在Python中将变量设置为匹配的正则表达式

我有一系列描述英语介词行为的特征，需要处理80000行，我试图描述介词“cross”的词性

    samp = "across.p.cpa.312(2)c:l:whichc:pos:wdtc:ri:rulefired"
    print(re.search(sep + 'hr:pos:([a-z]+)' + sep, line))
    <re.Match object; span=(6840, 6852), match='\x18hr:pos:nns\x18'>

samp=“cross.p.cpa.312（2）c:l:whichc:pos:wdtc:ri:rulefired”
打印（搜索（sep+‘hr:pos:（[a-z]+）’+sep，行））

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请注意“\x18”是该行的分隔符。在长度为15942的一行中有1333个这样的特征。但是，我如何得到一个变量的匹配，然后我可以做更多的分析。这在Perl中很容易做到，但Python似乎让它变得非常困难。

好的，我又开始了。如下设置m，然后将pos设置为第一组

  m = re.search(sep + 'hr:pos:([a-z]+)' + sep, line)
  pos = m.group(0)
  pos = '\x18hr:pos:nns\x18'

天哪，他们不容易找到如何做这件事。

search（）

返回一个匹配对象。使用

group（）

方法获取字符串中匹配的部分

group（0）

返回整个匹配，

group（1）

返回正则表达式中的第一个组。也可以使用索引

m = re.search(sep + 'hr:pos:([a-z]+)' + sep, line)

这些将返回整个比赛：

m.group(0)
m[0]

它们返回匹配中的第一组（示例中为“nns”）：

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“如何获得与变量的匹配”见下文。我希望这能回答你的问题，这听起来很糟糕。这能回答你的问题吗？这是一个很好的观点，因为我不想在搜索中加括号。事实上，我的意图最终只是对介词后面的不同词类进行进一步的分析。例如“复数名词”（nns）或“单一专有名词”（nnp）。谢谢你。

m.group[1]
m[1]