另一个更明确的版本。

def chunkList(initialList, chunkSize):
    """
    This function chunks a list into sub lists 
    that have a length equals to chunkSize.

    Example:
    lst = [3, 4, 9, 7, 1, 1, 2, 3]
    print(chunkList(lst, 3)) 
    returns
    [[3, 4, 9], [7, 1, 1], [2, 3]]
    """
    finalList = []
    for i in range(0, len(initialList), chunkSize):
        finalList.append(initialList[i:i+chunkSize])
    return finalList

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。

senderle答案的一个线性版本：

from itertools import islice
from functools import partial

seq = [1,2,3,4,5,6,7]
size = 3
result = list(iter(partial(lambda it: tuple(islice(it, size)), iter(seq)), ()))
assert result == [(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7,)]

就像@AaronHall我来这里找的是大小大致均匀的大块。对此有不同的解释。在我的例子中，如果期望的大小是N，我希望每个组的大小>=N。因此，在上述大多数情况下产生的孤儿应重新分配给其他群体。

这可以通过以下方式完成：

def nChunks(l, n):
    """ Yield n successive chunks from l.
    Works for lists,  pandas dataframes, etc
    """
    newn = int(1.0 * len(l) / n + 0.5)
    for i in xrange(0, n-1):
        yield l[i*newn:i*newn+newn]
    yield l[n*newn-newn:]

（通过将列表拆分为N个长度大致相等的部分），只需将其称为nChunks（l，l/N）或nChunk（l，floor（l/N））

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

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