请用python代码说明一下解释器模式，用实际开发场景中的示例

解释器模式是一种行为型设计模式，它定义了一种语言来解释特定的领域问题。它将一些语法规则以及相应的解释器组合在一起，使得可以通过编写解释器来实现对特定领域语言的解析和执行。

下面是一个解释器模式的实际开发场景示例：

假设我们有一个简单的计算器程序，可以对简单的数学表达式进行计算，例如"1+2*3"，"5-2/4"等。为了实现这个程序，我们可以使用解释器模式来设计程序的解析和计算部分。

首先，我们需要定义一个抽象语法树节点的基类，如下所示：

class ASTNode:
    def __init__(self, left=None, right=None):
        self.left = left
        self.right = right

    def evaluate(self):
        pass

然后，我们可以定义不同类型的节点，如数字节点、加法节点、减法节点、乘法节点、除法节点等，如下所示：

class NumberNode(ASTNode):
    def __init__(self, value):
        super().__init__()
        self.value = value

    def evaluate(self):
        return self.value

class AddNode(ASTNode):
    def evaluate(self):
        return self.left.evaluate() + self.right.evaluate()

class SubNode(ASTNode):
    def evaluate(self):
        return self.left.evaluate() - self.right.evaluate()

class MulNode(ASTNode):
    def evaluate(self):
        return self.left.evaluate() * self.right.evaluate()

class DivNode(ASTNode):
    def evaluate(self):
        return self.left.evaluate() / self.right.evaluate()

最后，我们可以使用这些节点来构建语法树，并对表达式进行解析和计算，如下所示：

def parse_expression(tokens):
    # 将表达式解析成语法树
    ...

def evaluate_expression(expression):
    # 计算语法树的值
    ...

# 解析和计算表达式
expression = "1+2*3"
tokens = tokenize(expression)
ast = parse_expression(tokens)
result = evaluate_expression(ast)
print(result) # 输出 7

在这个例子中，我们使用解释器模式将表达式解析成语法树，并对语法树进行遍历和计算，最终得到表达式的结果。这种设计模式可以很好地支持不同类型的数学表达式，并且易于扩展。