Кажется, нет красивого способа сделать это. Здесь - это страница, на которой есть несколько методов, в том числе:

def split_seq(seq, size):
    newseq = []
    splitsize = 1.0/size*len(seq)
    for i in range(size):
        newseq.append(seq[int(round(i*splitsize)):int(round((i+1)*splitsize))])
    return newseq

Во втором методе я бы перешел к следующей группе из 4 человек, выполнив следующие действия:

ints = ints[4:]

Однако я не проводил никаких измерений производительности, поэтому не знаю, какой из них может быть более эффективным.

Сказав это, я обычно выбираю первый метод. Это некрасиво, но это часто является следствием взаимодействия с внешним миром.

import itertools
def chunks(iterable,size):
    it = iter(iterable)
    chunk = tuple(itertools.islice(it,size))
    while chunk:
        yield chunk
        chunk = tuple(itertools.islice(it,size))

# though this will throw ValueError if the length of ints
# isn't a multiple of four:
for x1,x2,x3,x4 in chunks(ints,4):
    foo += x1 + x2 + x3 + x4

for chunk in chunks(ints,4):
    foo += sum(chunk)

Другой путь:

import itertools
def chunks2(iterable,size,filler=None):
    it = itertools.chain(iterable,itertools.repeat(filler,size-1))
    chunk = tuple(itertools.islice(it,size))
    while len(chunk) == size:
        yield chunk
        chunk = tuple(itertools.islice(it,size))

# x2, x3 and x4 could get the value 0 if the length is not
# a multiple of 4.
for x1,x2,x3,x4 in chunks2(ints,4,0):
    foo += x1 + x2 + x3 + x4

Я фанат

chunk_size= 4
for i in range(0, len(ints), chunk_size):
    chunk = ints[i:i+chunk_size]
    # process chunk of size <= chunk_size

def chunker(seq, size):
    return (seq[pos:pos + size] for pos in range(0, len(seq), size))
# (in python 2 use xrange() instead of range() to avoid allocating a list)

Работает с любой последовательностью:

text = "I am a very, very helpful text"

for group in chunker(text, 7):
   print(repr(group),)
# 'I am a ' 'very, v' 'ery hel' 'pful te' 'xt'

print '|'.join(chunker(text, 10))
# I am a ver|y, very he|lpful text

animals = ['cat', 'dog', 'rabbit', 'duck', 'bird', 'cow', 'gnu', 'fish']

for group in chunker(animals, 3):
    print(group)
# ['cat', 'dog', 'rabbit']
# ['duck', 'bird', 'cow']
# ['gnu', 'fish']

Если список большой, наиболее эффективным способом сделать это будет использование генератора:

def get_chunk(iterable, chunk_size):
    result = []
    for item in iterable:
        result.append(item)
        if len(result) == chunk_size:
            yield tuple(result)
            result = []
    if len(result) > 0:
        yield tuple(result)

for x in get_chunk([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], 3):
    print x

(1, 2, 3)
(4, 5, 6)
(7, 8, 9)
(10,)

Если списки одинакового размера, вы можете объединить их в списки из 4 кортежей с помощью zip(). Например:

# Four lists of four elements each.

l1 = range(0, 4)
l2 = range(4, 8)
l3 = range(8, 12)
l4 = range(12, 16)

for i1, i2, i3, i4 in zip(l1, l2, l3, l4):
    ...

Вот что производит функция zip():

>>> print l1
[0, 1, 2, 3]
>>> print l2
[4, 5, 6, 7]
>>> print l3
[8, 9, 10, 11]
>>> print l4
[12, 13, 14, 15]
>>> print zip(l1, l2, l3, l4)
[(0, 4, 8, 12), (1, 5, 9, 13), (2, 6, 10, 14), (3, 7, 11, 15)]

Если списки большие и вы не хотите объединять их в более крупный список, используйте itertools.izip(), который создает итератор, а не список.

from itertools import izip

for i1, i2, i3, i4 in izip(l1, l2, l3, l4):
    ...

from itertools import izip_longest

def chunker(iterable, chunksize, filler):
    return izip_longest(*[iter(iterable)]*chunksize, fillvalue=filler)

Изменено из раздела рецепты документации Python itertools:

from itertools import zip_longest

def grouper(iterable, n, fillvalue=None):
    args = [iter(iterable)] * n
    return zip_longest(*args, fillvalue=fillvalue)

Пример
В псевдокоде, чтобы пример был лаконичным.

grouper('ABCDEFG', 3, 'x') --> 'ABC' 'DEF' 'Gxx'

Примечание: на Python 2 использует izip_longest вместо zip_longest.

