浅谈 Python 正则表达式中的 groups()

在使用 Python 进行文本解析时，正则表达式（re 模块）是最常用的工具之一。尤其是在智能体（Agent）开发、日志分析、命令解析等场景中，我们常常需要通过正则捕获一段字符串的不同部分。

其中，Match 对象的 groups() 方法 是一个非常实用的接口，可以一次性获取所有括号捕获到的内容。本文将通过一个具体示例，讲解 groups() 的作用与用法。

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1. 基础概念

在 Python 的 re 模块中：

• group(n)：返回第 n 个括号捕获的内容（n 从 1 开始）。
• groups()：返回一个 元组（tuple），里面包含了所有括号捕获的结果。

例如：

import repattern = re.compile(r"(\d+)-(\d+)")
m = pattern.match("123-456")print(m.group(1))   # 123
print(m.group(2))   # 456
print(m.groups())   # ('123', '456')

这里 ( \d+ ) 和 ( \d+ ) 分别捕获了 "123" 和 "456"，groups() 会把它们打包成 ('123', '456')。【针对常用的正则表达式，可参考：正则表达式中的各种元素】

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2. 实际应用场景：解析智能体的动作指令

假设我们在实现一个 ReAct 风格的智能体，大模型会输出类似这样的内容：

Action: wikipedia: India

这里包含三个部分：

• 固定前缀：Action:
• 工具名：wikipedia
• 工具输入：India

我们希望用正则把它拆开，分别提取出工具名和输入。

定义正则表达式：

import reaction_re = re.compile(r"^Action: (\w+): (.*)$")

解释：

• ^Action: → 匹配开头的 Action:
• (\w+) → 第 1 个捕获组，提取工具名（字母、数字、下划线）
• : → 固定的冒号
• (.*) → 第 2 个捕获组，提取工具输入（任意字符）
• $ → 行尾

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3. 匹配与 groups() 输出

text = "Action: wikipedia: India"
m = action_re.match(text)print("完整匹配:", m.group(0))   # Action: wikipedia: India
print("group(1):", m.group(1))  # wikipedia
print("group(2):", m.group(2))  # India
print("groups():", m.groups())  # ('wikipedia', 'India')

输出结果：

完整匹配: Action: wikipedia: India
group(1): wikipedia
group(2): India
groups(): ('wikipedia', 'India')

在实际代码中，可以直接用 解构赋值：

action, action_input = m.groups()
print(action)       # wikipedia
print(action_input) # India

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4. 直观图解

匹配过程可以用下图表示：

Action: wikipedia: India|-------|   |----|group(1)   group(2)

• group(1) = "wikipedia"
• group(2) = "India"
• groups() = ("wikipedia", "India")

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5. 总结

• group(n)：获取第 n 个括号捕获内容。
• groups()：一次性返回所有捕获组结果，打包成元组。
• 在智能体应用中，groups() 非常适合解析大模型输出的 Action 指令，可以快速拆分出 工具名 和 输入参数，方便后续调用对应的工具函数。

掌握 groups()，就能够方便地写出更加简洁、清晰的解析逻辑，从而为构建智能体、命令解析器、日志处理程序打下坚实的基础。