Как разбить список на куски одинакового размера?

У меня есть список произвольной длины, и мне нужно разделить его на куски одинакового размера и обработать его. Есть несколько очевидных способов сделать это, например, сохранить счетчик и два списка, и, когда второй список заполнится, добавить его в первый список и очистить второй список для следующего раунда данных, но это потенциально чрезвычайно дорого.

Мне было интересно, есть ли у кого-нибудь хорошее решение для списков любой длины, например, с использованием генераторов.

Я искал что-то полезное в, itertoolsно я не мог найти ничего явно полезного. Возможно, я пропустил это.

Смежный вопрос: Какой самый «питонный» способ перебирать список по частям?

Вот генератор, который дает нужные вам куски:

def chunks(lst, n):
    """Yield successive n-sized chunks from lst."""
    for i in range(0, len(lst), n):
        yield lst[i:i + n]

import pprint
pprint.pprint(list(chunks(range(10, 75), 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]]

Если вы используете Python 2, вы должны использовать xrange()вместо range():

def chunks(lst, n):
    """Yield successive n-sized chunks from lst."""
    for i in xrange(0, len(lst), n):
        yield lst[i:i + n]

Также вы можете просто использовать списочное понимание вместо написания функции, хотя было бы неплохо инкапсулировать подобные операции в именованных функциях, чтобы ваш код было легче понять. Python 3:

[lst[i:i + n] for i in range(0, len(lst), n)]

Версия Python 2:

[lst[i:i + n] for i in xrange(0, len(lst), n)]

Если вы хотите что-то супер простое:

def chunks(l, n):
    n = max(1, n)
    return (l[i:i+n] for i in range(0, len(l), n))

Используйте xrange()вместо range()Python 2.x

Непосредственно из (старой) документации Python (рецепты для itertools):

from itertools import izip, chain, repeat

def grouper(n, iterable, padvalue=None):
    "grouper(3, 'abcdefg', 'x') --> ('a','b','c'), ('d','e','f'), ('g','x','x')"
    return izip(*[chain(iterable, repeat(padvalue, n-1))]*n)

Текущая версия, предложенная JFSebastian:

#from itertools import izip_longest as zip_longest # for Python 2.x
from itertools import zip_longest # for Python 3.x
#from six.moves import zip_longest # for both (uses the six compat library)

def grouper(n, iterable, padvalue=None):
    "grouper(3, 'abcdefg', 'x') --> ('a','b','c'), ('d','e','f'), ('g','x','x')"
    return zip_longest(*[iter(iterable)]*n, fillvalue=padvalue)

Я предполагаю, что машина времени Гвидо работает - работала - будет работать - будет работать - снова работала.

Эти решения работают, потому что [iter(iterable)]*n(или эквивалент в более ранней версии) создает один итератор, повторяющийся nраз в списке. izip_longestзатем эффективно выполняет циклический перебор «каждого» итератора; поскольку это один и тот же итератор, он продвигается при каждом таком вызове, в результате чего каждый такой zip-циклический цикл генерирует один кортеж nэлементов.

Я знаю, что это старое, но никто еще не упомянул numpy.array_split:

import numpy as np

lst = range(50)
np.array_split(lst, 5)
# [array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]),
#  array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]),
#  array([20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29]),
#  array([30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39]),
#  array([40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49])]

Я удивлен, что никто не думал об использовании формы iterс двумя аргументами :

from itertools import islice

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

Демо-версия:

>>> list(chunk(range(14), 3))
[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, 7, 8), (9, 10, 11), (12, 13)]

Это работает с любой итерацией и производит ленивый вывод. Он возвращает кортежи, а не итераторы, но, тем не менее, он имеет определенную элегантность. Это также не дополняет; если вы хотите заполнить, достаточно простого варианта выше:

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)

Демо-версия:

>>> 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')]

Как и izip_longestрешения на основе, выше всегда колодки. Насколько я знаю, не существует одно- или двухстрочного рецепта itertools для функции, которая может быть дополнена . Комбинируя два вышеупомянутых подхода, этот подход довольно близок:

_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)

Демо-версия:

>>> 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')]

Я полагаю, что это самый короткий предложенный кусок, который предлагает дополнительное заполнение.