Поскольку об этом еще никто не упоминал, вот решение для zip():

>>> def chunker(iterable, chunksize):
...     return zip(*[iter(iterable)]*chunksize)

Это работает только в том случае, если длина вашей последовательности всегда делится на размер блока или вам не важен конечный блок, если это не так.

Пример:

>>> s = '1234567890'
>>> chunker(s, 3)
[('1', '2', '3'), ('4', '5', '6'), ('7', '8', '9')]
>>> chunker(s, 4)
[('1', '2', '3', '4'), ('5', '6', '7', '8')]
>>> chunker(s, 5)
[('1', '2', '3', '4', '5'), ('6', '7', '8', '9', '0')]

Или используйте itertools.izip для возврата итератора вместо списка:

>>> from itertools import izip
>>> def chunker(iterable, chunksize):
...     return izip(*[iter(iterable)]*chunksize)

Заполнение можно исправить с помощью @ ΤΖΩΤΖΙΟΥ ответ:

>>> from itertools import chain, izip, repeat
>>> def chunker(iterable, chunksize, fillvalue=None):
...     it   = chain(iterable, repeat(fillvalue, chunksize-1))
...     args = [it] * chunksize
...     return izip(*args)

Использование map () вместо zip () устраняет проблему с заполнением в ответе Дж. Ф. Себастьяна:

>>> def chunker(iterable, chunksize):
...   return map(None,*[iter(iterable)]*chunksize)

Пример:

>>> s = '1234567890'
>>> chunker(s, 3)
[('1', '2', '3'), ('4', '5', '6'), ('7', '8', '9'), ('0', None, None)]
>>> chunker(s, 4)
[('1', '2', '3', '4'), ('5', '6', '7', '8'), ('9', '0', None, None)]
>>> chunker(s, 5)
[('1', '2', '3', '4', '5'), ('6', '7', '8', '9', '0')]

Идеальное решение этой проблемы работает с итераторами (а не только с последовательностями). Это также должно быть быстро.

Это решение, предоставленное документацией для itertools:

def grouper(n, iterable, fillvalue=None):
    #"grouper(3, 'ABCDEFG', 'x') --> ABC DEF Gxx"
    args = [iter(iterable)] * n
    return itertools.izip_longest(fillvalue=fillvalue, *args)

Используя ipython %timeit на моем Mac Book Air, я получаю 47,5 мкс за цикл.

Однако для меня это действительно не работает, так как результаты разбиты на группы одинакового размера. Решение без прокладки немного сложнее. Самым наивным решением может быть:

def grouper(size, iterable):
    i = iter(iterable)
    while True:
        out = []
        try:
            for _ in range(size):
                out.append(i.next())
        except StopIteration:
            yield out
            break

        yield out

Просто, но довольно медленно: 693 мкс за цикл

Лучшее решение, которое я мог придумать, использует islice для внутреннего цикла:

def grouper(size, iterable):
    it = iter(iterable)
    while True:
        group = tuple(itertools.islice(it, None, size))
        if not group:
            break
        yield group

С тем же набором данных я получаю 305 нас за цикл.

