正則表達式並不是Python的一部分。正則表達式是用於處理字符串的強大工具，擁有自己獨特的語法以及一個獨立的處理引擎，效率上可能不如str自帶的方法，但功能十分強大。得益於這一點，在提供了正則表達式的語言裡，正則表達式的語法都是一樣的，區別只在於不同的編程語言實現支持的語法數量不同；但不用擔心，不被支持的語法通常是不常用的部分。如果已經在其他語言裡使用過正則表達式，只需要簡單看一看就可以上手了。
下圖展示了使用正則表達式進行匹配的流程：
正則表達式的大致匹配過程是：依次拿出表達式和文本中的字符比較，如果每一個字符都能匹配，則匹配成功；一旦有匹配不成功的字符則匹配失敗。如果表達式中有量詞或邊界，這個過程會稍微有一些不同，但也是很好理解的，看下圖中的示例以及自己多使用幾次就能明白。
下圖列出了Python支持的正則表達式元字符和語法：
《Python核心編程 第二版》.(Wesley J. Chun ).[高清PDF中文版] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/85425.htm
《Python開發技術詳解》.( 周偉,宗傑).[高清PDF掃描版+隨書視頻+代碼] http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92693.htm
Python腳本獲取Linux系統信息 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-08/88531.htm
在Ubuntu下用Python搭建桌面算法交易研究環境 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-11/92534.htm
正則表達式通常用於在文本中查找匹配的字符串。Python裡數量詞默認是貪婪的（在少數語言裡也可能是默認非貪婪），總是嘗試匹配盡可能多的字符；非貪婪的則相反，總是嘗試匹配盡可能少的字符。例如：正則表達式"ab*"如果用於查找"abbbc"，將找到"abbb"。而如果使用非貪婪的數量詞"ab*?"，將找到"a"。
與大多數編程語言相同，正則表達式裡使用"\"作為轉義字符，這就可能造成反斜槓困擾。假如你需要匹配文本中的字符"\"，那麼使用編程語言表示的正則表達式裡將需要4個反斜槓"\\\\"：前兩個和後兩個分別用於在編程語言裡轉義成反斜槓，轉換成兩個反斜槓後再在正則表達式裡轉義成一個反斜槓。Python裡的原生字符串很好地解決了這個問題，這個例子中的正則表達式可以使用r"\\"表示。同樣，匹配一個數字的"\\d"可以寫成r"\d"。有了原生字符串，你再也不用擔心是不是漏寫了反斜槓，寫出來的表達式也更直觀。
正則表達式提供了一些可用的匹配模式，比如忽略大小寫、多行匹配等，這部分內容將在Pattern類的工廠方法re.compile(pattern[, flags])中一起介紹。
Python通過re模塊提供對正則表達式的支持。使用re的一般步驟是先將正則表達式的字符串形式編譯為Pattern實例，然後使用Pattern實例處理文本並獲得匹配結果（一個Match實例），最後使用Match實例獲得信息，進行其他的操作。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15# encoding: UTF-8
import re
# 將正則表達式編譯成Pattern對象
pattern = re.compile(r'hello')
# 使用Pattern匹配文本，獲得匹配結果，無法匹配時將返回None
match = pattern.match('hello world!')
