使用Python 3.8中的赋值表达式，它变得非常好：

import itertools

def batch(iterable, size):
    it = iter(iterable)
    while item := list(itertools.islice(it, size)):
        yield item

这适用于任意可迭代的对象，而不仅仅是列表。

>>> import pprint
>>> pprint.pprint(list(batch(range(75), 10)))
[[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],
 [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]]

更新

从Python 3.12开始，这个精确的实现可以作为itertools.batch获得

我想我没有看到这个选项，所以只需添加另一个：）：

def chunks(iterable, chunk_size):
  i = 0;
  while i < len(iterable):
    yield iterable[i:i+chunk_size]
    i += chunk_size

假设列表是第一个

import math

# length of the list len(lst) is ln
# size of a chunk is size

for num in range ( math.ceil(ln/size) ):
    start, end = num*size, min((num+1)*size, ln)
    print(lst[start:end])

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)

一个简单的解决方案

OP已请求“相等大小的块”。我将“等尺寸”理解为“平衡”尺寸：如果尺寸不可能相等（例如，23/5），我们正在寻找尺寸大致相同的物品组。

这里的输入是：

项目列表：input_list（例如，23个数字的列表）要拆分这些项目的组数：n个组（例如5个）

输入：

input_list = list(range(23))
n_groups = 5

连续元素组：

approx_sizes = len(input_list)/n_groups 

groups_cont = [input_list[int(i*approx_sizes):int((i+1)*approx_sizes)] 
               for i in range(n_groups)]

“每N个”元素组：

groups_leap = [input_list[i::n_groups] 
               for i in range(n_groups)]

后果

print(len(input_list))

print('Contiguous elements lists:')
print(groups_cont)

print('Leap every "N" items lists:')
print(groups_leap)

将输出：23连续元素列表：[[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16, 17], [18, 19, 20, 21, 22]]跳过每“N”个项目列表：[[0, 5, 10, 15, 20], [1, 6, 11, 16, 21], [2, 7, 12, 17, 22], [3, 8, 13, 18], [4, 9, 14, 19]]

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))