Как заметил Томаш Гандор , два чанкера заполнения неожиданно остановятся, если встретят длинную последовательность значений пэдов. Вот последний вариант, который разумным образом решает эту проблему:

_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))

Демо-версия:

>>> list(chunk([1, 2, (), (), 5], 2))
[(1, 2), ((), ()), (5,)]
>>> list(chunk([1, 2, None, None, 5], 2, None))
[(1, 2), (None, None), (5, None)]

Вот генератор, который работает с произвольными итерациями:

def split_seq(iterable, size):
    it = iter(iterable)
    item = list(itertools.islice(it, size))
    while item:
        yield item
        item = list(itertools.islice(it, size))

Пример:

>>> import pprint
>>> pprint.pprint(list(split_seq(xrange(75), 10)))
[[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],
 [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]]

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

Простой, но элегантный

l = range(1, 1000)
print [l[x:x+10] for x in xrange(0, len(l), 10)]

или если вы предпочитаете:

def chunks(l, n): return [l[x: x+n] for x in xrange(0, len(l), n)]
chunks(l, 10)

Критика других ответов здесь:

Ни один из этих ответов не является кусками одинакового размера, все они в конце оставляют кусочек с разбуханием, поэтому они не полностью сбалансированы. Если бы вы использовали эти функции для распределения работы, вы встроили перспективу того, что одна из них, вероятно, закончится задолго до других, поэтому она будет сидеть сложа руки, ничего не делая, в то время как другие продолжат усердно работать.

Например, текущий верхний ответ заканчивается:

[60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69],
[70, 71, 72, 73, 74]]

Я просто ненавижу этот ворчать в конце!

Другие, вроде list(grouper(3, xrange(7))), и chunk(xrange(7), 3)оба возвращаются [(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, None, None)]. Они Noneпросто набивают, и, на мой взгляд, довольно не элегантны. Они НЕ равномерно разбивают фрагменты.

Почему мы не можем разделить это лучше?

Мое решение (я)

Вот сбалансированное решение, адаптированное из функции я использовал в производстве (Примечание в Python 3 , чтобы заменить xrangeс range):

def baskets_from(items, maxbaskets=25):
    baskets = [[] for _ in xrange(maxbaskets)] # in Python 3 use range
    for i, item in enumerate(items):
        baskets[i % maxbaskets].append(item)
    return filter(None, baskets) 

И я создал генератор, который делает то же самое, если вы поместите его в список:

def iter_baskets_from(items, maxbaskets=3):
    '''generates evenly balanced baskets from indexable iterable'''
    item_count = len(items)
    baskets = min(item_count, maxbaskets)
    for x_i in xrange(baskets):
        yield [items[y_i] for y_i in xrange(x_i, item_count, baskets)]

И наконец, поскольку я вижу, что все вышеперечисленные функции возвращают элементы в непрерывном порядке (как они были заданы):

def iter_baskets_contiguous(items, maxbaskets=3, item_count=None):
    '''
    generates balanced baskets from iterable, contiguous contents
    provide item_count if providing a iterator that doesn't support len()
    '''
    item_count = item_count or len(items)
    baskets = min(item_count, maxbaskets)
    items = iter(items)
    floor = item_count // baskets 
    ceiling = floor + 1
    stepdown = item_count % baskets
    for x_i in xrange(baskets):
        length = ceiling if x_i < stepdown else floor
        yield [items.next() for _ in xrange(length)]

Вывод

Чтобы проверить их:

print(baskets_from(xrange(6), 8))
print(list(iter_baskets_from(xrange(6), 8)))
print(list(iter_baskets_contiguous(xrange(6), 8)))
print(baskets_from(xrange(22), 8))
print(list(iter_baskets_from(xrange(22), 8)))
print(list(iter_baskets_contiguous(xrange(22), 8)))
print(baskets_from('ABCDEFG', 3))
print(list(iter_baskets_from('ABCDEFG', 3)))
print(list(iter_baskets_contiguous('ABCDEFG', 3)))
print(baskets_from(xrange(26), 5))
print(list(iter_baskets_from(xrange(26), 5)))
print(list(iter_baskets_contiguous(xrange(26), 5)))

