我在这个问题的副本中看到了最棒的Python式答案：

from itertools import zip_longest

a = range(1, 16)
i = iter(a)
r = list(zip_longest(i, i, i))
>>> print(r)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9), (10, 11, 12), (13, 14, 15)]

您可以为任何n创建n元组。如果a=范围（1，15），那么结果将是：

[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9), (10, 11, 12), (13, 14, None)]

如果列表被平均划分，那么可以用zip替换zip_langest，否则三元组（13、14、None）将丢失。上面使用了Python 3。对于Python 2，请使用izip_length。

还可以将utilspie库的get_chunks函数用作：

>>> from utilspie import iterutils
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(iterutils.get_chunks(a, 5))
[[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9]]

您可以通过pip安装utilspie：

sudo pip install utilspie

免责声明：我是utilspie库的创建者。

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']

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（）。

itertools模块中的配方提供了两种方法来实现这一点，具体取决于您希望如何处理最终的奇数大小的批次（保留它、用填充值填充它、忽略它或引发异常）：

from itertools import islice, izip_longest

def batched(iterable, n):
    "Batch data into lists of length n. The last batch may be shorter."
    # batched('ABCDEFG', 3) --> ABC DEF G
    it = iter(iterable)
    while True:
        batch = list(islice(it, n))
        if not batch:
            return
        yield batch

def grouper(iterable, n, *, incomplete='fill', fillvalue=None):
    "Collect data into non-overlapping fixed-length chunks or blocks"
    # grouper('ABCDEFG', 3, fillvalue='x') --> ABC DEF Gxx
    # grouper('ABCDEFG', 3, incomplete='strict') --> ABC DEF ValueError
    # grouper('ABCDEFG', 3, incomplete='ignore') --> ABC DEF
    args = [iter(iterable)] * n
    if incomplete == 'fill':
        return zip_longest(*args, fillvalue=fillvalue)
    if incomplete == 'strict':
        return zip(*args, strict=True)
    if incomplete == 'ignore':
        return zip(*args)
    else:
        raise ValueError('Expected fill, strict, or ignore')

延迟加载版本

导入pprintpprint.pprint（列表（块（范围（10，75），10））[范围（10、20），范围（20、30），范围（30、40），范围（40、50），范围（50、60），范围（60、70），范围（70，75）]将此实现的结果与接受答案的示例使用结果进行比较。

上面的许多函数都假定整个可迭代函数的长度是预先知道的，或者至少计算起来很便宜。

对于一些流式对象，这意味着首先将完整数据加载到内存中（例如下载整个文件）以获取长度信息。

但是，如果您还不知道完整大小，可以使用以下代码：

def chunks(iterable, size):
    """
    Yield successive chunks from iterable, being `size` long.

    https://stackoverflow.com/a/55776536/3423324
    :param iterable: The object you want to split into pieces.
    :param size: The size each of the resulting pieces should have.
    """
    i = 0
    while True:
        sliced = iterable[i:i + size]
        if len(sliced) == 0:
            # to suppress stuff like `range(max, max)`.
            break
        # end if
        yield sliced
        if len(sliced) < size:
            # our slice is not the full length, so we must have passed the end of the iterator
            break
        # end if
        i += size  # so we start the next chunk at the right place.
    # end while
# end def

这之所以有效，是因为如果您传递了一个iterable的结尾，slice命令将返回less/no元素：

"abc"[0:2] == 'ab'
"abc"[2:4] == 'c'
"abc"[4:6] == ''

我们现在使用切片的结果，并计算生成的块的长度。如果它低于我们的预期，我们知道我们可以结束迭代。

这样，除非访问，否则不会执行迭代器。