Expresiones regulares (regex): sintaxis, grupos y ejemplos en Python

¿Cómo encontrar todos los correos electrónicos de un texto, comprobar que un DNI tiene el formato correcto o cambiar todas las fechas de 12/10/2026 a 2026-10-12? Las expresiones regulares (regex) describen patrones de texto con una notación compacta, y casi todos los lenguajes y editores las entienden. Al principio parecen jeroglíficos, pero con una docena de símbolos se resuelve la mayoría de los casos.

Lo que vas a aprender

Los caracteres especiales y las clases de caracteres.
Los cuantificadores y las anclas.
Los grupos, las capturas y las alternativas.
La diferencia entre cuantificadores voraces y perezosos.
Cómo usarlas en Python con el módulo re.
Patrones útiles para validar datos.

Fundamentos

Caracteres

La mayoría de los caracteres se representan a sí mismos: el patrón gato encuentra “gato”. Algunos son especiales: . ^ $ * + ? { } [ ] \ | ( ). Para buscarlos literalmente se escapan con \: \. es un punto.

Clases de caracteres

Patrón	Coincide con
`.`	Cualquier carácter salvo el salto de línea
`[abc]`	Una a, una b o una c
`[a-z]`	Una letra minúscula (sin ñ ni tildes)
`[^0-9]`	Cualquier cosa que no sea un dígito
`\d`	Un dígito (como `[0-9]`)
`\w`	Un carácter de palabra: letra, dígito o `_`
`\s`	Un espacio en blanco (espacio, tabulador, salto de línea)
`\D`, `\W`, `\S`	Lo contrario de las anteriores

En Python, \w incluye por defecto letras con tilde y la ñ.

Cuantificadores

Patrón	Repeticiones
`*`	0 o más
`+`	1 o más
`?`	0 o 1 (opcional)
`{3}`	Exactamente 3
`{2,4}`	De 2 a 4
`{2,}`	2 o más

Se aplican a lo que tienen justo delante: ab+ es “a” seguida de una o más “b”; (ab)+ es “ab” repetido.

Anclas

Patrón	Posición
`^`	Inicio del texto (o de la línea con `re.MULTILINE`)
`$`	Final del texto (o de la línea)
`\b`	Límite de palabra

Para validar que todo el texto cumple un formato se usa ^…$ (o re.fullmatch). Sin anclas, el patrón se busca en cualquier parte.

Grupos y alternativas

( … ) agrupa y captura lo que coincide, para usarlo después.
(?: … ) agrupa sin capturar.
(?P<nombre> … ) captura con nombre.
a|b es una alternativa: “a” o “b”.
\1, \2 se refieren a lo capturado por el grupo 1, 2…

Voraces y perezosos

Por defecto los cuantificadores son voraces: cogen todo lo posible. En uno y dos, el patrón .* coincide con todo, de la primera  a la última . Añadiendo ? se vuelven perezosos (lo mínimo posible): .*? coincide con cada etiqueta por separado.

El módulo re de Python

Se escriben los patrones como cadenas crudas r"…", para que Python no interprete las barras invertidas.

Función	Hace
`re.search(p, s)`	Busca la primera coincidencia en cualquier parte; devuelve un objeto `Match` o `None`
`re.fullmatch(p, s)`	Comprueba que todo el texto coincide
`re.findall(p, s)`	Lista con todas las coincidencias (o con los grupos, si hay)
`re.finditer(p, s)`	Iterador de objetos `Match`
`re.sub(p, r, s)`	Sustituye las coincidencias
`re.split(p, s)`	Divide el texto por el patrón
`re.compile(p)`	Precompila un patrón que se va a usar mucho

Opciones útiles: re.IGNORECASE (sin distinguir mayúsculas) y re.MULTILINE.

Ejemplos resueltos

Ejemplo 1 · Extraer números

import re
texto = "Compré 3 libros por 45,90 € y 2 cuadernos por 3,50 €"
print(re.findall(r"\d+(?:,\d+)?", texto))
# ['3', '45,90', '2', '3,50']

Ejemplo 2 · Validar un DNI

Ocho dígitos y una letra mayúscula:

def formato_dni(s):
    return re.fullmatch(r"\d{8}[A-Z]", s) is not None

print(formato_dni("12345678Z"), formato_dni("1234567Z"))   # True False

La regex solo comprueba el formato. La letra correcta se calcula aparte: es la posición número % 23 en la cadena "TRWAGMYFPDXBNJZSQVHLCKE".