Который распечатывает:

[[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
[[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
[[0], [1], [2], [3], [4], [5]]
[[0, 8, 16], [1, 9, 17], [2, 10, 18], [3, 11, 19], [4, 12, 20], [5, 13, 21], [6, 14], [7, 15]]
[[0, 8, 16], [1, 9, 17], [2, 10, 18], [3, 11, 19], [4, 12, 20], [5, 13, 21], [6, 14], [7, 15]]
[[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 10, 11], [12, 13, 14], [15, 16, 17], [18, 19], [20, 21]]
[['A', 'D', 'G'], ['B', 'E'], ['C', 'F']]
[['A', 'D', 'G'], ['B', 'E'], ['C', 'F']]
[['A', 'B', 'C'], ['D', 'E'], ['F', 'G']]
[[0, 5, 10, 15, 20, 25], [1, 6, 11, 16, 21], [2, 7, 12, 17, 22], [3, 8, 13, 18, 23], [4, 9, 14, 19, 24]]
[[0, 5, 10, 15, 20, 25], [1, 6, 11, 16, 21], [2, 7, 12, 17, 22], [3, 8, 13, 18, 23], [4, 9, 14, 19, 24]]
[[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]]

Обратите внимание, что непрерывный генератор обеспечивает фрагменты в тех же шаблонах длины, что и два других, но все элементы расположены по порядку, и они разделены настолько равномерно, что можно разделить список дискретных элементов.

Я видел самый удивительный ответ Python-ish в дубликате этого вопроса:

from itertools import zip_longest

a = range(1, 16)
i = iter(a)
r = list(zip_longest(i, i, i))
>>> print(r)
[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9), (10, 11, 12), (13, 14, 15)]

Вы можете создать n-кортеж для любого n. Если a = range(1, 15), то результат будет:

[(1, 2, 3), (4, 5, 6), (7, 8, 9), (10, 11, 12), (13, 14, None)]

Если список делится поровну, то вы можете заменить zip_longestс zip, в противном случае триплет (13, 14, None)будет утрачена. Python 3 используется выше. Для Python 2 используйте izip_longest.

Если вы знаете размер списка:

def SplitList(mylist, chunk_size):
    return [mylist[offs:offs+chunk_size] for offs in range(0, len(mylist), chunk_size)]

Если нет (итератор):

def IterChunks(sequence, chunk_size):
    res = []
    for item in sequence:
        res.append(item)
        if len(res) >= chunk_size:
            yield res
            res = []
    if res:
        yield res  # yield the last, incomplete, portion

В последнем случае его можно перефразировать более красивым способом, если вы можете быть уверены, что последовательность всегда содержит целое количество фрагментов заданного размера (т.е. не существует неполного последнего фрагмента).

Библиотека инструментов имеет partitionфункцию для этого:

from toolz.itertoolz.core import partition

list(partition(2, [1, 2, 3, 4]))
[(1, 2), (3, 4)]

Например, если у вас размер куска 3, вы можете сделать:

zip(*[iterable[i::3] for i in range(3)]) 

источник: http://code.activestate.com/recipes/303060-group-a-list-into-sequential-n-tuples/

Я бы использовал это, когда размер моего чанка является фиксированным числом, которое я могу напечатать, например, «3», и никогда не изменится.

