这是一个生成大小均匀的块的生成器：

def chunks(lst, n):
    """Yield successive n-sized chunks from lst."""
    for i in range(0, len(lst), n):
        yield lst[i:i + n]

import pprint
pprint.pprint(list(chunks(range(10, 75), 10)))
[[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
 [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
 [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
 [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
 [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
 [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
 [70, 71, 72, 73, 74]]

对于Python 2，使用xrange代替range：

def chunks(lst, n):
    """Yield successive n-sized chunks from lst."""
    for i in xrange(0, len(lst), n):
        yield lst[i:i + n]

---

下面是一行理解列表。不过，上面的方法更可取，因为使用命名函数使代码更容易理解。对于Python 3：

[lst[i:i + n] for i in range(0, len(lst), n)]

对于Python 2：

[lst[i:i + n] for i in xrange(0, len(lst), n)]

如果您知道列表大小：

def SplitList(mylist, chunk_size):
    return [mylist[offs:offs+chunk_size] for offs in range(0, len(mylist), chunk_size)]

如果没有（迭代器）：

def IterChunks(sequence, chunk_size):
    res = []
    for item in sequence:
        res.append(item)
        if len(res) >= chunk_size:
            yield res
            res = []
    if res:
        yield res  # yield the last, incomplete, portion

在后一种情况下，如果您可以确保序列始终包含给定大小的整数个块（即没有不完整的最后一个块），则可以用更漂亮的方式重新表述。

下面是一个处理任意可迭代项的生成器：

def split_seq(iterable, size):
    it = iter(iterable)
    item = list(itertools.islice(it, size))
    while item:
        yield item
        item = list(itertools.islice(it, size))

例子：

>>> import pprint
>>> pprint.pprint(list(split_seq(xrange(75), 10)))
[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
 [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
 [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
 [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
 [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
 [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
 [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
 [70, 71, 72, 73, 74]]

呵呵，单行版本

In [48]: chunk = lambda ulist, step:  map(lambda i: ulist[i:i+step],  xrange(0, len(ulist), step))

In [49]: chunk(range(1,100), 10)
Out[49]: 
[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
 [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
 [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30],
 [31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40],
 [41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50],
 [51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60],
 [61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70],
 [71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80],
 [81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90],
 [91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]]

直接从（旧的）Python文档（itertools的配方）：

from itertools import izip, chain, repeat

def grouper(n, iterable, padvalue=None):
    "grouper(3, 'abcdefg', 'x') --> ('a','b','c'), ('d','e','f'), ('g','x','x')"
    return izip(*[chain(iterable, repeat(padvalue, n-1))]*n)

J.F.Sebastian建议的当前版本：

#from itertools import izip_longest as zip_longest # for Python 2.x
from itertools import zip_longest # for Python 3.x
#from six.moves import zip_longest # for both (uses the six compat library)

def grouper(n, iterable, padvalue=None):
    "grouper(3, 'abcdefg', 'x') --> ('a','b','c'), ('d','e','f'), ('g','x','x')"
    return zip_longest(*[iter(iterable)]*n, fillvalue=padvalue)

我猜圭多的时间机器工作了，会工作的。

这些解决方案之所以有效，是因为[iter（iterable）]*n（或早期版本中的等价物）创建了一个迭代器，在列表中重复n次。izip_length然后有效地执行“每个”迭代器的循环；因为这是同一个迭代器，所以每一个这样的调用都会使它前进，从而导致每个这样的zip循环生成一个由n个项组成的元组。

def split_seq(seq, num_pieces):
    start = 0
    for i in xrange(num_pieces):
        stop = start + len(seq[i::num_pieces])
        yield seq[start:stop]
        start = stop

用法：

seq = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

for seq in split_seq(seq, 3):
    print seq

def chunk(lst):
    out = []
    for x in xrange(2, len(lst) + 1):
        if not len(lst) % x:
            factor = len(lst) / x
            break
    while lst:
        out.append([lst.pop(0) for x in xrange(factor)])
    return out

>>> def f(x, n, acc=[]): return f(x[n:], n, acc+[(x[:n])]) if x else acc
>>> f("Hallo Welt", 3)
['Hal', 'lo ', 'Wel', 't']
>>> 

如果你在括号里-我拿起了一本关于Erlang的书：）

非常简单的事情：

def chunks(xs, n):
    n = max(1, n)
    return (xs[i:i+n] for i in range(0, len(xs), n))

对于Python 2，使用xrange（）代替range（）。

不调用len（），这对大型列表很有用：

def splitter(l, n):
    i = 0
    chunk = l[:n]
    while chunk:
        yield chunk
        i += n
        chunk = l[i:i+n]

这是可迭代的：

def isplitter(l, n):
    l = iter(l)
    chunk = list(islice(l, n))
    while chunk:
        yield chunk
        chunk = list(islice(l, n))

上述产品的功能风味：

def isplitter2(l, n):
    return takewhile(bool,
                     (tuple(islice(start, n))
                            for start in repeat(iter(l))))

OR:

def chunks_gen_sentinel(n, seq):
    continuous_slices = imap(islice, repeat(iter(seq)), repeat(0), repeat(n))
    return iter(imap(tuple, continuous_slices).next,())

OR:

def chunks_gen_filter(n, seq):
    continuous_slices = imap(islice, repeat(iter(seq)), repeat(0), repeat(n))
    return takewhile(bool,imap(tuple, continuous_slices))

def chunk(input, size):
    return map(None, *([iter(input)] * size))

简单而优雅

L = range(1, 1000)
print [L[x:x+10] for x in xrange(0, len(L), 10)]

或者如果您愿意：

def chunks(L, n): return [L[x: x+n] for x in xrange(0, len(L), n)]
chunks(L, 10)

例如，如果块大小为3，则可以执行以下操作：

zip(*[iterable[i::3] for i in range(3)]) 

来源：http://code.activestate.com/recipes/303060-group-a-list-into-sequential-n-tuples/

当我的区块大小是固定的数字时，我会使用这个，我可以键入，例如“3”，并且永远不会改变。

考虑使用matplotlib.cbook片段

例如：

import matplotlib.cbook as cbook
segments = cbook.pieces(np.arange(20), 3)
for s in segments:
     print s

def chunks(iterable,n):
    """assumes n is an integer>0
    """
    iterable=iter(iterable)
    while True:
        result=[]
        for i in range(n):
            try:
                a=next(iterable)
            except StopIteration:
                break
            else:
                result.append(a)
        if result:
            yield result
        else:
            break

g1=(i*i for i in range(10))
g2=chunks(g1,3)
print g2
'<generator object chunks at 0x0337B9B8>'
print list(g2)
'[[0, 1, 4], [9, 16, 25], [36, 49, 64], [81]]'

我意识到这个问题已经过时了（在谷歌上被它绊倒了），但肯定像下面这样的问题比任何复杂的建议都要简单和清晰得多，而且只使用切片：

def chunker(iterable, chunksize):
    for i,c in enumerate(iterable[::chunksize]):
        yield iterable[i*chunksize:(i+1)*chunksize]

>>> for chunk in chunker(range(0,100), 10):
...     print list(chunk)
... 
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
[20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]
... etc ...

