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 [])

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]]

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]]

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]]

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：

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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）：

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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)

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), ...]