Мне очень нравится версия документа Python, предложенная tzot и JFSebastian, но у нее есть два недостатка:

• это не очень явно
• Я обычно не хочу, чтобы значение заполнения в последнем чанке

Я использую это много в моем коде:

from itertools import islice

def chunks(n, iterable):
    iterable = iter(iterable)
    while True:
        yield tuple(islice(iterable, n)) or iterable.next()

ОБНОВЛЕНИЕ: версия ленивых кусков:

from itertools import chain, islice

def chunks(n, iterable):
   iterable = iter(iterable)
   while True:
       yield chain([next(iterable)], islice(iterable, n-1))

[AA[i:i+SS] for i in range(len(AA))[::SS]]

Где AA - массив, SS - размер чанка. Например:

>>> AA=range(10,21);SS=3
>>> [AA[i:i+SS] for i in range(len(AA))[::SS]]
[[10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20]]
# or [range(10, 13), range(13, 16), range(16, 19), range(19, 21)] in py3

Мне было интересно узнать о производительности различных подходов, и вот оно:

Протестировано на Python 3.5.1

import time
batch_size = 7
arr_len = 298937

#---------slice-------------

print("\r\nslice")
start = time.time()
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
while True:
    if not arr:
        break

    tmp = arr[0:batch_size]
    arr = arr[batch_size:-1]
print(time.time() - start)

#-----------index-----------

print("\r\nindex")
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
start = time.time()
for i in range(0, round(len(arr) / batch_size + 1)):
    tmp = arr[batch_size * i : batch_size * (i + 1)]
print(time.time() - start)

#----------batches 1------------

def batch(iterable, n=1):
    l = len(iterable)
    for ndx in range(0, l, n):
        yield iterable[ndx:min(ndx + n, l)]

print("\r\nbatches 1")
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
start = time.time()
for x in batch(arr, batch_size):
    tmp = x
print(time.time() - start)

#----------batches 2------------

from itertools import islice, chain

def batch(iterable, size):
    sourceiter = iter(iterable)
    while True:
        batchiter = islice(sourceiter, size)
        yield chain([next(batchiter)], batchiter)


print("\r\nbatches 2")
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
start = time.time()
for x in batch(arr, batch_size):
    tmp = x
print(time.time() - start)

#---------chunks-------------
def chunks(l, n):
    """Yield successive n-sized chunks from l."""
    for i in range(0, len(l), n):
        yield l[i:i + n]
print("\r\nchunks")
arr = [i for i in range(0, arr_len)]
start = time.time()
for x in chunks(arr, batch_size):
    tmp = x
print(time.time() - start)

#-----------grouper-----------

from itertools import zip_longest # for Python 3.x
#from six.moves import zip_longest # for both (uses the six compat library)

def grouper(iterable, n, padvalue=None):
    "grouper(3, 'abcdefg', 'x') --> ('a','b','c'), ('d','e','f'), ('g','x','x')"
    return zip_longest(*[iter(iterable)]*n, fillvalue=padvalue)

arr = [i for i in range(0, arr_len)]
print("\r\ngrouper")
start = time.time()
for x in grouper(arr, batch_size):
    tmp = x
print(time.time() - start)

Результаты:

slice
31.18285083770752

index
0.02184295654296875

batches 1
0.03503894805908203

batches 2
0.22681021690368652

chunks
0.019841909408569336

grouper
0.006506919860839844

код:

def split_list(the_list, chunk_size):
    result_list = []
    while the_list:
        result_list.append(the_list[:chunk_size])
        the_list = the_list[chunk_size:]
    return result_list

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

print split_list(a_list, 3)

результат:

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

Вы также можете использовать get_chunksфункцию utilspieбиблиотеки как:

>>> from utilspie import iterutils
>>> a = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

>>> list(iterutils.get_chunks(a, 5))
[[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9]]

Вы можете установить utilspieчерез pip:

sudo pip install utilspie

Отказ от ответственности: я создатель библиотеки utilspie .

На данный момент, я думаю, нам нужен рекурсивный генератор , на всякий случай ...

В питоне 2:

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

В питоне 3:

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

Кроме того, в случае массового вторжения инопланетян может пригодиться декорированный рекурсивный генератор :

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

С помощью Assignment Expressions в Python 3.8 это становится довольно приятно:

import itertools

def batch(iterable, size):
    it = iter(iterable)
    while item := list(itertools.islice(it, size)):
        yield item

Это работает на произвольной итерации, а не только на списке.