参见本参考

>>> orange = range(1, 1001)
>>> otuples = list( zip(*[iter(orange)]*10))
>>> print(otuples)
[(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), ... (991, 992, 993, 994, 995, 996, 997, 998, 999, 1000)]
>>> olist = [list(i) for i in otuples]
>>> print(olist)
[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], ..., [991, 992, 993, 994, 995, 996, 997, 998, 999, 1000]]
>>> 

蟒蛇3

我知道这有点过时，但还没有人提到numpy.array_split：

import numpy as np

lst = range(50)
np.array_split(lst, 5)

结果：

[array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),
 array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]),
 array([20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]),
 array([30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39]),
 array([40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49])]

与任何可迭代的内部数据是生成器对象（不是列表）一个衬垫

In [259]: get_in_chunks = lambda itr,n: ( (v for _,v in g) for _,g in itertools.groupby(enumerate(itr),lambda (ind,_): ind/n))

In [260]: list(list(x) for x in get_in_chunks(range(30),7))
Out[260]:
[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6],
 [7, 8, 9, 10, 11, 12, 13],
 [14, 15, 16, 17, 18, 19, 20],
 [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27],
 [28, 29]]

我非常喜欢tzot和J.F.Sebastian提出的Python文档版本，但它有两个缺点：

它不是很明确我通常不希望在最后一个块中有填充值

我在代码中经常使用这个：

from itertools import islice

def chunks(n, iterable):
    iterable = iter(iterable)
    while True:
        yield tuple(islice(iterable, n)) or iterable.next()

更新：一个懒块版本：

from itertools import chain, islice

def chunks(n, iterable):
   iterable = iter(iterable)
   while True:
       yield chain([next(iterable)], islice(iterable, n-1))

toolz库具有如下分区函数：

from toolz.itertoolz.core import partition

list(partition(2, [1, 2, 3, 4]))
[(1, 2), (3, 4)]

如何将列表分割成大小均匀的块？

对我来说，“大小均匀的块”意味着它们都是相同的长度，或者除非有这种选择，长度上的差异最小。例如，21个项目的5个篮子可能具有以下结果：

>>> import statistics
>>> statistics.variance([5,5,5,5,1]) 
3.2
>>> statistics.variance([5,4,4,4,4]) 
0.19999999999999998

更倾向于后一种结果的一个实际原因是：如果你使用这些函数来分配工作，你已经内置了一个可能比其他人完成得好的前景，因此当其他人继续努力工作时，它会无所事事。

此处对其他答案的批评

当我最初写这个答案时，没有一个其他答案是大小均匀的块——它们都会在最后留下一个小块，所以它们没有很好地平衡，并且长度的差异超过了必要的范围。

例如，当前顶部答案以：

[60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
[70, 71, 72, 73, 74]]

其他如列表（grouper（3，range（7））和块（range（7，3））都返回：[（0，1，2），（3，4，5），（6，None，None）]。“无”只是填充，在我看来相当不雅。他们并没有将可迭代项平均分块。

为什么我们不能更好地划分这些呢？

循环解决方案

一个使用itertools.cycle的高级平衡解决方案，这就是我今天可能采用的方法。设置如下：

from itertools import cycle
items = range(10, 75)
number_of_baskets = 10

现在我们需要我们的列表来填充元素：

baskets = [[] for _ in range(number_of_baskets)]

最后，我们将要分配的元素与一个篮子循环压缩在一起，直到元素用完，从语义上讲，这正是我们想要的：

for element, basket in zip(items, cycle(baskets)):
    basket.append(element)

结果如下：

>>> from pprint import pprint
>>> pprint(baskets)
[[10, 20, 30, 40, 50, 60, 70],
 [11, 21, 31, 41, 51, 61, 71],
 [12, 22, 32, 42, 52, 62, 72],
 [13, 23, 33, 43, 53, 63, 73],
 [14, 24, 34, 44, 54, 64, 74],
 [15, 25, 35, 45, 55, 65],
 [16, 26, 36, 46, 56, 66],
 [17, 27, 37, 47, 57, 67],
 [18, 28, 38, 48, 58, 68],
 [19, 29, 39, 49, 59, 69]]

为了使这个解决方案产品化，我们编写了一个函数，并提供了类型注释：

from itertools import cycle
from typing import List, Any

def cycle_baskets(items: List[Any], maxbaskets: int) -> List[List[Any]]:
    baskets = [[] for _ in range(min(maxbaskets, len(items)))]
    for item, basket in zip(items, cycle(baskets)):
        basket.append(item)
    return baskets

在上面，我们列出了物品清单，以及篮子的最大数量。我们创建一个空列表列表，在其中以循环方式追加每个元素。

片

另一个优雅的解决方案是使用切片，特别是不太常用的切片步骤参数。即。：

start = 0
stop = None
step = number_of_baskets

first_basket = items[start:stop:step]

这一点特别优雅，因为切片不关心数据的长度-结果，我们的第一个篮子，只要它需要的长度就可以了。我们只需要增加每个篮子的起点。

事实上，这可能是一行代码，但为了可读性和避免代码过长，我们将使用多行代码：

from typing import List, Any

def slice_baskets(items: List[Any], maxbaskets: int) -> List[List[Any]]:
    n_baskets = min(maxbaskets, len(items))
    return [items[i::n_baskets] for i in range(n_baskets)]

来自itertools模块的islice将提供一种懒惰的迭代方法，就像问题中最初要求的那样。

我不认为大多数用例会受益匪浅，因为原始数据已经在列表中完全具体化，但对于大型数据集，它可以节省近一半的内存使用。

from itertools import islice
from typing import List, Any, Generator
    
def yield_islice_baskets(items: List[Any], maxbaskets: int) -> Generator[List[Any], None, None]:
    n_baskets = min(maxbaskets, len(items))
    for i in range(n_baskets):
        yield islice(items, i, None, n_baskets)