Невозможно получить чистое решение быстрее, чем это, я предлагаю следующее решение с важной оговоркой: если в ваших входных данных есть экземпляры filldata, вы можете получить неправильный ответ.

def grouper(n, iterable, fillvalue=None):
    #"grouper(3, 'ABCDEFG', 'x') --> ABC DEF Gxx"
    args = [iter(iterable)] * n
    for i in itertools.izip_longest(fillvalue=fillvalue, *args):
        if tuple(i)[-1] == fillvalue:
            yield tuple(v for v in i if v != fillvalue)
        else:
            yield i

Мне очень не нравится этот ответ, но он намного быстрее. 124 мкс за петлю

Еще один ответ, преимущества которого:

1) Легко понять
2) Работает с любой итерацией, а не только с последовательностями (некоторые из приведенных выше ответов будут подавлять дескрипторы файлов)
3) Не загружает чанк в память сразу все
4) Не создает длинный список ссылок на один и тот же итератор в памяти. 5) Нет заполнения значений заливки в конце списка

При этом я не рассчитал время, поэтому он может быть медленнее, чем некоторые из более умных методов, а некоторые преимущества могут быть неуместными с учетом варианта использования.

def chunkiter(iterable, size):
  def inneriter(first, iterator, size):
    yield first
    for _ in xrange(size - 1): 
      yield iterator.next()
  it = iter(iterable)
  while True:
    yield inneriter(it.next(), it, size)

In [2]: i = chunkiter('abcdefgh', 3)
In [3]: for ii in i:                                                
          for c in ii:
            print c,
          print ''
        ...:     
        a b c 
        d e f 
        g h 

Обновлять:
Пара недостатков, связанных с тем, что внутренний и внешний циклы извлекают значения из одного и того же итератора:
1) continue не работает должным образом во внешнем цикле - он просто переходит к следующему элементу, а не пропускает фрагмент. Однако это не похоже на проблему, поскольку во внешнем цикле нечего тестировать. 2) break не работает должным образом во внутреннем цикле - управление снова перейдет во внутренний цикл со следующим элементом в итераторе. Чтобы пропустить целые фрагменты, либо оберните внутренний итератор (ii выше) в кортеж, например for c in tuple(ii), или установить флаг и исчерпать итератор.

Подобно другим предложениям, но не совсем идентично, мне нравится делать это таким образом, потому что это просто и легко читается:

it = iter([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
for chunk in zip(it, it, it, it):
    print chunk

>>> (1, 2, 3, 4)
>>> (5, 6, 7, 8)

Таким образом, вы не получите последний частичный кусок. Если вы хотите получить (9, None, None, None) в качестве последнего фрагмента, просто используйте izip_longest из itertools.

Мне совсем не нравится использование мелких функций и вещей; Я предпочитаю просто использовать срезы:

data = [...]
chunk_size = 10000 # or whatever
chunks = [data[i:i+chunk_size] for i in xrange(0,len(data),chunk_size)]
for chunk in chunks:
    ...

Мне нужно было решение, которое также работало бы с наборами и генераторами. Я не мог придумать ничего очень короткого и красивого, но, по крайней мере, это вполне читабельно.

def chunker(seq, size):
    res = []
    for el in seq:
        res.append(el)
        if len(res) == size:
            yield res
            res = []
    if res:
        yield res

Список:

>>> list(chunker([i for i in range(10)], 3))
[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9]]

Набор:

>>> list(chunker(set([i for i in range(10)]), 3))
[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9]]

Генератор:

>>> list(chunker((i for i in range(10)), 3))
[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9]]

def group_by(iterable, size):
    """Group an iterable into lists that don't exceed the size given.

    >>> group_by([1,2,3,4,5], 2)
    [[1, 2], [3, 4], [5]]

    """
    sublist = []

    for index, item in enumerate(iterable):
        if index > 0 and index % size == 0:
            yield sublist
            sublist = []

        sublist.append(item)

    if sublist:
        yield sublist

Другой подход - использовать форму iter с двумя аргументами:

from itertools import islice

def group(it, size):
    it = iter(it)
    return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), ())

Это можно легко адаптировать для использования заполнения (это похоже на ответ Маркус Джардерот):

from itertools import islice, chain, repeat

def group_pad(it, size, pad=None):
    it = chain(iter(it), repeat(pad))
    return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), (pad,) * size)

