你可以这样做:

"1234567890".match(/.{1,2}/g);
// Results in:
["12", "34", "56", "78", "90"]

如果字符串的大小不是chunk-size的倍数，该方法仍然有效:

"123456789".match(/.{1,2}/g);
// Results in:
["12", "34", "56", "78", "9"]

一般来说，对于任何你想要提取最多n个子字符串的字符串，你可以这样做:

str.match(/.{1,n}/g); // Replace n with the size of the substring

如果你的字符串可以包含换行符或回车，你会这样做:

str.match(/(.|[\r\n]){1,n}/g); // Replace n with the size of the substring

至于性能，我用了大约10k个字符，在Chrome上花了一秒钟多一点的时间。YMMV。

这也可以用在可重用函数中:

function chunkString(str, length) {
  return str.match(new RegExp('.{1,' + length + '}', 'g'));
}

我对上述解决方案的问题是，不管在句子中的位置如何，它都将字符串划分为正式的大小块。

我认为下面的方法比较好;虽然它需要一些性能调整:

 static chunkString(str, length, size,delimiter='\n' ) {
        const result = [];
        for (let i = 0; i < str.length; i++) {
            const lastIndex = _.lastIndexOf(str, delimiter,size + i);
            result.push(str.substr(i, lastIndex - i));
            i = lastIndex;
        }
        return result;
    }

比较match, slice, substr和substring 不同块大小的匹配和切片的比较 小块大小的匹配和切片的比较

底线:

match非常低效，slice更好，在Firefox上substr/substring更好 匹配对于短字符串来说效率更低(即使使用缓存的regex -可能是因为regex解析设置时间) 对于大块大小的匹配效率更低(可能是由于无法“跳跃”) 对于更长的字符串和非常小的块大小，match在旧的IE上优于slice，但在所有其他系统上仍然失败 jsperf岩石

你可以在没有正则表达式的情况下使用reduce():

(str, n) => {
  return str.split('').reduce(
    (acc, rec, index) => {
      return ((index % n) || !(index)) ? acc.concat(rec) : acc.concat(',', rec)
    },
    ''
  ).split(',')
}

以原型函数的形式:

String.prototype.lsplit = function(){
    return this.match(new RegExp('.{1,'+ ((arguments.length==1)?(isFinite(String(arguments[0]).trim())?arguments[0]:false):1) +'}', 'g'));
}

使用npm库"chkchars" 但是请记住，要确保给定的字符串长度完全除以“number”参数。

const phrase = "1110010111010011100101110100010000011100101110100111001011101001011101001110010111010001000001110010111010011100101110100"
const number = 7

chkchars.splitToChunks(phrase, number)

// result => ['1110010', '1110100','1110010', '1110100','0100000', '1110010','1110100', '1110010','1110100', '1011101','0011100', '1011101','0001000','0011100','1011101', '0011100','1011101']

// perf => 0.287ms