查看结果：

from pprint import pprint

items = list(range(10, 75))
pprint(cycle_baskets(items, 10))
pprint(slice_baskets(items, 10))
pprint([list(s) for s in yield_islice_baskets(items, 10)])

更新了以前的解决方案

这是另一个平衡的解决方案，改编自我过去在生产中使用的函数，它使用模运算符：

def baskets_from(items, maxbaskets=25):
    baskets = [[] for _ in range(maxbaskets)]
    for i, item in enumerate(items):
        baskets[i % maxbaskets].append(item)
    return filter(None, baskets) 

我创建了一个生成器，如果您将其放入列表中，它也会执行同样的操作：

def iter_baskets_from(items, maxbaskets=3):
    '''generates evenly balanced baskets from indexable iterable'''
    item_count = len(items)
    baskets = min(item_count, maxbaskets)
    for x_i in range(baskets):
        yield [items[y_i] for y_i in range(x_i, item_count, baskets)]
    

最后，由于我看到上述所有函数都以连续的顺序返回元素（正如给定的那样）：

def iter_baskets_contiguous(items, maxbaskets=3, item_count=None):
    '''
    generates balanced baskets from iterable, contiguous contents
    provide item_count if providing a iterator that doesn't support len()
    '''
    item_count = item_count or len(items)
    baskets = min(item_count, maxbaskets)
    items = iter(items)
    floor = item_count // baskets 
    ceiling = floor + 1
    stepdown = item_count % baskets
    for x_i in range(baskets):
        length = ceiling if x_i < stepdown else floor
        yield [items.next() for _ in range(length)]

输出

要测试它们：

print(baskets_from(range(6), 8))
print(list(iter_baskets_from(range(6), 8)))
print(list(iter_baskets_contiguous(range(6), 8)))
print(baskets_from(range(22), 8))
print(list(iter_baskets_from(range(22), 8)))
print(list(iter_baskets_contiguous(range(22), 8)))
print(baskets_from('ABCDEFG', 3))
print(list(iter_baskets_from('ABCDEFG', 3)))
print(list(iter_baskets_contiguous('ABCDEFG', 3)))
print(baskets_from(range(26), 5))
print(list(iter_baskets_from(range(26), 5)))
print(list(iter_baskets_contiguous(range(26), 5)))

打印结果：

[[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
[[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
[[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
[[0, 8, 16], [1, 9, 17], [2, 10, 18], [3, 11, 19], [4, 12, 20], [5, 13, 21], [6, 14], [7, 15]]
[[0, 8, 16], [1, 9, 17], [2, 10, 18], [3, 11, 19], [4, 12, 20], [5, 13, 21], [6, 14], [7, 15]]
[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17], [18, 19], [20, 21]]
[['A', 'D', 'G'], ['B', 'E'], ['C', 'F']]
[['A', 'D', 'G'], ['B', 'E'], ['C', 'F']]
[['A', 'B', 'C'], ['D', 'E'], ['F', 'G']]
[[0, 5, 10, 15, 20, 25], [1, 6, 11, 16, 21], [2, 7, 12, 17, 22], [3, 8, 13, 18, 23], [4, 9, 14, 19, 24]]
[[0, 5, 10, 15, 20, 25], [1, 6, 11, 16, 21], [2, 7, 12, 17, 22], [3, 8, 13, 18, 23], [4, 9, 14, 19, 24]]
[[0, 1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10], [11, 12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19, 20], [21, 22, 23, 24, 25]]

注意，连续生成器以与其他两个相同的长度模式提供块，但这些项都是有序的，并且它们被均匀地划分，就像可以划分离散元素列表一样。

我很惊讶没有人想到使用iter的双参数形式：

from itertools import islice

def chunk(it, size):
    it = iter(it)
    return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), ())

演示：

>>> list(chunk(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13)]

这适用于任何可迭代的对象，并延迟生成输出。它返回元组而不是迭代器，但我认为它还是有一定的优雅。它也不会垫；如果您需要填充，上面的一个简单变体就足够了：

from itertools import islice, chain, repeat

def chunk_pad(it, size, padval=None):
    it = chain(iter(it), repeat(padval))
    return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), (padval,) * size)

演示：

>>> list(chunk_pad(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, None)]
>>> list(chunk_pad(range(14), 3, 'a'))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, 'a')]

与基于izip_longest的解决方案一样，上面的解决方案也始终适用。据我所知，对于可选pad的函数，没有单行或双线itertools配方。通过结合以上两种方法，这一方法非常接近：

_no_padding = object()

def chunk(it, size, padval=_no_padding):
    if padval == _no_padding:
        it = iter(it)
        sentinel = ()
    else:
        it = chain(iter(it), repeat(padval))
        sentinel = (padval,) * size
    return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), sentinel)

演示：

>>> list(chunk(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13)]
>>> list(chunk(range(14), 3, None))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, None)]
>>> list(chunk(range(14), 3, 'a'))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, 'a')]

我相信这是提议的提供可选填充的最短的分块器。

正如Tomasz Gandor所观察到的，如果两个填充块遇到一长串填充值，它们会意外停止。以下是以合理方式解决该问题的最后一个变体：

_no_padding = object()
def chunk(it, size, padval=_no_padding):
    it = iter(it)
    chunker = iter(lambda: tuple(islice(it, size)), ())
    if padval == _no_padding:
        yield from chunker
    else:
        for ch in chunker:
            yield ch if len(ch) == size else ch + (padval,) * (size - len(ch))

演示：

>>> list(chunk([1, 2, (), (), 5], 2))
[(1, 2), ((), ()), (5,)]
>>> list(chunk([1, 2, None, None, 5], 2, None))
[(1, 2), (None, None), (5, None)]

我专门为此写了一个小图书馆，这里有。库的分块函数特别有效，因为它是作为生成器实现的，因此在某些情况下可以节省大量内存。它也不依赖切片表示法，因此可以使用任意迭代器。

import iterlib

print list(iterlib.chunked(xrange(1, 1000), 10))
# prints [(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), (11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20), ...]