Их даже можно комбинировать для дополнительного заполнения:

_no_pad = object()
def group(it, size, pad=_no_pad):
    if pad == _no_pad:
        it = iter(it)
        sentinel = ()
    else:
        it = chain(iter(it), repeat(pad))
        sentinel = (pad,) * size
    return iter(lambda: tuple(islice(it, size)), sentinel)

Вы можете использовать функцию перегородка или куски из библиотеки веселье:

from funcy import partition

for a, b, c, d in partition(4, ints):
    foo += a * b * c * d

Эти функции также имеют версии итератора ipartition и ichunks, которые в этом случае будут более эффективными.

Вы также можете заглянуть в их реализация.

Однострочное специальное решение для перебора списка x кусками размером 4 -

for a, b, c, d in zip(x[0::4], x[1::4], x[2::4], x[3::4]):
    ... do something with a, b, c and d ...

Чтобы избежать всех преобразований в список import itertools и:

>>> for k, g in itertools.groupby(xrange(35), lambda x: x/10):
...     list(g)

Производит:

... 
0 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
1 [10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
2 [20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]
3 [30, 31, 32, 33, 34]
>>> 

Я проверил groupby, и он не преобразуется в список и не использует len, поэтому я (думаю) это задержит разрешение каждого значения до тех пор, пока оно не будет фактически использовано. К сожалению, ни один из доступных ответов (на данный момент) не предлагал такой вариант.

Очевидно, что если вам нужно обрабатывать каждый элемент по очереди, вложите цикл for в g:

for k,g in itertools.groupby(xrange(35), lambda x: x/10):
    for i in g:
       # do what you need to do with individual items
    # now do what you need to do with the whole group

В частности, меня интересовала необходимость использования генератора для отправки изменений пакетами до 1000 в API Gmail:

    messages = a_generator_which_would_not_be_smart_as_a_list
    for idx, batch in groupby(messages, lambda x: x/1000):
        batch_request = BatchHttpRequest()
        for message in batch:
            batch_request.add(self.service.users().messages().modify(userId='me', id=message['id'], body=msg_labels))
        http = httplib2.Http()
        self.credentials.authorize(http)
        batch_request.execute(http=http)

С NumPy это просто:

ints = array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
for int1, int2 in ints.reshape(-1, 2):
    print(int1, int2)

выход:

1 2
3 4
5 6
7 8

Сначала я спроектировал его для разделения строк на подстроки для анализа строки, содержащей шестнадцатеричный код. Сегодня превратил его в сложный, но простой генератор.

def chunker(iterable, size, reductor, condition):
    it = iter(iterable)
    def chunk_generator():
        return (next(it) for _ in range(size))
    chunk = reductor(chunk_generator())
    while condition(chunk):
        yield chunk
        chunk = reductor(chunk_generator())

Аргументы:

Очевидные

• iterable - это любой итератор / итератор / генератор, продолжающий / генерирующий / повторяющий входные данные,
• size - это, конечно, размер фрагмента, который вы хотите получить,

Интереснее

• reductor - это вызываемый объект, который получает генератор, повторяющий содержимое блока. Я ожидал, что он вернет последовательность или строку, но я этого не требую.

  В качестве этого аргумента можно передать, например, list, tuple, set, frozenset,
  . или что-нибудь более интересное. Я бы передал эту функцию, вернув строку
  (при условии, что iterable содержит / генерирует / перебирает строки):

  def concatenate(iterable):
      return ''.join(iterable)
  

  ^{Note that reductor can cause closing generator by raising exception.}

• condition - это вызываемый объект, который получает все, что вернул reductor. Он решает утвердить и уступить его (возвращая что-либо оценивающее в True),
  или отклонить его и завершить работу генератора (вернув что-нибудь другое или вызвав исключение).

  Когда количество элементов в iterable не делится на size, когда it исчерпывается, reductor получит генератор, генерирующий меньше элементов, чем size.
  Назовем эти элементы длится элементы.

  Я предложил передать в качестве аргумента две функции:

  • lambda x:x - будет выдан длится элементы.

