在实际操作中，可以使用多种工具和库来实现NFA的构建和转换。例如，可以使用Python语言的re模块，或者使用开源库如PyParsing、Antlr等。具体如何使用呢

使用Python语言的re模块可以简单地实现正则表达式的匹配和NFA的构建。例如，以下代码可以将正则表达式转换为NFA：

import re

# 定义正则表达式
regex = r'a(b|c)*d'

# 编译正则表达式
compiled_regex = re.compile(regex)

# 获取NFA
nfa = compiled_regex._pattern._compiler.compile()  # 注意：这是re模块的内部API，不建议直接使用

对于更复杂的正则表达式，可以使用开源库如PyParsing或Antlr来实现。这些库提供了更高级的语法分析功能，可以将正则表达式转换为AST（抽象语法树），从而更方便地进行NFA构建和转换。

以PyParsing为例，以下代码可以将正则表达式转换为AST，并使用AST构建NFA：

from pyparsing import *

# 定义正则表达式语法
integer = Word(nums).setParseAction(lambda t:int(t[0]))
identifier = Word(alphas, alphanums+'_')
operator = oneOf("+ - * /")
expression = Forward()
atom = (integer | identifier | Group('(' + expression + ')'))
expression << atom + ZeroOrMore(operator + expression)

# 解析正则表达式
regex = "a(b|c)*d"
ast = expression.parseString(regex)

# 构建NFA
nfa = build_nfa_from_ast(ast)

需要注意的是，使用开源库需要先学习其语法和使用方法，但相比于手动构建NFA，使用开源库可以大大提高开发效率。