下面是一个简洁的解决方案，它避免了正则表达式和缓慢的python循环:

def principal_period(s):
    i = (s+s).find(s, 1, -1)
    return None if i == -1 else s[:i]

请参阅由@davidism开始的社区Wiki回答以获得基准测试结果。总之,

David Zhang的解决方案显然是赢家，在大型示例集中，它的表现至少比其他所有解决方案好5倍。

(这是我的原话，不是我的。)

这是基于这样的观察:当且仅当字符串等于自身的非平凡旋转时，它是周期性的。感谢@AleksiTorhamo实现了从(s+s)[1:-1]中第一次出现的s的索引中恢复主周期，并通知我Python的string.find的可选开始和结束参数。

这是一个直接的解决方案，没有正则表达式。

对于从第0个索引开始，长度为1到len(s)的s子字符串，检查substr是否是重复模式。这个检查可以通过将substr与它自身的ratio乘以连接来执行，这样形成的字符串长度等于s的长度。因此ratio=len(s)/len(substr)。

当找到第一个这样的子字符串时返回。这将提供尽可能小的子字符串(如果存在的话)。

def check_repeat(s):
    for i in range(1, len(s)):
        substr = s[:i]
        ratio = len(s)/len(substr)
        if substr * ratio == s:
            print 'Repeating on "%s"' % substr
            return
    print 'Non repeating'

>>> check_repeat('254725472547')
Repeating on "2547"
>>> check_repeat('abcdeabcdeabcdeabcde')
Repeating on "abcde"

这个函数运行得非常快(经过测试，在超过100k字符的字符串上，它比这里最快的解决方案快3倍以上，并且重复模式的时间越长，差异就越大)。它试图最小化得到答案所需的比较次数:

def repeats(string):
    n = len(string)
    tried = set([])
    best = None
    nums = [i for i in  xrange(2, int(n**0.5) + 1) if n % i == 0]
    nums = [n/i for i in nums if n/i!=i] + list(reversed(nums)) + [1]
    for s in nums:
        if all(t%s for t in tried):
            print 'Trying repeating string of length:', s
            if string[:s]*(n/s)==string:
                best = s
            else:
                tried.add(s)
    if best:
        return string[:best]

注意，例如对于长度为8的字符串，它只检查大小为4的片段，不需要进一步测试，因为长度为1或2的模式将导致长度为4的重复模式:

>>> repeats('12345678')
Trying repeating string of length: 4
None

# for this one we need only 2 checks 
>>> repeats('1234567812345678')
Trying repeating string of length: 8
Trying repeating string of length: 4
'12345678'

Non-regex解决方案:

def repeat(string):
    for i in range(1, len(string)//2+1):
        if not len(string)%len(string[0:i]) and string[0:i]*(len(string)//len(string[0:i])) == string:
            return string[0:i]

更快的非正则表达式解决方案，感谢@ThatWeirdo(见评论):

def repeat(string):
    l = len(string)
    for i in range(1, len(string)//2+1):
        if l%i: continue
        s = string[0:i]
        if s*(l//i) == string:
            return s

上面的解决方案很少会比原来的方案慢几个百分点，但通常会快一点——有时会快很多。对于较长的字符串，它仍然没有davidism的更快，对于较短的字符串，zero的regex解决方案更好。它的输出速度最快(根据davidism在github上的测试-见他的答案)，字符串大约为1000-1500个字符。无论如何，在我测试的所有情况下，它都是可靠的第二快(或更好)。谢谢,ThatWeirdo。

测试:

print(repeat('009009009'))
print(repeat('254725472547'))
print(repeat('abcdeabcdeabcdeabcde'))
print(repeat('abcdefg'))
print(repeat('09099099909999'))
print(repeat('02589675192'))

结果:

009
2547
abcde
None
None
None

这里有一个使用正则表达式的解决方案。

import re

REPEATER = re.compile(r"(.+?)\1+$")

def repeated(s):
    match = REPEATER.match(s)
    return match.group(1) if match else None

遍历问题中的例子:

examples = [
    '0045662100456621004566210045662100456621',
    '0072992700729927007299270072992700729927',
    '001443001443001443001443001443001443001443',
    '037037037037037037037037037037037037037037037',
    '047619047619047619047619047619047619047619',
    '002457002457002457002457002457002457002457',
    '001221001221001221001221001221001221001221',
    '001230012300123001230012300123001230012300123',
    '0013947001394700139470013947001394700139470013947',
    '001001001001001001001001001001001001001001001001001',
    '001406469760900140646976090014064697609',
    '004608294930875576036866359447',
    '00469483568075117370892018779342723',
    '004739336492890995260663507109',
    '001508295625942684766214177978883861236802413273',
    '007518796992481203',
    '0071942446043165467625899280575539568345323741',
    '0434782608695652173913',
    '0344827586206896551724137931',
    '002481389578163771712158808933',
    '002932551319648093841642228739',
    '0035587188612099644128113879',
    '003484320557491289198606271777',
    '00115074798619102416570771',
]

for e in examples:
    sub = repeated(e)
    if sub:
        print("%r: %r" % (e, sub))
    else:
        print("%r does not repeat." % e)

