re.sub() / re.split() / re.compile()

import re

# パターンに一致した部分を置換します。
新文字列 = re.sub(パターン, 置換文字列, 文字列)
新文字列, 件数 = re.subn(パターン, 置換文字列, 文字列)

# パターンで文字列を分割します。
リスト = re.split(パターン, 文字列)

# パターンをコンパイルして再利用します。
pattern = re.compile(パターン)
pattern.search(文字列)
pattern.findall(文字列)

import re

# sub() で置換します。
text = 'Hello World hello python'
result = re.sub(r'hello', 'Hi', text, flags=re.IGNORECASE)
print(result)  # 『Hi World Hi python』と出力されます。

# 連続した空白を1つにまとめます。
messy = 'これは    テスト    です。'
clean = re.sub(r'\s+', ' ', messy)
print(clean)  # 『これは テスト です。』と出力されます。

# キャプチャグループを置換文字列に利用します（\1 で参照）。
date = '2025/04/15'
iso = re.sub(r'(\d{4})/(\d{2})/(\d{2})', r'\1-\2-\3', date)
print(iso)  # 『2025-04-15』と出力されます。

# subn() で置換件数も取得します。
new_text, count = re.subn(r'\d+', 'N', '商品1と商品2と商品3')
print(new_text)  # 『商品Nと商品Nと商品N』と出力されます。
print(f'{count}件置換しました。')  # 『3件置換しました。』と出力されます。

# split() で正規表現パターンで分割します。
csv_like = '田中,佐藤、鈴木　山田'  # 区切り文字が混在しています。
names = re.split(r'[,、\s]+', csv_like)
print(names)  # 『['田中', '佐藤', '鈴木', '山田']』と出力されます。

# compile() でパターンを再利用します。
email_pattern = re.compile(r'[a-zA-Z0-9._%+\-]+@[a-zA-Z0-9.\-]+\.[a-zA-Z]{2,}')
emails = [
    'user@example.com',
    'not-an-email',
    'info@test.co.jp',
]
for e in emails:
    if email_pattern.fullmatch(e):
        print(f'{e} は有効です。')
    else:
        print(f'{e} は無効です。')

『re.sub()』の置換文字列にはキャプチャグループの参照（『\1』、『\2』など）を使えます。また置換文字列の代わりに関数を渡すと、マッチごとに動的に置換文字列を生成することもできます。

『re.split()』はキャプチャグループを含むパターンで分割すると、セパレータに一致した文字列もリストに含まれます。セパレータを含めたくない場合は非キャプチャグループ（『(?:...)』）を使ってください。

『re.compile()』は同じパターンを繰り返し使う場合にパフォーマンスが向上します。ただしPython内部でもある程度キャッシュが効くため、数回程度の使用ではコンパイルの効果はほとんどありません。ループ内で大量に使う場合に特に有効です。

パターンのマッチングは『re.match() / re.search() / re.fullmatch()』を参照してください。