正则表达式(可以称为REs，regex，regex pattens)是一个小巧的，高度专业化的编程语言，它内嵌于python开发语言中，可通过re模块使用。正则表达式的pattern可以被编译成一系列的字节码，然后用C编写的引擎执行。下面简单介绍下正则表达式的语法。
正则表达式包含一个元字符(metacharacter)的列表。
正则表达式的元字符有. ^ $ * ? +{ [ ] | ( )
． 表示任意字符
[ ] 用来匹配一个指定的字符类别，所谓的字符类别就是你想匹配的一个字符集，对于字符集中的字符可以理解成或的关系。字符可以单个列出，也可以用“-”号分隔的两个给定字符来表示一个字符区 间。例如，[abc] 将匹配"a", "b", 或 "c"中的任意一个字符；也可以用区间[a-c]来表示同一字符集，和前者效果一致。如果你只想匹配小写字母，那幺 RE 应写成 [a-z].
^ 你可以用补集来匹配不在区间范围内的字符。其做法是把"^"作为类别的首个字符；其它地方的"^"只会简单匹配 "^"字符本身。例如，[^5] 将匹配除 "5" 之外的任意字符。
具有重复功能的元字符：
* 对于前一个字符重复0到无穷次
对于前一个字符重复1到无穷次
？对于前一个字符重复0到1次
+ 对于前一个字符匹配一个或者多个
| 表示"或"，如A|B，其中A，B为正则表达式，表示匹配A或者B
{m,n} 对于前一个字符重复次数在为m到n次，其中，{0,} = *,{1,} = , {0,1} = ?
{m} 对于前一个字符重复m次
下列是可用的预设特殊字符：
\d 匹配任何十进制数；它相当于类 [0-9]。
\D 匹配任何非数字字符；它相当于类 [^0-9]。
\s 匹配任何空白字符；它相当于类 [ fv]。
\S 匹配任何非空白字符；它相当于类 [^ fv]。
\w 匹配任何字母数字字符；它相当于类 [a-zA-Z0-9_]。
\W 匹配任何非字母数字字符；它相当于类 [^a-zA-Z0-9_]。
举个例子，ca*t 将匹配 "ct" (0 个 "a" 字符), "cat" (1 个 "a"), "caaat" (3 个 "a" 字符)等等。RE 引擎有各种来自 C 的整数类型大小的内部限制，以防止它匹配超过2亿个 "a" 字符；你也许没有足够的内存去建造那么大的字符串，所以将不会累计到那个限制。
象 * 这样地重复是“贪婪的”；当重复一个 RE 时，匹配引擎会试着重复尽可能多的次数。如果模式的後面部分没有被匹配，匹配引擎将退回并再次尝试更小的重复。
一步步的示例可以使它更加清晰。让我们考虑表达式 a[bcd]*b。它匹配字母 "a"，零个或更多个来自类 [bcd]中的字母，最後以 "b" 结尾。现在想一想该 RE 对字符串 "abcbd" 的匹配。
最复杂的重复限定符是 {m,n}，其中 m 和 n 是十进制整数。该限定符的意思是至少有 m 个重复，至多到 n 个重复。举个例子，a/{1,3}b 将匹配 "a/b"，"a//b" 和 "a///b"。它不能匹配 "ab" 因为没有斜杠，也不能匹配 "a////b" ，因为有四个。
re的方法：
match()决定 RE 是否在字符串刚开始的位置匹配
search()扫描字符串，找到这个 RE 匹配的位置
findall()找到 RE 匹配的所有子串，并把它们作为一个列表返回
finditer()找到 RE 匹配的所有子串，并把它们作为一个迭代器返回
split()将字符串在 RE 匹配的地方分片并生成一个列表，
sub()找到 RE 匹配的所有子串，并将其用一个不同的字符串替换
subn()与 sub() 相同，但返回新的字符串和替换次数
group()返回被 RE 匹配的字符串
start()返回匹配开始的位置
end()返回匹配结束的位置
span()返回一个元组包含匹配 (开始,结束) 的位置
编译标志
编译标志让你可以修改正则表达式的一些运行方式。在 re 模块中标志可以使用两个名字，一个是全名如 IGNORECASE，一个是缩写，一字母形式如 I。这有个可用标志表，对每个标志後面都有详细的说明。
标志含义
DOTALL, S使 . 匹配包括换行在内的所有字符
IGNORECASE, I使匹配对大小写不敏感
LOCALE, L做本地化识别（locale-aware）匹配
MULTILINE, M多行匹配，影响 ^ 和 $
VERBOSE, X能够使用 REs 的 verbose 状态，使之被组织得更清晰易懂
I，IGNORECASE，使匹配对大小写不敏感；字符类和字符串匹配字母时忽略大小写。举个例子，[A-Z]也可以匹配小写字母，Spam 可以匹配 "Spam", "spam", 或 "spAM"。这个小写字母并不考虑当前位置。
二、re.search
re.search函数会在字符串内查找模式匹配,只到找到第一个匹配然后返回，如果字符串没有匹配，则返回None。
三、re.sub
re.sub用于替换字符串中的匹配项。下面一个例子将字符串中的空格 ' ' 替换成 '-' :
import re
text = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..."
