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]]

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

下面是一个处理任意可迭代项的生成器：

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

例子：

>>> import pprint
>>> pprint.pprint(list(split_seq(xrange(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]]

上面的答案（由koffein给出）有一个小问题：列表总是被分割成相等数量的分割，而不是每个分区的项目数相等。这是我的版本。“//chs+1”考虑到项目的数量可能不能完全除以分区大小，因此最后一个分区将仅被部分填充。

# Given 'l' is your list

chs = 12 # Your chunksize
partitioned = [ l[i*chs:(i*chs)+chs] for i in range((len(l) // chs)+1) ]

一种老式的方法，不需要itertools，但仍然可以使用任意生成器：

def chunks(g, n):
  """divide a generator 'g' into small chunks
  Yields:
    a chunk that has 'n' or less items
  """
  n = max(1, n)
  buff = []
  for item in g:
    buff.append(item)
    if len(buff) == n:
      yield buff
      buff = []
  if buff:
    yield buff

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。