由于我必须这样做，下面是我的解决方案，给出了一个生成器和一个批量大小：

def pop_n_elems_from_generator(g, n):
    elems = []
    try:
        for idx in xrange(0, n):
            elems.append(g.next())
        return elems
    except StopIteration:
        return elems

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。

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])

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')

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)]

用户@tzot的解决方案zip_langest（*[iter（lst）]*n，fillvalue=padvalue）非常优雅，但如果lst的长度不能被n整除，它会填充最后一个子列表，以保持其长度与其他子列表的长度匹配。然而，如果这不可取，那么只需使用zip（）生成类似的循环zip，并将lst的剩余元素（不能生成“完整”子列表）附加到输出即可。

输出示例为ABCDEFG，3->ABC DEF G。

单线版本（Python>=3.8）：

list(map(list, zip(*[iter(lst)]*n))) + ([rest] if (rest:=lst[len(lst)//n*n : ]) else [])

A函数：

def chunkify(lst, chunk_size):
    nested = list(map(list, zip(*[iter(lst)]*chunk_size)))
    rest = lst[len(lst)//chunk_size*chunk_size: ]
    if rest:
        nested.append(rest)
    return nested

生成器（尽管每个批次都是一个元组）：

def chunkify(lst, chunk_size):
    for tup in zip(*[iter(lst)]*chunk_size):
        yield tup
    rest = tuple(lst[len(lst)//chunk_size*chunk_size: ])
    if rest:
        yield rest

它比这里的一些最流行的答案产生相同的输出更快。

my_list, n = list(range(1_000_000)), 12

%timeit list(chunks(my_list, n))                                         # @Ned_Batchelder
# 36.4 ms ± 1.6 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit [my_list[i:i+n] for i in range(0, len(my_list), n)]              # @Ned_Batchelder
# 34.6 ms ± 1.12 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit it = iter(my_list); list(iter(lambda: list(islice(it, n)), []))  # @senderle
# 60.6 ms ± 5.36 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit list(mit.chunked(my_list, n))                                    # @pylang
# 59.4 ms ± 4.92 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

%timeit chunkify(my_list, n)
# 25.8 ms ± 1.84 ms per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10 loops each)

同样，从Python 3.12开始，这个功能将作为itertools模块中的批处理方法来实现（目前是一个配方），因此这个答案很可能会被Python 3.12淘汰。