  • lambda x: len(x)==<size> - длится элементы будет отклонен. ^{replace <size> using number equal to size}

По поводу решения, предоставленного J.F. Sebastianздесь:

def chunker(iterable, chunksize):
    return zip(*[iter(iterable)]*chunksize)

Это умно, но имеет один недостаток - всегда возвращать кортеж. Как вместо этого получить строку?
Конечно, вы можете написать ''.join(chunker(...)), но временный кортеж все равно создается.

Вы можете избавиться от временного кортежа, написав собственный zip, например:

class IteratorExhausted(Exception):
    pass

def translate_StopIteration(iterable, to=IteratorExhausted):
    for i in iterable:
        yield i
    raise to # StopIteration would get ignored because this is generator,
             # but custom exception can leave the generator.

def custom_zip(*iterables, reductor=tuple):
    iterators = tuple(map(translate_StopIteration, iterables))
    while True:
        try:
            yield reductor(next(i) for i in iterators)
        except IteratorExhausted: # when any of iterators get exhausted.
            break

потом

def chunker(data, size, reductor=tuple):
    return custom_zip(*[iter(data)]*size, reductor=reductor)

Пример использования:

>>> for i in chunker('12345', 2):
...     print(repr(i))
...
('1', '2')
('3', '4')
>>> for i in chunker('12345', 2, ''.join):
...     print(repr(i))
...
'12'
'34'

Вот чанкер без импорта, который поддерживает генераторы:

def chunks(seq, size):
    it = iter(seq)
    while True:
        ret = tuple(next(it) for _ in range(size))
        if len(ret) == size:
            yield ret
        else:
            raise StopIteration()

Пример использования:

>>> def foo():
...     i = 0
...     while True:
...         i += 1
...         yield i
...
>>> c = chunks(foo(), 3)
>>> c.next()
(1, 2, 3)
>>> c.next()
(4, 5, 6)
>>> list(chunks('abcdefg', 2))
[('a', 'b'), ('c', 'd'), ('e', 'f')]

itertools.groupby легко заставить работать, чтобы вы получали итерацию из итераций, без создания каких-либо временных списков:

groupby(iterable, (lambda x,y: (lambda z: x.next()/y))(count(),100))

Не пугайтесь вложенных лямбд, внешняя лямбда запускается только один раз, чтобы поместить генератор count() и константу 100 в область действия внутренней лямбды.

Я использую это для отправки кусков строк в mysql.

for k,v in groupby(bigdata, (lambda x,y: (lambda z: x.next()/y))(count(),100))):
    cursor.executemany(sql, v)

def chunker(iterable, n):
    """Yield iterable in chunk sizes.

    >>> chunks = chunker('ABCDEF', n=4)
    >>> chunks.next()
    ['A', 'B', 'C', 'D']
    >>> chunks.next()
    ['E', 'F']
    """
    it = iter(iterable)
    while True:
        chunk = []
        for i in range(n):
            try:
                chunk.append(next(it))
            except StopIteration:
                yield chunk
                raise StopIteration
        yield chunk

if __name__ == '__main__':
    import doctest

    doctest.testmod()

Мне нравится такой подход. Он кажется простым и не волшебным, поддерживает все итерируемые типы и не требует импорта.

def chunk_iter(iterable, chunk_size):
it = iter(iterable)
while True:
    chunk = tuple(next(it) for _ in range(chunk_size))
    if not chunk:
        break
    yield chunk

Довольно питонический здесь (вы также можете встроить тело функции split_groups)

import itertools
def split_groups(iter_in, group_size):
    return ((x for _, x in item) for _, item in itertools.groupby(enumerate(iter_in), key=lambda x: x[0] // group_size))

for x, y, z, w in split_groups(range(16), 4):
    foo += x * y + z * w

Это ответ разбивает список строк, f.ex. для достижения соответствия длине строки PEP8:

def split(what, target_length=79):
    '''splits list of strings into sublists, each 
    having string length at most 79'''
    out = [[]]
    while what:
        if len("', '".join(out[-1])) + len(what[0]) < target_length:
            out[-1].append(what.pop(0))
        else:
            if not out[-1]: # string longer than target_length
                out[-1] = [what.pop(0)]
            out.append([])
    return out