就像@AaronHall我来这里找的是大小大致均匀的大块。对此有不同的解释。在我的例子中，如果期望的大小是N，我希望每个组的大小>=N。因此，在上述大多数情况下产生的孤儿应重新分配给其他群体。

这可以通过以下方式完成：

def nChunks(l, n):
    """ Yield n successive chunks from l.
    Works for lists,  pandas dataframes, etc
    """
    newn = int(1.0 * len(l) / n + 0.5)
    for i in xrange(0, n-1):
        yield l[i*newn:i*newn+newn]
    yield l[n*newn-newn:]

（通过将列表拆分为N个长度大致相等的部分），只需将其称为nChunks（l，l/N）或nChunk（l，floor（l/N））

让r是块大小，L是初始列表，您可以这样做。

chunkL = [ [i for i in L[r*k:r*(k+1)] ] for k in range(len(L)/r)] 

使用列表综合：

l = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12]
k = 5 #chunk size
print [tuple(l[x:y]) for (x, y) in [(x, x+k) for x in range(0, len(l), k)]]

另一个更明确的版本。

def chunkList(initialList, chunkSize):
    """
    This function chunks a list into sub lists 
    that have a length equals to chunkSize.

    Example:
    lst = [3, 4, 9, 7, 1, 1, 2, 3]
    print(chunkList(lst, 3)) 
    returns
    [[3, 4, 9], [7, 1, 1], [2, 3]]
    """
    finalList = []
    for i in range(0, len(initialList), chunkSize):
        finalList.append(initialList[i:i+chunkSize])
    return finalList

我在这个问题的副本中看到了最棒的Python式答案：

from itertools import zip_longest

a = range(1, 16)
i = iter(a)
r = list(zip_longest(i, i, i))
>>> print(r)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9), (10, 11, 12), (13, 14, 15)]

您可以为任何n创建n元组。如果a=范围（1，15），那么结果将是：

[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9), (10, 11, 12), (13, 14, None)]

如果列表被平均划分，那么可以用zip替换zip_langest，否则三元组（13、14、None）将丢失。上面使用了Python 3。对于Python 2，请使用izip_length。

上面的答案（由koffein给出）有一个小问题：列表总是被分割成相等数量的分割，而不是每个分区的项目数相等。这是我的版本。“//chs+1”考虑到项目的数量可能不能完全除以分区大小，因此最后一个分区将仅被部分填充。

# Given 'l' is your list

chs = 12 # Your chunksize
partitioned = [ l[i*chs:(i*chs)+chs] for i in range((len(l) // chs)+1) ]

代码：

def split_list(the_list, chunk_size):
    result_list = []
    while the_list:
        result_list.append(the_list[:chunk_size])
        the_list = the_list[chunk_size:]
    return result_list

a_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

print split_list(a_list, 3)

结果：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10]]

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
CHUNK = 4
[a[i*CHUNK:(i+1)*CHUNK] for i in xrange((len(a) + CHUNK - 1) / CHUNK )]

我在不创建temorary列表对象的情况下提出了以下解决方案，该对象可以与任何可迭代对象一起使用。请注意，此版本适用于Python 2.x：

def chunked(iterable, size):
    stop = []
    it = iter(iterable)
    def _next_chunk():
        try:
            for _ in xrange(size):
                yield next(it)
        except StopIteration:
            stop.append(True)
            return

    while not stop:
        yield _next_chunk()

for it in chunked(xrange(16), 4):
   print list(it)

输出：

[0, 1, 2, 3]
[4, 5, 6, 7]
[8, 9, 10, 11]
[12, 13, 14, 15] 
[]

正如您所看到的，如果len（可迭代）%size==0，那么我们有额外的空迭代器对象。但我不认为这是个大问题。

由于我必须这样做，下面是我的解决方案，给出了一个生成器和一个批量大小：

def pop_n_elems_from_generator(g, n):
    elems = []
    try:
        for idx in xrange(0, n):
            elems.append(g.next())
        return elems
    except StopIteration:
        return elems

在这一点上，我认为我们需要一个递归生成器，以防万一。。。

在python 2中：

def chunks(li, n):
    if li == []:
        return
    yield li[:n]
    for e in chunks(li[n:], n):
        yield e

在python 3中：

def chunks(li, n):
    if li == []:
        return
    yield li[:n]
    yield from chunks(li[n:], n)

此外，在大规模外星人入侵的情况下，装饰递归生成器可能会变得很方便：

def dec(gen):
    def new_gen(li, n):
        for e in gen(li, n):
            if e == []:
                return
            yield e
    return new_gen

@dec
def chunks(li, n):
    yield li[:n]
    for e in chunks(li[n:], n):
        yield e

此时，我认为我们需要强制性的匿名递归函数。

Y = lambda f: (lambda x: x(x))(lambda y: f(lambda *args: y(y)(*args)))
chunks = Y(lambda f: lambda n: [n[0][:n[1]]] + f((n[0][n[1]:], n[1])) if len(n[0]) > 0 else [])

[AA[i:i+SS] for i in range(len(AA))[::SS]]

其中AA是数组，SS是块大小。例如：

>>> AA=range(10,21);SS=3
>>> [AA[i:i+SS] for i in range(len(AA))[::SS]]
[[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20]]
# or [range(10, 13), range(13, 16), range(16, 19), range(19, 21)] in py3

要扩展py3中的范围，请执行以下操作

(py3) >>> [list(AA[i:i+SS]) for i in range(len(AA))[::SS]]
[[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20]]

根据这个答案，得票最多的答案在最后留下一个“矮子”。这是我的解决方案，可以在没有矮子的情况下，尽可能地获得大小均匀的块。它基本上试图准确选择应该拆分列表的小数点，但只需将其舍入到最接近的整数：

from __future__ import division  # not needed in Python 3
def n_even_chunks(l, n):
    """Yield n as even chunks as possible from l."""
    last = 0
    for i in range(1, n+1):
        cur = int(round(i * (len(l) / n)))
        yield l[last:cur]
        last = cur

演示：

>>> pprint.pprint(list(n_even_chunks(list(range(100)), 9)))
[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
 [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21],
 [22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32],
 [33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43],
 [44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55],
 [56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66],
 [67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77],
 [78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88],
 [89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]]
>>> pprint.pprint(list(n_even_chunks(list(range(100)), 11)))
[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
 [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17],
 [18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26],
 [27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35],
 [36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44],
 [45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54],
 [55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63],
 [64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72],
 [73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81],
 [82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90],
 [91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]]

与排名前几的答案进行比较：

>>> pprint.pprint(list(chunks(list(range(100)), 100//9)))
[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
 [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21],
 [22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32],
 [33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43],
 [44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54],
 [55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65],
 [66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76],
 [77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87],
 [88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98],
 [99]]
>>> pprint.pprint(list(chunks(list(range(100)), 100//11)))
[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
 [9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17],
 [18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26],
 [27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35],
 [36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44],
 [45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53],
 [54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62],
 [63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71],
 [72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80],
 [81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89],
 [90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98],
 [99]]

