.interpret()
33     lower.interpret()
复制代码

运行结果:

参考来源:

http://www.cnblogs.com/chenssy/p/3679190.html

http://www.cnblogs.com/wuyuegb2312/archive/2013/04/09/3008320.html

http://www.cnblogs.com/imakoo/articles/2944578.html

转载于:https://www.cnblogs.com/Siny0/p/11155954.html

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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