Ejemplo 3 · Buscar correos electrónicos

texto = "Escribe a ana.lopez@uni.es o a soporte@simulab.es"
print(re.findall(r"[\w.+-]+@[\w-]+\.[\w.]+", texto))
# ['ana.lopez@uni.es', 'soporte@simulab.es']

Un patrón que acepte exactamente los correos válidos según el estándar es enorme; para validar en serio, lo práctico es una comprobación sencilla y enviar un correo de confirmación.

Ejemplo 4 · Cambiar el formato de las fechas

texto = "Examen el 12/10/2026 y entrega el 03/11/2026"
print(re.sub(r"(\d{2})/(\d{2})/(\d{4})", r"\3-\2-\1", texto))
# Examen el 2026-10-12 y entrega el 2026-11-03

Los grupos capturan día, mes y año, y en la sustitución se reordenan.

Ejemplo 5 · Grupos con nombre

m = re.search(r"(?P<hora>\d{1,2}):(?P<min>\d{2})", "La clase empieza a las 9:30")
print(m.group("hora"), m.group("min"))   # 9 30

Ejemplo 6 · Voraz frente a perezoso

html = "<b>uno</b> y <b>dos</b>"
print(re.findall(r"<b>(.*)</b>", html))    # ['uno</b> y <b>dos']
print(re.findall(r"<b>(.*?)</b>", html))   # ['uno', 'dos']

Ejemplo 7 · Teléfonos españoles

Nueve dígitos que empiezan por 6, 7, 8 o 9, con espacios opcionales cada tres cifras y prefijo +34 opcional:

patron = r"(?:\+34\s?)?[6-9]\d{2}\s?\d{3}\s?\d{3}"
print(re.findall(patron, "Llama al 612 345 678 o al +34 912345678"))
# ['612 345 678', '+34 912345678']

Errores frecuentes

Olvidar escapar el punto. . es “cualquier carácter”; para un punto literal, \..
Validar sin anclas. re.search(r"\d{8}[A-Z]", "abc12345678Zxyz") encuentra coincidencia; usa fullmatch o ^…$.
No usar cadenas crudas r"…" en Python: "\b" es un retroceso, no un límite de palabra.
Usar .* voraz cuando hay varias coincidencias en la misma línea.
Intentar procesar HTML o JSON con regex. Para eso hay analizadores específicos; las regex fallan con estructuras anidadas.

Preguntas frecuentes

¿Qué relación tienen con los autómatas?

Las expresiones regulares (en su forma teórica) describen exactamente los lenguajes que reconoce un autómata finito, como las máquinas de estados. Los motores de regex convierten el patrón en un autómata y lo recorren con el texto. Las regex de los lenguajes modernos añaden extras (referencias hacia atrás) que ya no son “regulares” en sentido estricto.

¿Dónde más se usan?

En los editores de código (buscar y reemplazar), en la terminal (grep, sed), en hojas de cálculo, en bases de datos (REGEXP en SQL), en la validación de formularios web y en el análisis de registros (logs) de servidores.

Temas relacionados

Fundamentos de Python

Cadenas y métodos de texto.

Máquinas de estados

Los autómatas detrás de las regex.

Git

Otra herramienta del día a día.

Matemáticas

Física

Química

Electrónica

Programación

Inglés

Infantil

Expresiones regulares (regex): sintaxis, grupos y ejemplos en Python

Lo que vas a aprender

Fundamentos

Caracteres

Clases de caracteres

Cuantificadores

Anclas

Grupos y alternativas

Voraces y perezosos

El módulo re de Python

Ejemplos resueltos

Errores frecuentes

Preguntas frecuentes

Temas relacionados

Fundamentos de Python

Máquinas de estados

Git

​Lo que vas a aprender

​Fundamentos

​Caracteres

​Clases de caracteres

​Cuantificadores

​Anclas

​Grupos y alternativas

​Voraces y perezosos

​El módulo re de Python

​Ejemplos resueltos

​Errores frecuentes

​Preguntas frecuentes

​Temas relacionados

Fundamentos de Python

Máquinas de estados

Git

Lo que vas a aprender

Fundamentos

Caracteres

Clases de caracteres

Cuantificadores

Anclas

Grupos y alternativas

Voraces y perezosos

El módulo re de Python

Ejemplos resueltos

Errores frecuentes

Preguntas frecuentes

Temas relacionados