因为这里的每个人都在谈论迭代器。boltons有一个完美的方法，叫做iterutils.chunked_iter。

from boltons import iterutils

list(iterutils.chunked_iter(list(range(50)), 11))

输出：

[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
 [11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21],
 [22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32],
 [33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43],
 [44, 45, 46, 47, 48, 49]]

但如果您不想在内存上手下留情，您可以使用旧方法，首先使用iterutils.chunked存储完整列表。

您可以使用numpy的array_split函数，例如np.array_split（np.array（data），20），将其拆分为20个大小几乎相等的块。

要确保块的大小完全相等，请使用np.split。

下面我有一个解决方案确实有效，但比这个解决方案更重要的是对其他方法的一些评论。首先，一个好的解决方案不应该要求一个循环按顺序遍历子迭代器。如果我跑

g = paged_iter(list(range(50)), 11))
i0 = next(g)
i1 = next(g)
list(i1)
list(i0)

最后一个命令的适当输出是

 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

not

 []

正如这里大多数基于itertools的解决方案所返回的那样。这不仅仅是关于按顺序访问迭代器的常见无聊限制。想象一个消费者试图清理输入不良的数据，该数据颠倒了5的块的适当顺序，即数据看起来像[B5，A5，D5，C5]，应该像[A5，B5，C5，D5]（其中A5只是五个元素，而不是子列表）。该使用者将查看分组函数的声明行为，并毫不犹豫地编写一个类似

i = 0
out = []
for it in paged_iter(data,5)
    if (i % 2 == 0):
         swapped = it
    else: 
         out += list(it)
         out += list(swapped)
    i = i + 1

如果您偷偷摸摸地假设子迭代器总是按顺序完全使用，那么这将产生神秘的错误结果。如果你想交错块中的元素，情况就更糟了。

其次，大量建议的解决方案隐含地依赖于迭代器具有确定性顺序的事实（例如，迭代器没有设置），尽管使用islice的一些解决方案可能还可以，但我对此感到担忧。

第三，itertools-grouper方法有效，但该方法依赖于zip_langest（或zip）函数的内部行为，而这些行为不是其发布行为的一部分。特别是，grouper函数只起作用，因为在zip_langest（i0…In）中，下一个函数总是按next（i0）、next（i 1）、……的顺序调用。。。在重新开始之前。当grouper传递同一迭代器对象的n个副本时，它依赖于此行为。

最后，虽然下面的解决方案可以得到改进，但如果您对上面的假设进行了批评，即子迭代器是按顺序访问的，并且在没有这个假设的情况下被完全阅读，则必须隐式（通过调用链）或显式（通过deques或其他数据结构）为每个子迭代程序存储元素。所以，不要浪费时间（就像我所做的那样），假设人们可以用一些巧妙的技巧来解决这个问题。

def paged_iter(iterat, n):
    itr = iter(iterat)
    deq = None
    try:
        while(True):
            deq = collections.deque(maxlen=n)
            for q in range(n):
                deq.append(next(itr))
            yield (i for i in deq)
    except StopIteration:
        yield (i for i in deq)

还可以将utilspie库的get_chunks函数用作：

>>> from utilspie import iterutils
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(iterutils.get_chunks(a, 5))
[[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9]]

您可以通过pip安装utilspie：

sudo pip install utilspie

免责声明：我是utilspie库的创建者。

这里有一个使用itertools.groupby的想法：

def chunks(l, n):
    c = itertools.count()
    return (it for _, it in itertools.groupby(l, lambda x: next(c)//n))

这将返回一个生成器。如果需要列表列表，只需将最后一行替换为

    return [list(it) for _, it in itertools.groupby(l, lambda x: next(c)//n)]

返回列表列表示例：

>>> chunks('abcdefghij', 4)
[['a', 'b', 'c', 'd'], ['e', 'f', 'g', 'h'], ['i', 'j']]

（因此，是的，这会受到“矮子问题”的影响，在特定情况下，这可能是问题，也可能不是问题。）

还有一个解决方案

def make_chunks(data, chunk_size): 
    while data:
        chunk, data = data[:chunk_size], data[chunk_size:]
        yield chunk

>>> for chunk in make_chunks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 2):
...     print chunk
... 
[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]
[7]
>>> 

这适用于v2/v3，可内联，基于生成器，仅使用标准库：

import itertools
def split_groups(iter_in, group_size):
    return ((x for _, x in item) for _, item in itertools.groupby(enumerate(iter_in), key=lambda x: x[0] // group_size))

没有魔力，但简单而正确：

def chunks(iterable, n):
    """Yield successive n-sized chunks from iterable."""
    values = []
    for i, item in enumerate(iterable, 1):
        values.append(item)
        if i % n == 0:
            yield values
            values = []
    if values:
        yield values

我想我没有看到这个选项，所以只需添加另一个：）：

def chunks(iterable, chunk_size):
  i = 0;
  while i < len(iterable):
    yield iterable[i:i+chunk_size]
    i += chunk_size

我很好奇不同方法的性能，这里是：

在Python 3.5.1上测试

import time
batch_size = 7
arr_len = 298937

#---------slice-------------

print("\r\nslice")
start = time.time()
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
while True:
    if not arr:
        break

    tmp = arr[0:batch_size]
    arr = arr[batch_size:-1]
print(time.time() - start)

#-----------index-----------

print("\r\nindex")
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
start = time.time()
for i in range(0, round(len(arr) / batch_size + 1)):
    tmp = arr[batch_size * i : batch_size * (i + 1)]
print(time.time() - start)

#----------batches 1------------

def batch(iterable, n=1):
    l = len(iterable)
    for ndx in range(0, l, n):
        yield iterable[ndx:min(ndx + n, l)]

print("\r\nbatches 1")
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
start = time.time()
for x in batch(arr, batch_size):
    tmp = x
print(time.time() - start)

#----------batches 2------------

from itertools import islice, chain

def batch(iterable, size):
    sourceiter = iter(iterable)
    while True:
        batchiter = islice(sourceiter, size)
        yield chain([next(batchiter)], batchiter)


print("\r\nbatches 2")
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
start = time.time()
for x in batch(arr, batch_size):
    tmp = x
print(time.time() - start)

#---------chunks-------------
def chunks(l, n):
    """Yield successive n-sized chunks from l."""
    for i in range(0, len(l), n):
        yield l[i:i + n]
print("\r\nchunks")
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
start = time.time()
for x in chunks(arr, batch_size):
    tmp = x
print(time.time() - start)

