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。
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：
python
import re
pattern = 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】
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：
python
import re
action_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
3. 匹配与 groups() 输出
python
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：
python
action, action_input = m.groups()
print(action) # wikipedia
print(action_input) # India4. 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")
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。