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 [])

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

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 ...

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)]]

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 [])

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)]