正则表达式的规则网上有一堆，先略过。
对于初学者建议用vs2010中有一个python,里面的调试功能非常好用，可以很方便的看到一切信息。
看到其中有一条贪婪模式和非贪婪模式的区别，这个要理解起来有点难度。
示例代码：
block = re.sub(r'(.+?)', r'hello\1_void()', r'*abc.efg*')#非贪婪模式，匹配尽可能少
#输出结果block = 'hello*_void()helloa_void()hellob_void()helloc_void()hello._void()helloe_void()hellof_void()hellog_void()hello*_void()'
block = re.sub(r'(.+)', r'hello\1_void()', r'*abc.efg*')#贪婪模式，匹配尽可能多
#输出结果block = 'hello*abc.efg*_void()'
以上代码他们的贪婪与非贪之间区别非常明显。
代码：
line = re.sub(r'\*(.+?)\*', r'<em>\1</em>', 'adfdf*i am a worker.*dfd')
表示匹配两个*号之间的字符，将之置换成<em>i am a worker.<em>
今天回头看，发现有一些例子还是很有好处的，以下代码大致能说明正则表达式的用法：
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')
输出：
m.string: hello world!
m.re: <_sre.SRE_Pattern object at 0x024D93D8>
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!
针对已经编译好的正则表达式，用re.compile
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
输出：
p.pattern: (\w+) (\w+)(?P<sign>.*)
p.flags: 16
p.groups: 3
p.groupindex: {'sign': 3}
match(string[, pos[, endpos]]) | re.match(pattern, string[, flags]):
这个方法将从string的pos下标处起尝试匹配pattern；如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；如果匹配过程中pattern无法匹配，或者匹配未结束就已到达endpos，则返回None。
pos和endpos的默认值分别为0和len(string)；re.match()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
注意：这个方法并不是完全匹配。当pattern结束时若string还有剩余字符，仍然视为成功。想要完全匹配，可以在表达式末尾加上边界匹配符'$'。
示例参见2.1小节。
search(string[, pos[, endpos]]) | re.search(pattern, string[, flags]):
这个方法用于查找字符串中可以匹配成功的子串。从string的pos下标处起尝试匹配pattern，如果pattern结束时仍可匹配，则返回一个Match对象；若无法匹配，则将pos加1后重新尝试匹配；直到pos=endpos时仍无法匹配则返回None。
pos和endpos的默认值分别为0和len(string))；re.search()无法指定这两个参数，参数flags用于编译pattern时指定匹配模式。
# encoding: UTF-8
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:
print match.group()
world
split(string[, maxsplit]) | re.split(pattern, string[, maxsplit]):
按照能够匹配的子串将string分割后返回列表。maxsplit用于指定最大分割次数，不指定将全部分割。
import re
p = re.compile(r'\d+')
print p.split('one1two2three3four4')
输出：
['one', 'two', 'three', 'four', '']
findall(string[, pos[, endpos]]) | re.findall(pattern, string[, flags]):
搜索string，以列表形式返回全部能匹配的子串。
import re
p = re.compile(r'\d+')
print p.findall('one1two2three3four4')
['1', '2', '3', '4']
finditer(string[, pos[, endpos]]) | re.finditer(pattern, string[, flags]):
搜索string，返回一个顺序访问每一个匹配结果（Match对象）的迭代器。
import re
p = re.compile(r'\d+')
for m in p.finditer('one1two2three3four4'):
print m.group(),
1 2 3 4
sub(repl, string[, count]) | re.sub(pattern, repl, string[, count]):
使用repl替换string中每一个匹配的子串后返回替换后的字符串。
当repl是一个字符串时，可以使用\id或\g<id>、\g<name>引用分组，但不能使用编号0。
当repl是一个方法时，这个方法应当只接受一个参数（Match对象），并返回一个字符串用于替换（返回的字符串中不能再引用分组）。
count用于指定最多替换次数，不指定时全部替换。
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)
say i, world hello!
I Say, Hello World!
subn(repl, string[, count]) |re.sub(pattern, repl, string[, count]):
返回 (sub(repl, string[, count]), 替换次数)。
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)
('say i, world hello!', 2)
('I Say, Hello World!', 2)
参考：http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/07/04/1771073.html