这项任务可以在公认答案中使用生成器轻松完成。我正在添加实现长度方法的类实现，这可能对某些人有用。我需要知道进度（使用tqdm），所以生成器应该返回块的数量。

class ChunksIterator(object):
    def __init__(self, data, n):
        self._data = data
        self._l = len(data)
        self._n = n

    def __iter__(self):
        for i in range(0, self._l, self._n):
            yield self._data[i:i + self._n]

    def __len__(self):
        rem = 1 if self._l % self._n != 0 else 0
        return self._l // self._n + rem

用法：

it = ChunksIterator([1,2,3,4,5,6,7,8,9], 2)
print(len(it))
for i in it:
  print(i)

我不喜欢按块大小拆分元素的想法，例如，脚本可以将101到3个块划分为[50，50，1]。为了我的需要，我需要按比例分配，保持秩序不变。首先我写了自己的剧本，效果很好，而且很简单。但我后来看到了这个答案，剧本比我的好，我想是这样的。这是我的脚本：

def proportional_dividing(N, n):
    """
    N - length of array (bigger number)
    n - number of chunks (smaller number)
    output - arr, containing N numbers, diveded roundly to n chunks
    """
    arr = []
    if N == 0:
        return arr
    elif n == 0:
        arr.append(N)
        return arr
    r = N // n
    for i in range(n-1):
        arr.append(r)
    arr.append(N-r*(n-1))

    last_n = arr[-1]
    # last number always will be r <= last_n < 2*r
    # when last_n == r it's ok, but when last_n > r ...
    if last_n > r:
        # ... and if difference too big (bigger than 1), then
        if abs(r-last_n) > 1:
            #[2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 7] # N=29, n=12
            # we need to give unnecessary numbers to first elements back
            diff = last_n - r
            for k in range(diff):
                arr[k] += 1
            arr[-1] = r
            # and we receive [3, 3, 3, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2]
    return arr

def split_items(items, chunks):
    arr = proportional_dividing(len(items), chunks)
    splitted = []
    for chunk_size in arr:
        splitted.append(items[:chunk_size])
        items = items[chunk_size:]
    print(splitted)
    return splitted

items = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]
chunks = 3
split_items(items, chunks)
split_items(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','g','k','l', 'm'], 3)
split_items(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','g','k','l', 'm', 'n'], 3)
split_items(range(100), 4)
split_items(range(99), 4)
split_items(range(101), 4)

和输出：

[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11]]
[['a', 'b', 'c', 'd'], ['e', 'f', 'g', 'h'], ['i', 'g', 'k', 'l', 'm']]
[['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], ['f', 'g', 'h', 'i', 'g'], ['k', 'l', 'm', 'n']]
[range(0, 25), range(25, 50), range(50, 75), range(75, 100)]
[range(0, 25), range(25, 50), range(50, 75), range(75, 99)]
[range(0, 25), range(25, 50), range(50, 75), range(75, 101)]

toolz库具有如下分区函数：

from toolz.itertoolz.core import partition

list(partition(2, [1, 2, 3, 4]))
[(1, 2), (3, 4)]

>>> def f(x, n, acc=[]): return f(x[n:], n, acc+[(x[:n])]) if x else acc
>>> f("Hallo Welt", 3)
['Hal', 'lo ', 'Wel', 't']
>>> 

如果你在括号里-我拿起了一本关于Erlang的书：）

我在不创建temorary列表对象的情况下提出了以下解决方案，该对象可以与任何可迭代对象一起使用。请注意，此版本适用于Python 2.x：

def chunked(iterable, size):
    stop = []
    it = iter(iterable)
    def _next_chunk():
        try:
            for _ in xrange(size):
                yield next(it)
        except StopIteration:
            stop.append(True)
            return

    while not stop:
        yield _next_chunk()

for it in chunked(xrange(16), 4):
   print list(it)

输出：

[0, 1, 2, 3]
[4, 5, 6, 7]
[8, 9, 10, 11]
[12, 13, 14, 15] 
[]

正如您所看到的，如果len（可迭代）%size==0，那么我们有额外的空迭代器对象。但我不认为这是个大问题。

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), ...]