正则表达式实例：
#!/usr/bin/python
import re
line = "Cats are smarter than dogs"
matchObj = re.match( r'(.*) are (.*?) .*', line, re.M|re.I)
if matchObj:
    print "matchObj.group() : ", matchObj.group()
    print "matchObj.group(1) : ", matchObj.group(1)
    print "matchObj.group(2) : ", matchObj.group(2)
else:
    print "No match!!"
正则表达式：

r'(.*) are (.*?) .*'
解析:

首先，这是一个字符串，前面的一个 r 表示字符串为非转义的原始字符串，让编译器忽略反斜杠，也就是忽略转义字符。但是这个字符串里没有反斜杠，所以这个 r 可有可无。

 (.*) 第一个匹配分组，.* 代表匹配除换行符之外的所有字符。
 (.*?) 第二个匹配分组，.*? 后面多个问号，代表非贪婪模式，也就是说只匹配符合条件的最少字符
 后面的一个 .* 没有括号包围，所以不是分组，匹配效果和第一个一样，但是不计入匹配结果中。
matchObj.group() 等同于 matchObj.group(0)，表示匹配到的完整文本字符

matchObj.group(1) 得到第一组匹配结果，也就是(.*)匹配到的

matchObj.group(2) 得到第二组匹配结果，也就是(.*?)匹配到的

因为只有匹配结果中只有两组，所以如果填 3 时会报错。

'(?P...)' 分组匹配

例：身份证 1102231990xxxxxxxx

import re
s = '1102231990xxxxxxxx'
res = re.search('(?P<province>\d{3})(?P<city>\d{3})(?P<born_year>\d{4})',s)
print(res.groupdict())
此分组取出结果为：

{'province': '110', 'city': '223', 'born_year': '1990'}
直接将匹配结果直接转为字典模式，方便使用。