#-----------grouper-----------

from itertools import zip_longest # for Python 3.x
#from six.moves import zip_longest # for both (uses the six compat library)

def grouper(iterable, n, padvalue=None):
    "grouper(3, 'abcdefg', 'x') --> ('a','b','c'), ('d','e','f'), ('g','x','x')"
    return zip_longest(*[iter(iterable)]*n, fillvalue=padvalue)

arr = [i for i in range(0, arr_len)]
print("\r\ngrouper")
start = time.time()
for x in grouper(arr, batch_size):
    tmp = x
print(time.time() - start)

结果：

slice
31.18285083770752

index
0.02184295654296875

batches 1
0.03503894805908203

batches 2
0.22681021690368652

chunks
0.019841909408569336

grouper
0.006506919860839844

我不喜欢按块大小拆分元素的想法，例如，脚本可以将101到3个块划分为[50，50，1]。为了我的需要，我需要按比例分配，保持秩序不变。首先我写了自己的剧本，效果很好，而且很简单。但我后来看到了这个答案，剧本比我的好，我想是这样的。这是我的脚本：

def proportional_dividing(N, n):
    """
    N - length of array (bigger number)
    n - number of chunks (smaller number)
    output - arr, containing N numbers, diveded roundly to n chunks
    """
    arr = []
    if N == 0:
        return arr
    elif n == 0:
        arr.append(N)
        return arr
    r = N // n
    for i in range(n-1):
        arr.append(r)
    arr.append(N-r*(n-1))

    last_n = arr[-1]
    # last number always will be r <= last_n < 2*r
    # when last_n == r it's ok, but when last_n > r ...
    if last_n > r:
        # ... and if difference too big (bigger than 1), then
        if abs(r-last_n) > 1:
            #[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 7] # N=29, n=12
            # we need to give unnecessary numbers to first elements back
            diff = last_n - r
            for k in range(diff):
                arr[k] += 1
            arr[-1] = r
            # and we receive [3, 3, 3, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]
    return arr

def split_items(items, chunks):
    arr = proportional_dividing(len(items), chunks)
    splitted = []
    for chunk_size in arr:
        splitted.append(items[:chunk_size])
        items = items[chunk_size:]
    print(splitted)
    return splitted

items = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]
chunks = 3
split_items(items, chunks)
split_items(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','g','k','l', 'm'], 3)
split_items(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','g','k','l', 'm', 'n'], 3)
split_items(range(100), 4)
split_items(range(99), 4)
split_items(range(101), 4)

和输出：

[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11]]
[['a', 'b', 'c', 'd'], ['e', 'f', 'g', 'h'], ['i', 'g', 'k', 'l', 'm']]
[['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], ['f', 'g', 'h', 'i', 'g'], ['k', 'l', 'm', 'n']]
[range(0, 25), range(25, 50), range(50, 75), range(75, 100)]
[range(0, 25), range(25, 50), range(50, 75), range(75, 99)]
[range(0, 25), range(25, 50), range(50, 75), range(75, 101)]

不要重新发明轮子。

更新：即将发布的Python 3.12引入了itertools.batch，最终解决了这个问题。见下文。

鉴于

import itertools as it
import collections as ct

import more_itertools as mit


iterable = range(11)
n = 3

Code

itertools.batch++

list(it.batched(iterable, n))
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10]]

更多工具+

list(mit.chunked(iterable, n))
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10]]

list(mit.sliced(iterable, n))
# [range(0, 3), range(3, 6), range(6, 9), range(9, 11)]

list(mit.grouper(n, iterable))
# [(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, None)]

list(mit.windowed(iterable, len(iterable)//n, step=n))
# [(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, None)]

list(mit.chunked_even(iterable, n))
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10]]

（或DIY，如果你愿意）

标准库

list(it.zip_longest(*[iter(iterable)] * n))
# [(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, None)]

d = {}
for i, x in enumerate(iterable):
    d.setdefault(i//n, []).append(x)
    

list(d.values())
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10]]

dd = ct.defaultdict(list)
for i, x in enumerate(iterable):
    dd[i//n].append(x)
    

list(dd.values())
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10]]

工具书类

more_itertools.chunked（相关已发布）更多intertools.slicedmore_itertools.grouper（相关文章）more_itertools.windowd（另请参见错开、zip_offset）更多intertools.chunked_evenzip_langest（相关帖子，相关帖子）setdefault（排序结果需要Python 3.6+）collections.defaultdict（排序结果需要Python 3.6+）

+第三方库，实现itertools配方等。>pip安装更多工具

++Python标准库3.12+中包含的.batched类似于more_itertools.chunked。

延迟加载版本

导入pprintpprint.pprint（列表（块（范围（10，75），10））[范围（10、20），范围（20、30），范围（30、40），范围（40、50），范围（50、60），范围（60、70），范围（70，75）]将此实现的结果与接受答案的示例使用结果进行比较。

上面的许多函数都假定整个可迭代函数的长度是预先知道的，或者至少计算起来很便宜。

对于一些流式对象，这意味着首先将完整数据加载到内存中（例如下载整个文件）以获取长度信息。

但是，如果您还不知道完整大小，可以使用以下代码：

def chunks(iterable, size):
    """
    Yield successive chunks from iterable, being `size` long.

    https://stackoverflow.com/a/55776536/3423324
    :param iterable: The object you want to split into pieces.
    :param size: The size each of the resulting pieces should have.
    """
    i = 0
    while True:
        sliced = iterable[i:i + size]
        if len(sliced) == 0:
            # to suppress stuff like `range(max, max)`.
            break
        # end if
        yield sliced
        if len(sliced) < size:
            # our slice is not the full length, so we must have passed the end of the iterator
            break
        # end if
        i += size  # so we start the next chunk at the right place.
    # end while
# end def

这之所以有效，是因为如果您传递了一个iterable的结尾，slice命令将返回less/no元素：

"abc"[0:2] == 'ab'
"abc"[2:4] == 'c'
"abc"[4:6] == ''

我们现在使用切片的结果，并计算生成的块的长度。如果它低于我们的预期，我们知道我们可以结束迭代。

这样，除非访问，否则不会执行迭代器。

python-pydash包可能是一个不错的选择。

from pydash.arrays import chunk
ids = ['22', '89', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', '10', '11', '1']
chunk_ids = chunk(ids,5)
print(chunk_ids)
# output: [['22', '89', '2', '3', '4'], ['5', '6', '7', '8', '9'], ['10', '11', '1']]

有关更多签出pydash块列表的信息

这个问题让我想起Raku（以前的Perl6）.comb（n）方法。它将字符串分成n个大小的块。（还有更多，但我会省略细节。）

在Python3中实现一个类似的函数作为lambda表达式非常简单：

comb = lambda s,n: (s[i:i+n] for i in range(0,len(s),n))

