python正则表达式re匹配字符串，python中使用正则表达式。
1. 匹配字符
正则表达式中的元字符有 . ^ $ * + ? { } [ ] | ( )
匹配字符用的模式有
d 匹配任意数字
D 匹配任意非数字
s 匹配任意空白字符
S 匹配任意非空格字符
w 匹配任意数字或者字母
W 匹配任意非数字或者字母
2. 正则表达式
python中使用compile处理正则表达式，如：
import re;
p=re.compile(‘[a-c]’);
p.match(s);
s是待匹配的字符串，match是匹配方法，类似的方法有
match() 确定从行首开始匹配
search() 在任意位置匹配
findall() 找匹配的所有子串，并作为子串返回
finditer() 找匹配的所有子串，并且以迭代器的形式返回
match也有很多方法，如：
group() 把正则表达式匹配的字符串返回
start() 返回匹配的起点
end() 返回匹配的终点
span() 返回匹配的(start,end)的元组
例1：
例2：
上述的匹配也可以使用另外一种形式，即：
re.match(’d+’,’d23r’)
例3：
匹配的其它参数：
re.compile(‘[a-c]’,re.I) re.I 表示忽略大小写
re.compile(‘^ab$’,re.M) re.M 表示^或者$在行首和行尾以及字符串的开头和结束都会进行匹配。如果不加这个标志，只会在字符串的开始和结束之处匹配
例4：
re.VERBOSE 的出现使得正则表达式可以再多行出现，而且可以在每行加上注释
上面的匹配相当于 re.compile(‘[1-3][a-c]’)
3. 分组
使用()来进行分组
例5：
上面匹配的是12重复出现一次或多次
还可以打印分组的信息，
python会自动捕获分组的信息，如果不想捕获分组的信息，可以使用?:
例6：
p.group(0)存放的是整个表达式的匹配情况，p.group(1)存放的是(a.*)的匹配信息，p.group(2)存放的是(b.*)的匹配信息，而 h.*前面因为有?:没有被捕获
如果分组过多，使用组的标号还是显得麻烦，这时可以对组进行命名，然后可以通过名字来使用它们。
例7：
4.贪婪和非贪婪模式
在贪婪模式下，* + 都会尽可能地多匹配字符，如：
例8：
有时希望它匹配出<h1></h>,<h2></h>两个结果，这时就可以用非贪婪模式了。只要在*或.后面加上?。
例9：
5. 前向定界符和后向定界符
如果先匹配模式A,在匹配模式B,可以使用A(?=B),如果先匹配模式A,而且希望后面没有B,可以使用A(?!B).
例10：
例11：
类似地，如果匹配模式B,同时在其前面要有模式A，可以使用(?<=A)B的形式，
如果匹配模式B，同时在其前面没有模式A，可以使用(?<!A)B的形式
例12：
例13：
>>>import re
>>>string= "ab2cd"
>>>pattern = re.search(r'(?<!ab2)cd',string)
>>>print pattern;
None
以上通过实例介绍了python中正则表达式的用法，希望对大家有所帮助。