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（）。

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)] 

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。

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 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

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]]