然后你可以这样称呼它：

some_list = list(range(0, 20))  # creates a list of 20 elements
generator = comb(some_list, 4)  # creates a generator that will generate lists of 4 elements
for sublist in generator:
    print(sublist)  # prints a sublist of four elements, as it's generated

当然，您不必将生成器分配给变量；你可以直接这样循环：

for sublist in comb(some_list, 4):
    print(sublist)  # prints a sublist of four elements, as it's generated

另外，此comb（）函数还对字符串进行操作：

list( comb('catdogant', 3) )  # returns ['cat', 'dog', 'ant']

一种老式的方法，不需要itertools，但仍然可以使用任意生成器：

def chunks(g, n):
  """divide a generator 'g' into small chunks
  Yields:
    a chunk that has 'n' or less items
  """
  n = max(1, n)
  buff = []
  for item in g:
    buff.append(item)
    if len(buff) == n:
      yield buff
      buff = []
  if buff:
    yield buff

使用Python 3.8中的赋值表达式，它变得非常好：

import itertools

def batch(iterable, size):
    it = iter(iterable)
    while item := list(itertools.islice(it, size)):
        yield item

这适用于任意可迭代的对象，而不仅仅是列表。

>>> import pprint
>>> pprint.pprint(list(batch(range(75), 10)))
[[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9],
 [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19],
 [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29],
 [30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39],
 [40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49],
 [50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59],
 [60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
 [70, 71, 72, 73, 74]]

更新

从Python 3.12开始，这个精确的实现可以作为itertools.batch获得

def main():
  print(chunkify([1,2,3,4,5,6],2))

def chunkify(list, n):
  chunks = []
  for i in range(0, len(list), n):
    chunks.append(list[i:i+n])
  return chunks

main()

我认为这很简单，可以为您提供数组的一部分。

任何可迭代的通用分块器，使用户可以选择如何在结尾处处理部分分块。

在Python 3上测试。

分块.py

from enum import Enum

class PartialChunkOptions(Enum):
    INCLUDE = 0
    EXCLUDE = 1
    PAD = 2
    ERROR = 3

class PartialChunkException(Exception):
    pass

def chunker(iterable, n, on_partial=PartialChunkOptions.INCLUDE, pad=None):
    """
    A chunker yielding n-element lists from an iterable, with various options
    about what to do about a partial chunk at the end.

    on_partial=PartialChunkOptions.INCLUDE (the default):
                     include the partial chunk as a short (<n) element list

    on_partial=PartialChunkOptions.EXCLUDE
                     do not include the partial chunk

    on_partial=PartialChunkOptions.PAD
                     pad to an n-element list 
                     (also pass pad=<pad_value>, default None)

    on_partial=PartialChunkOptions.ERROR
                     raise a RuntimeError if a partial chunk is encountered
    """

    on_partial = PartialChunkOptions(on_partial)        

    iterator = iter(iterable)
    while True:
        vals = []
        for i in range(n):
            try:
                vals.append(next(iterator))
            except StopIteration:
                if vals:
                    if on_partial == PartialChunkOptions.INCLUDE:
                        yield vals
                    elif on_partial == PartialChunkOptions.EXCLUDE:
                        pass
                    elif on_partial == PartialChunkOptions.PAD:
                        yield vals + [pad] * (n - len(vals))
                    elif on_partial == PartialChunkOptions.ERROR:
                        raise PartialChunkException
                    return
                return
        yield vals

测试.py

import chunker

chunk_size = 3

for it in (range(100, 107),
          range(100, 109)):

    print("\nITERABLE TO CHUNK: {}".format(it))
    print("CHUNK SIZE: {}".format(chunk_size))

    for option in chunker.PartialChunkOptions.__members__.values():
        print("\noption {} used".format(option))
        try:
            for chunk in chunker.chunker(it, chunk_size, on_partial=option):
                print(chunk)
        except chunker.PartialChunkException:
            print("PartialChunkException was raised")
    print("")

test.py的输出

ITERABLE TO CHUNK: range(100, 107)
CHUNK SIZE: 3

option PartialChunkOptions.INCLUDE used
[100, 101, 102]
[103, 104, 105]
[106]

option PartialChunkOptions.EXCLUDE used
[100, 101, 102]
[103, 104, 105]

option PartialChunkOptions.PAD used
[100, 101, 102]
[103, 104, 105]
[106, None, None]

option PartialChunkOptions.ERROR used
[100, 101, 102]
[103, 104, 105]
PartialChunkException was raised


ITERABLE TO CHUNK: range(100, 109)
CHUNK SIZE: 3

option PartialChunkOptions.INCLUDE used
[100, 101, 102]
[103, 104, 105]
[106, 107, 108]

option PartialChunkOptions.EXCLUDE used
[100, 101, 102]
[103, 104, 105]
[106, 107, 108]

option PartialChunkOptions.PAD used
[100, 101, 102]
[103, 104, 105]
[106, 107, 108]

option PartialChunkOptions.ERROR used
[100, 101, 102]
[103, 104, 105]
[106, 107, 108]

抽象将是

l = [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
n = 3
outList = []
for i in range(n, len(l) + n, n):
    outList.append(l[i-n:i])

print(outList)

这将打印：

[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

我创建了这两个漂亮的一行程序，它们既高效又懒惰，输入和输出都是可迭代的，而且它们不依赖于任何模块：

首先，一行是完全懒惰的，这意味着它返回迭代器生成迭代器（即，生成的每个块都是迭代器对块的元素进行迭代），如果块非常大或元素一个接一个地缓慢生成，并且在生成时应立即可用，则此版本适用于这种情况：

在线试用！

chunk_iters = lambda it, n: ((e for i, g in enumerate(((f,), cit)) for j, e in zip(range((1, n - 1)[i]), g)) for cit in (iter(it),) for f in cit)

第二行返回生成列表的迭代器。一旦整个块的元素通过输入迭代器变得可用，或者到达最后一个块的最后一个元素，就会生成每个列表。如果输入元素快速生成或立即全部可用，则应使用此版本。应该使用其他明智的第一个更懒惰的一行代码版本。

在线试用！

chunk_lists = lambda it, n: (l for l in ([],) for i, g in enumerate((it, ((),))) for e in g for l in (l[:len(l) % n] + [e][:1 - i],) if (len(l) % n == 0) != i)

