不调用len（），这对大型列表很有用：

def splitter(l, n):
    i = 0
    chunk = l[:n]
    while chunk:
        yield chunk
        i += n
        chunk = l[i:i+n]

这是可迭代的：

def isplitter(l, n):
    l = iter(l)
    chunk = list(islice(l, n))
    while chunk:
        yield chunk
        chunk = list(islice(l, n))

上述产品的功能风味：

def isplitter2(l, n):
    return takewhile(bool,
                     (tuple(islice(start, n))
                            for start in repeat(iter(l))))

OR:

def chunks_gen_sentinel(n, seq):
    continuous_slices = imap(islice, repeat(iter(seq)), repeat(0), repeat(n))
    return iter(imap(tuple, continuous_slices).next,())

OR:

def chunks_gen_filter(n, seq):
    continuous_slices = imap(islice, repeat(iter(seq)), repeat(0), repeat(n))
    return takewhile(bool,imap(tuple, continuous_slices))

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。

我非常喜欢tzot和J.F.Sebastian提出的Python文档版本，但它有两个缺点：

它不是很明确我通常不希望在最后一个块中有填充值

我在代码中经常使用这个：

from itertools import islice

def chunks(n, iterable):
    iterable = iter(iterable)
    while True:
        yield tuple(islice(iterable, n)) or iterable.next()

更新：一个懒块版本：

from itertools import chain, islice

def chunks(n, iterable):
   iterable = iter(iterable)
   while True:
       yield chain([next(iterable)], islice(iterable, n-1))

没有魔力，但简单而正确：

def chunks(iterable, n):
    """Yield successive n-sized chunks from iterable."""
    values = []
    for i, item in enumerate(iterable, 1):
        values.append(item)
        if i % n == 0:
            yield values
            values = []
    if values:
        yield values

我很惊讶没有人想到使用iter的双参数形式：

from itertools import islice

def chunk(it, size):
    it = iter(it)
    return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), ())

演示：

>>> list(chunk(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13)]

这适用于任何可迭代的对象，并延迟生成输出。它返回元组而不是迭代器，但我认为它还是有一定的优雅。它也不会垫；如果您需要填充，上面的一个简单变体就足够了：

from itertools import islice, chain, repeat

def chunk_pad(it, size, padval=None):
    it = chain(iter(it), repeat(padval))
    return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), (padval,) * size)

演示：

>>> list(chunk_pad(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, None)]
>>> list(chunk_pad(range(14), 3, 'a'))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, 'a')]

与基于izip_longest的解决方案一样，上面的解决方案也始终适用。据我所知，对于可选pad的函数，没有单行或双线itertools配方。通过结合以上两种方法，这一方法非常接近：

_no_padding = object()

def chunk(it, size, padval=_no_padding):
    if padval == _no_padding:
        it = iter(it)
        sentinel = ()
    else:
        it = chain(iter(it), repeat(padval))
        sentinel = (padval,) * size
    return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), sentinel)

演示：

>>> list(chunk(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13)]
>>> list(chunk(range(14), 3, None))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, None)]
>>> list(chunk(range(14), 3, 'a'))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13, 'a')]

我相信这是提议的提供可选填充的最短的分块器。

正如Tomasz Gandor所观察到的，如果两个填充块遇到一长串填充值，它们会意外停止。以下是以合理方式解决该问题的最后一个变体：

_no_padding = object()
def chunk(it, size, padval=_no_padding):
    it = iter(it)
    chunker = iter(lambda: tuple(islice(it, size)), ())
    if padval == _no_padding:
        yield from chunker
    else:
        for ch in chunker:
            yield ch if len(ch) == size else ch + (padval,) * (size - len(ch))

演示：

>>> list(chunk([1, 2, (), (), 5], 2))
[(1, 2), ((), ()), (5,)]
>>> list(chunk([1, 2, None, None, 5], 2, None))
[(1, 2), (None, None), (5, None)]

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