Использовать как

>>> split(['deferred_income', 'long_term_incentive', 'restricted_stock_deferred', 'shared_receipt_with_poi', 'loan_advances', 'from_messages', 'other', 'director_fees', 'bonus', 'total_stock_value', 'from_poi_to_this_person', 'from_this_person_to_poi', 'restricted_stock', 'salary', 'total_payments', 'exercised_stock_options'], 75)
[['deferred_income', 'long_term_incentive', 'restricted_stock_deferred'], ['shared_receipt_with_poi', 'loan_advances', 'from_messages', 'other'], ['director_fees', 'bonus', 'total_stock_value', 'from_poi_to_this_person'], ['from_this_person_to_poi', 'restricted_stock', 'salary', 'total_payments'], ['exercised_stock_options']]

Я никогда не хочу, чтобы мои куски были набиты, поэтому это требование очень важно. Я считаю, что способность работать с любыми итерациями также является требованием. Учитывая это, я решил продолжить принятый ответ, https://stackoverflow.com/a/434411/1074659.

При таком подходе производительность снижается, если заполнение не требуется из-за необходимости сравнивать и фильтровать заполненные значения. Однако для блоков большого размера эта утилита очень эффективна.

#!/usr/bin/env python3
from itertools import zip_longest


_UNDEFINED = object()


def chunker(iterable, chunksize, fillvalue=_UNDEFINED):
    """
    Collect data into chunks and optionally pad it.

    Performance worsens as `chunksize` approaches 1.

    Inspired by:
        https://docs.python.org/3/library/itertools.html#itertools-recipes

    """
    args = [iter(iterable)] * chunksize
    chunks = zip_longest(*args, fillvalue=fillvalue)
    yield from (
        filter(lambda val: val is not _UNDEFINED, chunk)
        if chunk[-1] is _UNDEFINED
        else chunk
        for chunk in chunks
    ) if fillvalue is _UNDEFINED else chunks

Если вы не против использования внешнего пакета, вы можете использовать iteration_utilities.grouper из iteration_utilties¹. Он поддерживает все итерации (а не только последовательности):

from iteration_utilities import grouper
seq = list(range(20))
for group in grouper(seq, 4):
    print(group)

который печатает:

(0, 1, 2, 3)
(4, 5, 6, 7)
(8, 9, 10, 11)
(12, 13, 14, 15)
(16, 17, 18, 19)

В случае, если длина не кратна размеру группы, он также поддерживает заполнение (неполная последняя группа) или усечение (отбрасывание неполной последней группы) последней:

from iteration_utilities import grouper
seq = list(range(17))
for group in grouper(seq, 4):
    print(group)
# (0, 1, 2, 3)
# (4, 5, 6, 7)
# (8, 9, 10, 11)
# (12, 13, 14, 15)
# (16,)

for group in grouper(seq, 4, fillvalue=None):
    print(group)
# (0, 1, 2, 3)
# (4, 5, 6, 7)
# (8, 9, 10, 11)
# (12, 13, 14, 15)
# (16, None, None, None)

for group in grouper(seq, 4, truncate=True):
    print(group)
# (0, 1, 2, 3)
# (4, 5, 6, 7)
# (8, 9, 10, 11)
# (12, 13, 14, 15)

Контрольные точки

Я также решил сравнить время выполнения нескольких из упомянутых подходов. Это диаграмма журнала, сгруппированная в группы по «10» элементов на основе списка различного размера. Для качественного результата: ниже - значит быстрее:

По крайней мере, в этом тесте лучше всех работает iteration_utilities.grouper. Далее следует подход Сумасшествие.

