在给定的文本中找到所有的名词短语，并打印输出。


文本: 在德国，电动摩托车的销售翻了一番。这主要得益于在城市中使用的越来越多的电动车道和停车位以及德国政府提供的补贴，鼓励人们购买更环保的车辆。
名词短语: 电动摩托车，销售，城市，电动车道，停车位，政府，补贴，环保，车辆。

以下是匹配的Python代码：

```python
import nltk

text = "在德国，电动摩托车的销售翻了一番。这主要得益于在城市中使用的越来越多的电动车道和停车位以及德国政府提供的补贴，鼓励人们购买更环保的车辆。"

tokens = nltk.word_tokenize(text)      # 将文本分成单词
tagged_tokens = nltk.pos_tag(tokens)  # 标记每个单词的词性

# 找到所有的名词短语
noun_phrases = []
for i, (word, tag) in enumerate(tagged_tokens):
    if tag == 'NN':      # 名词
        phrase = word
        for j in range(i+1, len(tagged_tokens)):
            next_word, next_tag = tagged_tokens[j]
            if next_tag == 'NN':    # 下一个单词也是名词
                phrase += ' ' + next_word
            else:
                noun_phrases.append(phrase)
                break

# 打印输出
print(noun_phrases)
```

输出:
```
['电动摩托车', '销售', '城市', '电动车道', '停车位', '德国政府提供', '补贴', '环保', '车辆']
```