Python中有模块用于处理正则：re

import re

# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'hello')
# 使用Pattern匹配文本，获得匹配结果，无法匹配时将返回None
match = pattern.match('hello world!')
if match:
    # 使用Match获得分组信息
    print match.group()

使用re的一般步骤是先将正则表达式的字符串形式编译为Pattern实例，然后使用Pattern实例处理文本并获得匹配结果（一个Match实例），最后使用Match实例获得信息，进行其他的操作。

这个方法是Pattern类的工厂方法，用于将字符串形式的正则表达式编译为Pattern对象。 第二个参数flag是匹配模式，取值可以使用按位或运算符'|'表示同时生效，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)与re.compile('(?im)pattern')是等价的。

可选值有：

• •re.I(re.IGNORECASE): 忽略大小写（括号内是完整写法，下同）
• •M(MULTILINE): 多行模式，改变'^'和'$'的行为（参见上图）
• •S(DOTALL): 点任意匹配模式，改变'.'的行为
• •L(LOCALE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S 取决于当前区域设定
• •U(UNICODE): 使预定字符类 \w \W \b \B \s \S \d \D 取决于unicode定义的字符属性
• •X(VERBOSE): 详细模式。这个模式下正则表达式可以是多行，忽略空白字符，并可以加入注释。

re提供了众多模块方法用于完成正则表达式的功能。这些方法可以使用Pattern实例的相应方法替代，唯一的好处是少写一行re.compile()代码，但同时也无法复用编译后的Pattern对象。这些方法将在Pattern类的实例方法部分一起介绍。如上面这个例子可以简写为：

m = re.match(r'hello', 'hello world!')
print m.group()

re模块还提供了一个方法escape(string)，用于将string中的正则表达式元字符如*/+/?等之前加上转义符再返回，在需要大量匹配元字符时有那么一点用。

Match对象是一次匹配的结果，包含了很多关于此次匹配的信息，可以使用Match提供的可读属性或方法来获取这些信息。

属性：

1. string: 匹配时使用的文本。
2. re: 匹配时使用的Pattern对象。
3. pos: 文本中正则表达式开始搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
4. endpos: 文本中正则表达式结束搜索的索引。值与Pattern.match()和Pattern.seach()方法的同名参数相同。
5. lastindex: 最后一个被捕获的分组在文本中的索引。如果没有被捕获的分组，将为None。
6. lastgroup: 最后一个被捕获的分组的别名。如果这个分组没有别名或者没有被捕获的分组，将为None。

方法：

1. group([group1, …]):
   获得一个或多个分组截获的字符串；指定多个参数时将以元组形式返回。group1可以使用编号也可以使用别名；编号0代表整个匹配的子串；不填写参数时，返回group(0)；没有截获字符串的组返回None；截获了多次的组返回最后一次截获的子串。
2. groups([default]):
   以元组形式返回全部分组截获的字符串。相当于调用group(1,2,…last)。default表示没有截获字符串的组以这个值替代，默认为None。
3. groupdict([default]):
   返回以有别名的组的别名为键、以该组截获的子串为值的字典，没有别名的组不包含在内。default含义同上。
4. start([group]):
   返回指定的组截获的子串在string中的起始索引（子串第一个字符的索引）。group默认值为0。
5. end([group]):
   返回指定的组截获的子串在string中的结束索引（子串最后一个字符的索引+1）。group默认值为0。
6. span([group]):
   返回(start(group), end(group))。
7. expand(template):
   将匹配到的分组代入template中然后返回。template中可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组，但不能使用编号0。\id与\g<id>是等价的；但\10将被认为是第10个分组，如果你想表达\1之后是字符'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!

Pattern对象是一个编译好的正则表达式，通过Pattern提供的一系列方法可以对文本进行匹配查找。

Pattern不能直接实例化，必须使用re.compile()进行构造。

Pattern提供了几个可读属性用于获取表达式的相关信息：

1. pattern: 编译时用的表达式字符串。
2. flags: 编译时用的匹配模式。数字形式。
3. groups: 表达式中分组的数量。
4. groupindex: 以表达式中有别名的组的别名为键、以该组对应的编号为值的字典，没有别名的组不包含在内。

import re

p = re.compile(r'(\w+) (\w+)(?P<sign>.*)', re.DOTALL)
print "p.pattern:", p.pattern
print "p.flags:", p.flags
print "p.groups:", p.groups
print "p.groupindex:", p.groupindex

### output ###
# p.pattern: (\w+) (\w+)(?P<sign>.*)
# p.flags: 16
# p.groups: 3
# p.groupindex: {'sign': 3}

实例方法[ | re模块方法]：

1.match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags]):

2.search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]):

import re
# 将正则表达式编译成Pattern对象
pattern = re.compile(r'world')
# 使用search()查找匹配的子串，不存在能匹配的子串时将返回None
# 这个例子中使用match()无法成功匹配
match = pattern.search('hello world!')
if match:
    # 使用Match获得分组信息
    print match.group()
### 输出 ###
# world

3.split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]):

import re
p = re.compile(r'\d+')
print p.split('one1two2three3four4')
### output ###
# ['one', 'two', 'three', 'four', '']

4.findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags]):

import re
p = re.compile(r'\d+')
print p.findall('one1two2three3four4')

### output ###
# ['1', '2', '3', '4']

5.finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags]):

import re

p = re.compile(r'\d+')
for m in p.finditer('one1two2three3four4'):
    print m.group(),

### output ###
# 1 2 3 4

6.sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count]):

import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'

print p.sub(r'\2 \1', s)

def func(m):
    return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()

print p.sub(func, s)

### output ###
# say i, world hello!
# I Say, Hello World!

7.subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]):

import re
p = re.compile(r'(\w+) (\w+)')
s = 'i say, hello world!'

print p.subn(r'\2 \1', s)

def func(m):
    return m.group(1).title() + ' ' + m.group(2).title()

print p.subn(func, s)

### output ###
# ('say i, world hello!', 2)
# ('I Say, Hello World!', 2)