．.． 产生如下输出:

'0045662100456621004566210045662100456621': '00456621'
'0072992700729927007299270072992700729927': '00729927'
'001443001443001443001443001443001443001443': '001443'
'037037037037037037037037037037037037037037037': '037'
'047619047619047619047619047619047619047619': '047619'
'002457002457002457002457002457002457002457': '002457'
'001221001221001221001221001221001221001221': '001221'
'001230012300123001230012300123001230012300123': '00123'
'0013947001394700139470013947001394700139470013947': '0013947'
'001001001001001001001001001001001001001001001001001': '001'
'001406469760900140646976090014064697609': '0014064697609'
'004608294930875576036866359447' does not repeat.
'00469483568075117370892018779342723' does not repeat.
'004739336492890995260663507109' does not repeat.
'001508295625942684766214177978883861236802413273' does not repeat.
'007518796992481203' does not repeat.
'0071942446043165467625899280575539568345323741' does not repeat.
'0434782608695652173913' does not repeat.
'0344827586206896551724137931' does not repeat.
'002481389578163771712158808933' does not repeat.
'002932551319648093841642228739' does not repeat.
'0035587188612099644128113879' does not repeat.
'003484320557491289198606271777' does not repeat.
'00115074798619102416570771' does not repeat.

正则表达式(.+?)\1+$分为三部分:

(.+?)是一个匹配组，包含至少一个(但尽可能少)任意字符(因为+?是贪婪的,)。 \1+检查第一部分中匹配组是否至少重复一次。 $检查字符串的结尾，以确保在重复的子字符串之后没有额外的非重复内容(并且使用re.match()确保在重复的子字符串之前没有非重复文本)。

在Python 3.4及以后版本中，你可以放弃$而使用re.fullmatch()，或者(至少在任何Python 2.3版本中)使用re.search()和正则表达式^(.+?)\1+$，所有这些都取决于个人的喜好。

下面是这个问题的不同答案的一些基准。有一些令人惊讶的结果，包括完全不同的性能取决于测试的字符串。

一些函数被修改以适应Python 3(主要是用//替换/以确保整数除法)。如果你看到错误，想要添加你的函数，或者想要添加另一个测试字符串，在Python聊天室ping @ZeroPiraeus。

总之:对于OP在这里(通过这条评论)提供的大量示例数据，最佳和最差的解决方案之间大约有50倍的差异。David Zhang的解决方案显然是赢家，在大型示例集中，它的性能比其他所有解决方案高出约5倍。

在非常大的“不匹配”情况下，有两个答案非常慢。否则，根据测试的不同，这些功能似乎是相同的或明显的赢家。

以下是结果，包括使用matplotlib和seaborn绘制的图，以显示不同的分布:

语料库1(提供的示例-小集)

mean performance:
 0.0003  david_zhang
 0.0009  zero
 0.0013  antti
 0.0013  tigerhawk_2
 0.0015  carpetpython
 0.0029  tigerhawk_1
 0.0031  davidism
 0.0035  saksham
 0.0046  shashank
 0.0052  riad
 0.0056  piotr

median performance:
 0.0003  david_zhang
 0.0008  zero
 0.0013  antti
 0.0013  tigerhawk_2
 0.0014  carpetpython
 0.0027  tigerhawk_1
 0.0031  davidism
 0.0038  saksham
 0.0044  shashank
 0.0054  riad
 0.0058  piotr

语料库2(提供的示例-大集)

mean performance:
 0.0006  david_zhang
 0.0036  tigerhawk_2
 0.0036  antti
 0.0037  zero
 0.0039  carpetpython
 0.0052  shashank
 0.0056  piotr
 0.0066  davidism
 0.0120  tigerhawk_1
 0.0177  riad
 0.0283  saksham

median performance:
 0.0004  david_zhang
 0.0018  zero
 0.0022  tigerhawk_2
 0.0022  antti
 0.0024  carpetpython
 0.0043  davidism
 0.0049  shashank
 0.0055  piotr
 0.0061  tigerhawk_1
 0.0077  riad
 0.0109  saksham

语料库3(边缘情况)

mean performance:
 0.0123  shashank
 0.0375  david_zhang
 0.0376  piotr
 0.0394  carpetpython
 0.0479  antti
 0.0488  tigerhawk_2
 0.2269  tigerhawk_1
 0.2336  davidism
 0.7239  saksham
 3.6265  zero
 6.0111  riad

median performance:
 0.0107  tigerhawk_2
 0.0108  antti
 0.0109  carpetpython
 0.0135  david_zhang
 0.0137  tigerhawk_1
 0.0150  shashank
 0.0229  saksham
 0.0255  piotr
 0.0721  davidism
 0.1080  zero
 1.8539  riad

测试和原始结果可以在这里找到。