if match:
# 使用Match獲得分組信息
print match.group()
### 輸出 ###
# hello
re.compile(strPattern[, flag]):
這個方法是Pattern類的工廠方法，用於將字符串形式的正則表達式編譯為Pattern對象。 第二個參數flag是匹配模式，取值可以使用按位或運算符'|'表示同時生效，比如re.I | re.M。另外，你也可以在regex字符串中指定模式，比如re.compile('pattern', re.I | re.M)與re.compile('(?im)pattern')是等價的。
可選值有：
re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小寫（括號內是完整寫法，下同）
M(MULTILINE): 多行模式，改變'^'和'$'的行為（參見上圖）
S(DOTALL): 點任意匹配模式，改變'.'的行為
L(LOCALE): 使預定字符類 \w \W \b \B \s \S 取決於當前區域設定
U(UNICODE): 使預定字符類 \w \W \b \B \s \S \d \D 取決於unicode定義的字符屬性
X(VERBOSE): 詳細模式。這個模式下正則表達式可以是多行，忽略空白字符，並可以加入注釋。以下兩個正則表達式是等價的：
a = re.compile(r"""\d + # the integral part
\. # the decimal point
\d * # some fractional digits""", re.X)
b = re.compile(r"\d+\.\d*")
re提供了眾多模塊方法用於完成正則表達式的功能。這些方法可以使用Pattern實例的相應方法替代，唯一的好處是少寫一行re.compile()代碼，但同時也無法復用編譯後的Pattern對象。這些方法將在Pattern類的實例方法部分一起介紹。如上面這個例子可以簡寫為：
m = re.match(r'hello', 'hello world!')
print m.group()
re模塊還提供了一個方法escape(string)，用於將string中的正則表達式元字符如*/+/?等之前加上轉義符再返回，在需要大量匹配元字符時有那麼一點用。
Match對象是一次匹配的結果，包含了很多關於此次匹配的信息，可以使用Match提供的可讀屬性或方法來獲取這些信息。
屬性：
string: 匹配時使用的文本。
re: 匹配時使用的Pattern對象。
pos: 文本中正則表達式開始搜索的索引。值與Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名參數相同。
endpos: 文本中正則表達式結束搜索的索引。值與Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名參數相同。
lastindex: 最後一個被捕獲的分組在文本中的索引。如果沒有被捕獲的分組，將為None。
lastgroup: 最後一個被捕獲的分組的別名。如果這個分組沒有別名或者沒有被捕獲的分組，將為None。
方法：
group([group1, …]):
獲得一個或多個分組截獲的字符串；指定多個參數時將以元組形式返回。group1可以使用編號也可以使用別名；編號0代表整個匹配的子串；不填寫參數時，返回group(0)；沒有截獲字符串的組返回None；截獲了多次的組返回最後一次截獲的子串。
groups([default]):
以元組形式返回全部分組截獲的字符串。相當於調用group(1,2,…last)。default表示沒有截獲字符串的組以這個值替代，默認為None。
groupdict([default]):
返回以有別名的組的別名為鍵、以該組截獲的子串為值的字典，沒有別名的組不包含在內。default含義同上。
start([group]):
返回指定的組截獲的子串在string中的起始索引（子串第一個字符的索引）。group默認值為0。
end([group]):
返回指定的組截獲的子串在string中的結束索引（子串最後一個字符的索引+1）。group默認值為0。
span([group]):
返回(start(group), end(group))。
expand(template):
將匹配到的分組代入template中然後返回。template中可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分組，但不能使用編號0。\id與\g<id>是等價的；但\10將被認為是第10個分組，如果你想表達\1之後是字符'0'，只能使用\g<1>0。
import re
m = re.match(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', 'hello world!')
print "m.string:", m.string
print "m.re:", m.re
print "m.pos:", m.pos
print "m.endpos:", m.endpos
print "m.lastindex:", m.lastindex
print "m.lastgroup:", m.lastgroup
print "m.group(1,2):", m.group(1, 2)
print "m.groups():", m.groups()
print "m.groupdict():", m.groupdict()
print "m.start(2):", m.start(2)
print "m.end(2):", m.end(2)
print "m.span(2):", m.span(2)
print r"m.expand(r'\2 \1\3'):", m.expand(r'\2 \1\3')
### output ###
# m.string: hello world!
# m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x016E1A38>
# m.pos: 0
# m.endpos: 12
# m.lastindex: 3
# m.lastgroup: sign
# m.group(1,2): ('hello', 'world')
# m.groups(): ('hello', 'world', '!')
# m.groupdict(): {'sign': '!'}
# m.start(2): 6
# m.end(2): 11
# m.span(2): (6, 11)
# m.expand(r'\2 \1\3'): world hello!
