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（）。

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']

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), ...]

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

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。