此外，我还提供了第一个chunk_iter的多行版本一行，它返回迭代器生成另一个迭代器（遍历每个chunk的元素）：

在线试用！

def chunk_iters(it, n):
    cit = iter(it)
    def one_chunk(f):
        yield f
        for i, e in zip(range(n - 1), cit):
            yield e
    for f in cit:
        yield one_chunk(f)

一个简单的解决方案

OP已请求“相等大小的块”。我将“等尺寸”理解为“平衡”尺寸：如果尺寸不可能相等（例如，23/5），我们正在寻找尺寸大致相同的物品组。

这里的输入是：

项目列表：input_list（例如，23个数字的列表）要拆分这些项目的组数：n个组（例如5个）

输入：

input_list = list(range(23))
n_groups = 5

连续元素组：

approx_sizes = len(input_list)/n_groups 

groups_cont = [input_list[int(i*approx_sizes):int((i+1)*approx_sizes)] 
               for i in range(n_groups)]

“每N个”元素组：

groups_leap = [input_list[i::n_groups] 
               for i in range(n_groups)]

后果

print(len(input_list))

print('Contiguous elements lists:')
print(groups_cont)

print('Leap every "N" items lists:')
print(groups_leap)

将输出：23连续元素列表：[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16, 17], [18, 19, 20, 21, 22]]跳过每“N”个项目列表：[[0, 5, 10, 15, 20], [1, 6, 11, 16, 21], [2, 7, 12, 17, 22], [3, 8, 13, 18], [4, 9, 14, 19]]

这项任务可以在公认答案中使用生成器轻松完成。我正在添加实现长度方法的类实现，这可能对某些人有用。我需要知道进度（使用tqdm），所以生成器应该返回块的数量。

class ChunksIterator(object):
    def __init__(self, data, n):
        self._data = data
        self._l = len(data)
        self._n = n

    def __iter__(self):
        for i in range(0, self._l, self._n):
            yield self._data[i:i + self._n]

    def __len__(self):
        rem = 1 if self._l % self._n != 0 else 0
        return self._l // self._n + rem

用法：

it = ChunksIterator([1,2,3,4,5,6,7,8,9], 2)
print(len(it))
for i in it:
  print(i)

senderle答案的一个线性版本：

from itertools import islice
from functools import partial

seq = [1,2,3,4,5,6,7]
size = 3
result = list(iter(partial(lambda it: tuple(islice(it, size)), iter(seq)), ()))
assert result == [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7,)]

假设列表是第一个

import math

# length of the list len(lst) is ln
# size of a chunk is size

for num in range ( math.ceil(ln/size) ):
    start, end = num*size, min((num+1)*size, ln)
    print(lst[start:end])

用户@tzot的解决方案zip_langest（*[iter（lst）]*n，fillvalue=padvalue）非常优雅，但如果lst的长度不能被n整除，它会填充最后一个子列表，以保持其长度与其他子列表的长度匹配。然而，如果这不可取，那么只需使用zip（）生成类似的循环zip，并将lst的剩余元素（不能生成“完整”子列表）附加到输出即可。

输出示例为ABCDEFG，3->ABC DEF G。

单线版本（Python>=3.8）：

list(map(list, zip(*[iter(lst)]*n))) + ([rest] if (rest:=lst[len(lst)//n*n : ]) else [])

A函数：

def chunkify(lst, chunk_size):
    nested = list(map(list, zip(*[iter(lst)]*chunk_size)))
    rest = lst[len(lst)//chunk_size*chunk_size: ]
    if rest:
        nested.append(rest)
    return nested

生成器（尽管每个批次都是一个元组）：

def chunkify(lst, chunk_size):
    for tup in zip(*[iter(lst)]*chunk_size):
        yield tup
    rest = tuple(lst[len(lst)//chunk_size*chunk_size: ])
    if rest:
        yield rest

它比这里的一些最流行的答案产生相同的输出更快。

my_list, n = list(range(1_000_000)), 12

%timeit list(chunks(my_list, n))                                         # @Ned_Batchelder
# 36.4 ms ± 1.6 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit [my_list[i:i+n] for i in range(0, len(my_list), n)]              # @Ned_Batchelder
# 34.6 ms ± 1.12 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit it = iter(my_list); list(iter(lambda: list(islice(it, n)), []))  # @senderle
# 60.6 ms ± 5.36 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit list(mit.chunked(my_list, n))                                    # @pylang
# 59.4 ms ± 4.92 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit chunkify(my_list, n)
# 25.8 ms ± 1.84 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

同样，从Python 3.12开始，这个功能将作为itertools模块中的批处理方法来实现（目前是一个配方），因此这个答案很可能会被Python 3.12淘汰。

您可以使用更多的intertools.chunked_甚至与math.eil一起使用。这可能是最容易理解的吗？

from math import ceil
import more_itertools as mit
from pprint import pprint

pprint([*mit.chunked_even(range(19), ceil(19 / 5))])
# [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15], [16, 17, 18]]

pprint([*mit.chunked_even(range(20), ceil(20 / 5))])
# [[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7], [8, 9, 10, 11], [12, 13, 14, 15], [16, 17, 18, 19]]

pprint([*mit.chunked_even(range(21), ceil(21 / 5))])
# [[0, 1, 2, 3, 4],
# [5, 6, 7, 8],
# [9, 10, 11, 12],
# [13, 14, 15, 16],
# [17, 18, 19, 20]]

pprint([*mit.chunked_even(range(3), ceil(3 / 5))])
# [[0], [1], [2]]

itertools模块中的配方提供了两种方法来实现这一点，具体取决于您希望如何处理最终的奇数大小的批次（保留它、用填充值填充它、忽略它或引发异常）：

from itertools import islice, izip_longest

def batched(iterable, n):
    "Batch data into lists of length n. The last batch may be shorter."
    # batched('ABCDEFG', 3) --> ABC DEF G
    it = iter(iterable)
    while True:
        batch = list(islice(it, n))
        if not batch:
            return
        yield batch

def grouper(iterable, n, *, incomplete='fill', fillvalue=None):
    "Collect data into non-overlapping fixed-length chunks or blocks"
    # grouper('ABCDEFG', 3, fillvalue='x') --> ABC DEF Gxx
    # grouper('ABCDEFG', 3, incomplete='strict') --> ABC DEF ValueError
    # grouper('ABCDEFG', 3, incomplete='ignore') --> ABC DEF
    args = [iter(iterable)] * n
    if incomplete == 'fill':
        return zip_longest(*args, fillvalue=fillvalue)
    if incomplete == 'strict':
        return zip(*args, strict=True)
    if incomplete == 'ignore':
        return zip(*args)
    else:
        raise ValueError('Expected fill, strict, or ignore')