Тест был создан с помощью simple_benchmark¹. Для запуска этого теста использовался следующий код:

import iteration_utilities
import itertools
from itertools import zip_longest

def consume_all(it):
    return iteration_utilities.consume(it, None)

import simple_benchmark
b = simple_benchmark.BenchmarkBuilder()

@b.add_function()
def grouper(l, n):
    return consume_all(iteration_utilities.grouper(l, n))

def Craz_inner(iterable, n, fillvalue=None):
    args = [iter(iterable)] * n
    return zip_longest(*args, fillvalue=fillvalue)

@b.add_function()
def Craz(iterable, n, fillvalue=None):
    return consume_all(Craz_inner(iterable, n, fillvalue))

def nosklo_inner(seq, size):
    return (seq[pos:pos + size] for pos in range(0, len(seq), size))

@b.add_function()
def nosklo(seq, size):
    return consume_all(nosklo_inner(seq, size))

def SLott_inner(ints, chunk_size):
    for i in range(0, len(ints), chunk_size):
        yield ints[i:i+chunk_size]

@b.add_function()
def SLott(ints, chunk_size):
    return consume_all(SLott_inner(ints, chunk_size))

def MarkusJarderot1_inner(iterable,size):
    it = iter(iterable)
    chunk = tuple(itertools.islice(it,size))
    while chunk:
        yield chunk
        chunk = tuple(itertools.islice(it,size))

@b.add_function()
def MarkusJarderot1(iterable,size):
    return consume_all(MarkusJarderot1_inner(iterable,size))

def MarkusJarderot2_inner(iterable,size,filler=None):
    it = itertools.chain(iterable,itertools.repeat(filler,size-1))
    chunk = tuple(itertools.islice(it,size))
    while len(chunk) == size:
        yield chunk
        chunk = tuple(itertools.islice(it,size))

@b.add_function()
def MarkusJarderot2(iterable,size):
    return consume_all(MarkusJarderot2_inner(iterable,size))

@b.add_arguments()
def argument_provider():
    for exp in range(2, 20):
        size = 2**exp
        yield size, simple_benchmark.MultiArgument([[0] * size, 10])

r = b.run()

¹ Отказ от ответственности: я являюсь автором библиотек iteration_utilities и simple_benchmark.

Я надеюсь, что, выключая итератор из списка, я не просто копирую часть списка. Генераторы могут быть нарезаны, и они автоматически останутся генераторами, в то время как списки будут нарезаны на огромные фрагменты по 1000 записей, что менее эффективно.

def iter_group(iterable, batch_size:int):
    length = len(iterable)
    start = batch_size*-1
    end = 0
    while(end < length):
        start += batch_size
        end += batch_size
        if type(iterable) == list:
            yield (iterable[i] for i in range(start,min(length-1,end)))
        else:
            yield iterable[start:end]

Применение:

items = list(range(1,1251))

for item_group in iter_group(items, 1000):
    for item in item_group:
        print(item)

Если я что-то не упустил, следующее простое решение с выражениями генератора не упоминалось. Предполагается, что известны как размер, так и количество блоков (что часто бывает) и что никаких отступов не требуется:

def chunks(it, n, m):
    """Make an iterator over m first chunks of size n.
    """
    it = iter(it)
    # Chunks are presented as tuples.
    return (tuple(next(it) for _ in range(n)) for _ in range(m))

Почему бы не использовать понимание списка

l = [1 , 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]
n = 4
filler = 0
fills = len(l) % n
chunks = ((l + [filler] * fills)[x * n:x * n + n] for x in range(int((len(l) + n - 1)/n)))
print(chunks)

[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 0]]

В Python 3.8 вы можете использовать оператор моржа и itertools.islice.

from itertools import islice

list_ = [i for i in range(10, 100)]

def chunker(it, size):
    iterator = iter(it)
    while chunk := list(islice(iterator, size)):
        print(chunk)

In [2]: chunker(list_, 10)                                                         
[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]

В пакете more-itertools есть метод разбитый на части, который делает именно это:

import more_itertools
for s in more_itertools.chunked(range(9), 4):
    print(s)

Печать

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

chunked возвращает элементы в списке. Если вы предпочитаете итерации, используйте ichunked.