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))

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]]'

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））

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 )]

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)

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))