下面我有一个解决方案确实有效，但比这个解决方案更重要的是对其他方法的一些评论。首先，一个好的解决方案不应该要求一个循环按顺序遍历子迭代器。如果我跑

g = paged_iter(list(range(50)), 11))
i0 = next(g)
i1 = next(g)
list(i1)
list(i0)

最后一个命令的适当输出是

 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]

not

 []

正如这里大多数基于itertools的解决方案所返回的那样。这不仅仅是关于按顺序访问迭代器的常见无聊限制。想象一个消费者试图清理输入不良的数据，该数据颠倒了5的块的适当顺序，即数据看起来像[B5，A5，D5，C5]，应该像[A5，B5，C5，D5]（其中A5只是五个元素，而不是子列表）。该使用者将查看分组函数的声明行为，并毫不犹豫地编写一个类似

i = 0
out = []
for it in paged_iter(data,5)
    if (i % 2 == 0):
         swapped = it
    else: 
         out += list(it)
         out += list(swapped)
    i = i + 1

如果您偷偷摸摸地假设子迭代器总是按顺序完全使用，那么这将产生神秘的错误结果。如果你想交错块中的元素，情况就更糟了。

其次，大量建议的解决方案隐含地依赖于迭代器具有确定性顺序的事实（例如，迭代器没有设置），尽管使用islice的一些解决方案可能还可以，但我对此感到担忧。

第三，itertools-grouper方法有效，但该方法依赖于zip_langest（或zip）函数的内部行为，而这些行为不是其发布行为的一部分。特别是，grouper函数只起作用，因为在zip_langest（i0…In）中，下一个函数总是按next（i0）、next（i 1）、……的顺序调用。。。在重新开始之前。当grouper传递同一迭代器对象的n个副本时，它依赖于此行为。

最后，虽然下面的解决方案可以得到改进，但如果您对上面的假设进行了批评，即子迭代器是按顺序访问的，并且在没有这个假设的情况下被完全阅读，则必须隐式（通过调用链）或显式（通过deques或其他数据结构）为每个子迭代程序存储元素。所以，不要浪费时间（就像我所做的那样），假设人们可以用一些巧妙的技巧来解决这个问题。

def paged_iter(iterat, n):
    itr = iter(iterat)
    deq = None
    try:
        while(True):
            deq = collections.deque(maxlen=n)
            for q in range(n):
                deq.append(next(itr))
            yield (i for i in deq)
    except StopIteration:
        yield (i for i in deq)

我创建了这两个漂亮的一行程序，它们既高效又懒惰，输入和输出都是可迭代的，而且它们不依赖于任何模块：

首先，一行是完全懒惰的，这意味着它返回迭代器生成迭代器（即，生成的每个块都是迭代器对块的元素进行迭代），如果块非常大或元素一个接一个地缓慢生成，并且在生成时应立即可用，则此版本适用于这种情况：

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chunk_iters = lambda it, n: ((e for i, g in enumerate(((f,), cit)) for j, e in zip(range((1, n - 1)[i]), g)) for cit in (iter(it),) for f in cit)

第二行返回生成列表的迭代器。一旦整个块的元素通过输入迭代器变得可用，或者到达最后一个块的最后一个元素，就会生成每个列表。如果输入元素快速生成或立即全部可用，则应使用此版本。应该使用其他明智的第一个更懒惰的一行代码版本。

在线试用！

chunk_lists = lambda it, n: (l for l in ([],) for i, g in enumerate((it, ((),))) for e in g for l in (l[:len(l) % n] + [e][:1 - i],) if (len(l) % n == 0) != i)

此外，我还提供了第一个chunk_iter的多行版本一行，它返回迭代器生成另一个迭代器（遍历每个chunk的元素）：

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def chunk_iters(it, n):
    cit = iter(it)
    def one_chunk(f):
        yield f
        for i, e in zip(range(n - 1), cit):
            yield e
    for f in cit:
        yield one_chunk(f)

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

def chunks(iterable,n):
    """assumes n is an integer>0
    """
    iterable=iter(iterable)
    while True:
        result=[]
        for i in range(n):
            try:
                a=next(iterable)
            except StopIteration:
                break
            else:
                result.append(a)
        if result:
            yield result
        else:
            break

g1=(i*i for i in range(10))
g2=chunks(g1,3)
print g2
'<generator object chunks at 0x0337B9B8>'
print list(g2)
'[[0, 1, 4], [9, 16, 25], [36, 49, 64], [81]]'

def chunk(input, size):
    return map(None, *([iter(input)] * size))

与任何可迭代的内部数据是生成器对象（不是列表）一个衬垫

In [259]: get_in_chunks = lambda itr,n: ( (v for _,v in g) for _,g in itertools.groupby(enumerate(itr),lambda (ind,_): ind/n))

In [260]: list(list(x) for x in get_in_chunks(range(30),7))
Out[260]:
[[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]]