在 pyparsing 中，嵌套捕获可以通过递归定义解析规则来实现。以下是实现嵌套捕获的一些关键步骤：

1. 定义基础规则：定义一个解析器，用于捕获最基本的元素。
2. 递归引用解析器：使用 Forward 创建一个占位符解析器，以便递归引用自身。
3. 定义嵌套规则：通过组合基本规则和递归引用来捕获嵌套结构。

示例：解析嵌套括号

假设要解析嵌套括号表达式，比如 (a (b c) d)。

python">from pyparsing import Forward, Word, alphas, Group, Suppress# 基础规则
identifier = Word(alphas)  # 识别单词# 使用 Forward 创建递归占位符
nested_expression = Forward()# 定义嵌套规则
lpar = Suppress("(")  # 忽略左括号
rpar = Suppress(")")  # 忽略右括号
nested_content = Group(identifier | nested_expression)  # 可以是单词或嵌套表达式# 完整的嵌套表达式定义
nested_expression <<= lpar + nested_content[...] + rpar  # 支持嵌套多层内容# 示例字符串
test_str = "(a (b c) d)"# 解析并捕获
result = nested_expression.parse_string(test_str)
print(result.as_list())

输出

[['a', ['b', 'c'], 'd']]

解释

1. identifier：用于解析单个标识符（例如 a, b, c）。
2. nested_expression：递归定义，用于捕获括号内的嵌套结构。
3. Group：将嵌套的结果分组为子列表。
4. nested_content[...]：表示括号内可以有多个元素（单词或嵌套括号）。

更多复杂示例

如果你需要解析更复杂的嵌套结构（例如 JSON 样式的嵌套对象），可以使用类似的方法定义规则。嵌套解析的关键是合理使用 Forward 和递归定义。