print re.sub(r's+', '-', text)
re.sub的函数原型为：re.sub(pattern, repl, string, count)
其中第二个函数是替换后的字符串；本例中为'-'
第四个参数指替换个数。默认为0，表示每个匹配项都替换。
re.sub还允许使用函数对匹配项的替换进行复杂的处理。如：re.sub(r's', lambda m: '[' + m.group(0) + ']', text, 0)；将字符串中的空格' '替换为'[ ]'。
四、re.split
可以使用re.split来分割字符串，如：re.split(r's+', text)；将字符串按空格分割成一个单词列表。
五、re.findall
re.findall可以获取字符串中所有匹配的字符串。如：re.findall(r'w*oow*', text)；获取字符串中，包含'oo'的所有单词。
七、group()
1.group([group1,…])
返回匹配到的一个或者多个子组。如果是一个参数，那么结果就是一个字符串，如果是多个参数，那么结果就是一个参数一个item的元组。group1的默认值为0(将返回所有的匹配值).如果groupN参数为0，相对应的返回值就是全部匹配的字符串，如果group1的值是[1…99]范围之内的,那么将匹配对应括号组的字符串。如果组号是负的或者比pattern中定义的组号大，那么将抛出IndexError异常。如果pattern没有匹配到， 但是group匹配到了，那么group的值也为None。如果一个pattern可以匹配多个，那么组对应的是样式匹配的最后一个。另外，子组是根据括号从左向右来进行区分的。
>>> m=re.match("(w+) (w+)","abcd efgh, chaj")
>>> m.group() # 匹配全部
'abcd efgh'
>>> m.group(1) # 第一个括号的子组.
'abcd'
>>> m.group(2)
'efgh'
>>> m.group(1,2) # 多个参数返回一个元组
('abcd', 'efgh')
>>> m=re.match("(?P<first_name>w+) (?P<last_name>w+)","sam lee")
>>> m.group("first_name") #使用group获取含有name的子组
'sam'
>>> m.group("last_name")
'lee'
2.groups([default])
返回一个包含所有子组的元组。Default是用来设置没有匹配到组的默认值的。Default默认是"None”,
>>> m=re.match("(d+).(d+)","23.123")
>>> m.groups()
('23', '123')
>>> m=re.match("(d+).?(d+)?","24") #这里的第二个d没有匹配到，使用默认值"None"
>>> m.groups()
('24', None)
>>> m.groups("0")
('24', '0')
3.groupdict([default])
返回匹配到的所有命名子组的字典。Key是name值，value是匹配到的值。参数default是没有匹配到的子组的默认值。这里与groups()方法的参数是一样的。默认值为None
>>> m=re.match("(w+) (w+)","hello world")
>>> m.groupdict()
{}
>>> m=re.match("(?P<first>w+) (?P<secode>w+)","hello world")
>>> m.groupdict()
{'secode': 'world', 'first': 'hello'}
通过上例可以看出，groupdict()对没有name的子组不起作用