来源：
[This] is some text with [some [blocks that are nested [in a [variety] of ways]]]
结果文本：
[This] is some text with
通过查看threads at stack overflow，我认为您无法为此做一个正则表达式。
是否有一种简单的方法可以做到这一点 -> 或者必须使用 pyparsing（或其他解析库）？
【问题讨论】：
标签： python regex recursion nested brackets
这是一种不需要任何依赖项的简单方法：扫描文本并为您传递的大括号保留一个计数器。每次看到“[”时增加计数器；每次看到“]”时减少它。
[s；如果它小于零，你就有那么多多余的]s。）【讨论】：
[some 将使用您的方法放入输出字符串中。您必须保存出现在“级别 1”的文本，并且只有在此块中没有出现更高级别时才将其放入输出字符串中。
以 OP 的示例为规范（任何块，包括进一步的嵌套块都必须被删除），那...：
import itertools
x = '''[This] is some text with [some [blocks that are nested [in a [variety]
of ways]]] and some [which are not], and [any [with nesting] must go] away.'''
def nonest(txt):
pieces = []
d = 0
level = []
for c in txt:
if c == '[': d += 1
level.append(d)
if c == ']': d -= 1
for k, g in itertools.groupby(zip(txt, level), lambda x: x[1]>0):
block = list(g)
if max(d for c, d in block) > 1: continue
pieces.append(''.join(c for c, d in block))
print ''.join(pieces)
nonest(x)
这会发出
[This] is some text with and some [which are not], and away.
根据正常时间假设，这似乎是预期的结果。
这个想法是在level 中计算一个并行计数列表“我们在这一点上的嵌套程度”（即，到目前为止我们遇到了多少个打开和尚未关闭的括号）；然后将level的zip与groupby的文本分割成零嵌套和嵌套> 0的交替块。对于每个块，然后计算此处的最大嵌套（对于零嵌套的块将保持为零-更一般地说，它只是整个块中嵌套级别的最大值），如果生成的嵌套 g 放入列表 block 中，因为我们要执行两次迭代（一次获得最大嵌套，一次将字符重新加入文本块）——在我们需要在嵌套循环中保留一些辅助状态，这在这种情况下不太方便。
【讨论】：
在编写可以与 expression.transformString() 一起使用的单个解析器表达式时，我试了几次，但在解析时我很难区分嵌套和未嵌套的 []。最后，我不得不在 transformString 中打开循环并显式迭代 scanString 生成器。
为了解决是否应该根据原始问题包含 [some] 的问题，我通过在末尾添加更多“未嵌套”文本进行了探索，使用以下字符串：
src = """[This] is some text with [some [blocks that are
nested [in a [variety] of ways]] in various places]"""
我的第一个解析器遵循原始问题的引导，并拒绝任何具有 any 嵌套的括号表达式。我的第二遍获取任何括号表达式的顶级标记，并将它们返回到括号中 - 我不太喜欢这个解决方案，因为我们丢失了“一些”和“在各个地方”不连续的信息。所以我最后一次通过，不得不对nestedExpr 的默认行为稍作更改。请看下面的代码：
from pyparsing import nestedExpr, ParseResults, CharsNotIn
# 1. scan the source string for nested [] exprs, and take only those that
# do not themselves contain [] exprs
out = []
last = 0
for tokens,start,end in nestedExpr("[","]").scanString(src):
out.append(src[last:start])
if not any(isinstance(tok,ParseResults) for tok in tokens[0]):
out.append(src[start:end])
last = end
out.append(src[last:])
print "".join(out)
# 2. scan the source string for nested [] exprs, and take only the toplevel
# tokens from each
out = []
last = 0
for t,s,e in nestedExpr("[","]").scanString(src):
out.append(src[last:s])
topLevel = [tok for tok in t[0] if not isinstance(tok,ParseResults)]
out.append('['+" ".join(topLevel)+']')
last = e
out.append(src[last:])
print "".join(out)
# 3. scan the source string for nested [] exprs, and take only the toplevel
# tokens from each, keeping each group separate
out = []
last = 0
for t,s,e in nestedExpr("[","]", CharsNotIn('[]')).scanString(src):
out.append(src[last:s])
for tok in t[0]:
if isinstance(tok,ParseResults): continue
out.append('['+tok.strip()+']')
last = e
out.append(src[last:])
print "".join(out)
给予：
[This] is some text with
[This] is some text with [some in various places]
[This] is some text with [some][in various places]
我希望其中之一接近 OP 的问题。但如果不出意外，我还得进一步探索 nestedExpr 的行为。
【讨论】：