假设列表是第一个

import math

# length of the list len(lst) is ln
# size of a chunk is size

for num in range ( math.ceil(ln/size) ):
    start, end = num*size, min((num+1)*size, ln)
    print(lst[start:end])

因为这里的每个人都在谈论迭代器。boltons有一个完美的方法，叫做iterutils.chunked_iter。

from boltons import iterutils

list(iterutils.chunked_iter(list(range(50)), 11))

输出：

[[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]]

但如果您不想在内存上手下留情，您可以使用旧方法，首先使用iterutils.chunked存储完整列表。

在这一点上，我认为我们需要一个递归生成器，以防万一。。。

在python 2中：

def chunks(li, n):
    if li == []:
        return
    yield li[:n]
    for e in chunks(li[n:], n):
        yield e

在python 3中：

def chunks(li, n):
    if li == []:
        return
    yield li[:n]
    yield from chunks(li[n:], n)

此外，在大规模外星人入侵的情况下，装饰递归生成器可能会变得很方便：

def dec(gen):
    def new_gen(li, n):
        for e in gen(li, n):
            if e == []:
                return
            yield e
    return new_gen

@dec
def chunks(li, n):
    yield li[:n]
    for e in chunks(li[n:], n):
        yield e

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')

呵呵，单行版本

In [48]: chunk = lambda ulist, step:  map(lambda i: ulist[i:i+step],  xrange(0, len(ulist), step))

In [49]: chunk(range(1,100), 10)
Out[49]: 
[[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, 75, 76, 77, 78, 79, 80],
 [81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90],
 [91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]]

不要重新发明轮子。

更新：即将发布的Python 3.12引入了itertools.batch，最终解决了这个问题。见下文。

鉴于

import itertools as it
import collections as ct

import more_itertools as mit


iterable = range(11)
n = 3

Code

itertools.batch++

list(it.batched(iterable, n))
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10]]

更多工具+

list(mit.chunked(iterable, n))
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10]]

list(mit.sliced(iterable, n))
# [range(0, 3), range(3, 6), range(6, 9), range(9, 11)]

list(mit.grouper(n, iterable))
# [(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, None)]

list(mit.windowed(iterable, len(iterable)//n, step=n))
# [(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, None)]

list(mit.chunked_even(iterable, n))
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10]]

（或DIY，如果你愿意）

标准库

list(it.zip_longest(*[iter(iterable)] * n))
# [(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, None)]

d = {}
for i, x in enumerate(iterable):
    d.setdefault(i//n, []).append(x)
    

list(d.values())
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10]]

dd = ct.defaultdict(list)
for i, x in enumerate(iterable):
    dd[i//n].append(x)
    

list(dd.values())
# [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10]]

工具书类

more_itertools.chunked（相关已发布）更多intertools.slicedmore_itertools.grouper（相关文章）more_itertools.windowd（另请参见错开、zip_offset）更多intertools.chunked_evenzip_langest（相关帖子，相关帖子）setdefault（排序结果需要Python 3.6+）collections.defaultdict（排序结果需要Python 3.6+）

+第三方库，实现itertools配方等。>pip安装更多工具

++Python标准库3.12+中包含的.batched类似于more_itertools.chunked。