>>> import pprint
>>> pprint.pprint(list(batch(range(75), 10)))
[[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],
 [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]]

хех, однострочная версия

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]]

def split_seq(seq, num_pieces):
    start = 0
    for i in xrange(num_pieces):
        stop = start + len(seq[i::num_pieces])
        yield seq[start:stop]
        start = stop

Применение:

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

for seq in split_seq(seq, 3):
    print seq

Еще одна более явная версия.

def chunkList(initialList, chunkSize):
    """
    This function chunks a list into sub lists 
    that have a length equals to chunkSize.

    Example:
    lst = [3, 4, 9, 7, 1, 1, 2, 3]
    print(chunkList(lst, 3)) 
    returns
    [[3, 4, 9], [7, 1, 1], [2, 3]]
    """
    finalList = []
    for i in range(0, len(initialList), chunkSize):
        finalList.append(initialList[i:i+chunkSize])
    return finalList

Без вызова len (), что хорошо для больших списков:

def splitter(l, n):
    i = 0
    chunk = l[:n]
    while chunk:
        yield chunk
        i += n
        chunk = l[i:i+n]

И это для повторяемости:

def isplitter(l, n):
    l = iter(l)
    chunk = list(islice(l, n))
    while chunk:
        yield chunk
        chunk = list(islice(l, n))

Функциональный аромат вышеперечисленного:

def isplitter2(l, n):
    return takewhile(bool,
                     (tuple(islice(start, n))
                            for start in repeat(iter(l))))

ИЛИ:

def chunks_gen_sentinel(n, seq):
    continuous_slices = imap(islice, repeat(iter(seq)), repeat(0), repeat(n))
    return iter(imap(tuple, continuous_slices).next,())

ИЛИ:

def chunks_gen_filter(n, seq):
    continuous_slices = imap(islice, repeat(iter(seq)), repeat(0), repeat(n))
    return takewhile(bool,imap(tuple, continuous_slices))

Вот список дополнительных подходов:

Данный

import itertools as it
import collections as ct

import more_itertools as mit


iterable = range(11)
n = 3

Код

Стандартная библиотека

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]]

more_itertools⁺

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)]

Ссылки

• zip_longest( связанный пост , связанный пост )
• setdefault (упорядоченные результаты требуют Python 3.6+)
• collections.defaultdict (упорядоченные результаты требуют Python 3.6+)
• more_itertools.chunked( связанные размещены )
• more_itertools.sliced
• more_itertools.grouper( связанный пост )
• more_itertools.windowed(смотри также stagger, zip_offset)

_{⁺ Сторонняя библиотека, которая реализует рецепты itertools и многое другое.> pip install more_itertools}

Смотрите эту ссылку

>>> orange = range(1, 1001)
>>> otuples = list( zip(*[iter(orange)]*10))
>>> print(otuples)
[(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10), ... (991, 992, 993, 994, 995, 996, 997, 998, 999, 1000)]
>>> olist = [list(i) for i in otuples]
>>> print(olist)
[[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], ..., [991, 992, 993, 994, 995, 996, 997, 998, 999, 1000]]
>>> 

python3

Поскольку все здесь говорят об итераторах. boltonsимеет идеальный метод для этого, называется iterutils.chunked_iter.

from boltons import iterutils

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

Вывод:

[[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]]

Но если вы не хотите пощадить память, вы можете использовать old-way и хранить все listв первую очередь с помощью iterutils.chunked.

Еще одно решение

def make_chunks(data, chunk_size): 
    while data:
        chunk, data = data[:chunk_size], data[chunk_size:]
        yield chunk

>>> for chunk in make_chunks([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], 2):
...     print chunk
... 
[1, 2]
[3, 4]
[5, 6]
[7]
>>> 

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]]'

Рассмотрите возможность использования кусочков matplotlib.cbook

например:

import matplotlib.cbook as cbook
segments = cbook.pieces(np.arange(20), 3)
for s in segments:
     print s