1. 嵌套括号匹配的挑战
在文本处理中，经常会遇到需要匹配和操作具有嵌套结构的字符串，例如维基百科文件中的模板语法 {{...}}。标准的正则表达式引擎（如python内置的re模块）通常难以处理任意深度的嵌套结构。
考虑以下示例字符串： {{{{}}{{}}{{}}}} Don't delete me {{notmeeither}}
我们的目标是：
- 匹配并移除所有 {{...}} 形式的嵌套括号及其内部内容。
- 但如果 {{ 后紧跟着的第一个词是 "notmeeither"，则不进行匹配和删除。
如果尝试使用类似 {{(.|\n)*?\}} 的简单非贪婪匹配，当遇到 {{{{}}{{}}{{}}}} 这样的多层嵌套时，它可能会在第一个 {{ 和最近的 }} 之间匹配，导致内部的括号结构被破坏或遗留。例如，{{{{}}{{}}{{}}}} 可能会被匹配成 {{{{}}，留下 {{}}{{}}}}。而使用贪婪匹配则可能一次性匹配到不应匹配的文本。
2. 引入 regex 库与递归模式
为了解决标准正则表达式的局限性，我们需要一个支持递归模式的正则表达式引擎。Python的 regex 库（一个功能更强大的 re 模块替代品）提供了这样的能力。
首先，确保你已经安装了 regex 库：
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pip install regex
regex 库的核心优势之一是它支持递归模式，即 (?R)。这个特殊构造允许正则表达式引用自身，从而实现对任意深度嵌套结构的匹配。
3. 构建递归匹配模式
为了匹配 {{...}} 这种形式的嵌套结构，我们需要构建一个能够识别内部内容可以是普通字符，也可以是另一个嵌套 {{...}} 结构的模式。
核心递归模式可以分解为：
- [^{}]+：匹配一个或多个非大括号字符。这处理了嵌套层级之间的普通文本内容。
- |：逻辑或，表示选择。
- (?R)：递归地应用整个正则表达式模式。这意味着在当前匹配的内部，可以再次出现一个完整的 {{...}} 结构。
将这两部分结合起来，并用原子组 (?>...) 包裹以优化性能和防止不必要的 backtracking，我们得到： ((?>[^{}]+|(?R))*)
这个模式的含义是：匹配零个或多个（*）以下内容：要么是非大括号字符序列，要么是整个模式的递归匹配。
4. 添加条件排除逻辑
根据需求，我们需要在匹配 {{ 后，检查其内容是否以 "notmeeither" 开头，如果不是才进行匹配。这可以通过负向先行断言 (?!) 来实现。
- (?!(notmeeither))：这是一个负向先行断言。它检查当前位置之后是否 不 跟着 "notmeeither" 这个字符串。如果跟着，则断言失败，整个匹配不会继续。
5. 组合完整的正则表达式
现在，我们将所有部分组合起来，形成一个能够处理嵌套、并带有条件排除功能的完整正则表达式：
{{(?!(notmeeither))((?>[^{}]+|(?R))*)}}解释：
- {{：匹配开头的双大括号。
- (?!(notmeeither))：负向先行断言，确保 {{ 之后不是 "notmeeither"。
- ((?>[^{}]+|(?R))*)：这是核心的递归匹配部分，用于匹配 {{ 和 }} 之间的所有内容，包括任意深度的嵌套 {{...}} 结构。
- }}：匹配结尾的双大括号。
6. 示例代码与应用
下面是使用 regex 库在 Python 中实现上述逻辑的完整示例：
import regex
def remove_nested_brackets_conditionally(text_string):
"""
使用regex库移除指定模式的嵌套双大括号及其内容，
但如果紧跟在开括号后的内容是"notmeeither"则不移除。
Args:
text_string (str): 待处理的字符串。
Returns:
str: 处理后的字符串。
"""
# 完整的正则表达式模式
# {{ - 匹配开头的双大括号
# (?!(notmeeither)) - 负向先行断言：确保不是以"notmeeither"开头
# ((?> - 开始一个原子组，用于匹配内部内容
# [^{}]+ - 匹配一个或多个非大括号字符
# | - 或
# (?R) - 递归地应用整个正则表达式模式（处理嵌套）
# )*) - 原子组结束，匹配零个或多个内部内容
# }} - 匹配结尾的双大括号
pattern = r"{{(?!(notmeeither))((?>[^{}]+|(?R))*)}}"
# 使用 regex.sub() 进行替换，将匹配到的内容替换为空字符串
result = regex.sub(pattern, "", text_string)
return result
# 示例字符串
example_text = "{{{{}}{{}}{{}}}} Don't delete me {{notmeeither}}"
# 执行处理
processed_text = remove_nested_brackets_conditionally(example_text)
print(f"原始字符串: {example_text}")
print(f"处理后字符串: {processed_text}")
# 另一个测试案例
example_text_2 = "Hello {{world}}! This is a {{test {{with}} nested}} brackets. Ignore {{notmeeither}}."
processed_text_2 = remove_nested_brackets_conditionally(example_text_2)
print(f"原始字符串2: {example_text_2}")
print(f"处理后字符串2: {processed_text_2}")输出结果：
原始字符串: {{{{}{{}}{}}{}}} Don't delete me {{notmeeither}}
处理后字符串: Don't delete me {{notmeeither}}
原始字符串2: Hello {{world}}! This is a {{test {{with}} nested}} brackets. Ignore {{notmeeither}}.
处理后字符串2: Hello ! This is a brackets. Ignore {{notmeeither}}.从输出可以看出，第一个示例中的 {{{{}}{{}}{{}}}} 被完全移除，而 {{notmeeither}} 则被保留。第二个示例中，{{world}} 和 {{test {{with}} nested}} 都被移除，但 {{notmeeither}} 被保留。
7. 注意事项与总结
- re 与 regex 的区别： Python 内置的 re 模块不支持 (?R) 这样的递归模式。对于需要处理任意深度嵌套结构的场景，regex 库是更合适的选择。
- 性能考量： 递归正则表达式通常比简单的模式更复杂，在处理超大文本时可能会有性能开销。原子组 (?>...) 有助于优化性能，但仍需注意。
- 模式的精确性： 递归模式的构建需要非常精确。一个小错误可能导致匹配失败或意外匹配。
- 适用场景： 这种技术非常适用于解析配置文件、标记语言（如简化版的XML/HTML）、模板语言或任何具有递归嵌套结构的文本。
通过 regex 库及其强大的递归模式，我们可以有效解决传统正则表达式难以处理的复杂嵌套结构匹配问题，同时结合先行断言实现灵活的条件匹配逻辑，极大地扩展了 Python 在文本处理方面的能力。
