リストを均等なサイズのチャンクにどのように分割しますか？

任意の長さのリストがあり、同じサイズのチャンクに分割して操作する必要があります。カウンタと2つのリストを保持するなど、これを行ういくつかの明白な方法があります。2番目のリストがいっぱいになったときに、最初のリストに追加し、次のデータラウンドのために2番目のリストを空にしますが、これは潜在的に非常にコストがかかります。

ジェネレーターを使用するなど、長さのリストに対してこれに対する良い解決策があるかどうか疑問に思いました。

に役立つものを探していましたitertoolsが、明らかに役立つものは見つかりませんでした。しかし、見逃したかもしれません。

関連質問：チャンクのリストを反復処理する最も「パイソン的な」方法は何ですか？

以下は、必要なチャンクを生成するジェネレータです。

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]]

Python 2を使用している場合は、次のxrange()代わりに使用する必要があります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]

また、関数を記述する代わりにリスト内包表記を使用することもできますが、コードを理解しやすくするために、このような操作を名前付き関数にカプセル化することをお勧めします。Python 3：

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

Python 2バージョン：

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

あなたが何か超シンプルなものが欲しいなら：

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

Python 2.xの場合のxrange()代わりに使用range()

（古い）Pythonドキュメントから直接（itertoolsのレシピ）：

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)

JFSebastianによって提案された現在のバージョン：

#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)

グイドのタイムマシンの動作、つまり動作した-動作する-動作するだろう-が再び動作したと思います。

これらのソリューションが機能するのは、[iter(iterable)]*n（または以前のバージョンの同等の）イテレータが1つ作成さnれ、リスト内で繰り返されるためです。izip_longest次に、「各」イテレータのラウンドロビンを効果的に実行します。これは同じイテレーターであるため、このような呼び出しごとに進められ、そのような各zip-roundrobinは1つのタプルのn項目を生成します。

私はこれが古いものであることを知っていますが、まだ誰も言及していません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])]

iterの2つの引数の形式を使用することを誰も考えたことがないことに驚きます。

from itertools import islice

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

デモ：

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

これはイテラブルで動作し、遅延して出力を生成します。イテレータではなくタプルを返しますが、それでもある程度の優雅さはあると思います。また、パディングしません。パディングが必要な場合は、上記の簡単なバリエーションで十分です。

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)

デモ：

>>> 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')]

izip_longestベースのソリューションと同様に、上記は常にパディングされます。私の知る限り、オプションでパディングする関数の1行または2行のitertoolsレシピはありません。上記の2つのアプローチを組み合わせると、これはかなり近づきます。

_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)

デモ：

>>> 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')]

これは、オプションのパディングを提供する、提案された最短のチャンカーだと思います。

Tomasz Gandorが観察したように、2つのパディングチャンカーは、長いパッド値のシーケンスに遭遇すると予期せず停止します。次に、その問題を合理的な方法で回避する最後のバリエーションを示します。

_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))

デモ：

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

これは、任意のイテラブルで機能するジェネレータです。

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

例：

>>> 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))

シンプルでありながらエレガント

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

またはご希望の場合：

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

ここでの他の回答の批評：

これらの回答はどれも均等なサイズのチャンクではありません。最後にラントチャンクが残るため、完全にバランスが取れていません。これらの関数を使用して作業を分散している場合、1つが他の関数よりも早く終了する可能性が高いため、他の関数が頑張っている間は何もせずに待機します。

たとえば、現在の上位の回答は次のように終わります。

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

最後にそのラントが嫌いです！

その他、などlist(grouper(3, xrange(7)))、chunk(xrange(7), 3)両方が返されます：[(0, 1, 2), (3, 4, 5), (6, None, None)]。Noneさんはちょうどパディング、そして私の意見ではなく、洗練されています。イテラブルを均等に分割していません。

これらをうまく分割できないのはなぜですか？

私のソリューション

ここではバランスの取れた解決策だ、私は生産に使用していた機能（置き換えるためのPython 3での注意から適応xrangeして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) 

そして、あなたがそれをリストに入れても同じことをするジェネレータを作成しました：

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)]

そして最後に、上記の関数はすべて、要素が（指定されたとおりに）連続した順序で返されることがわかります。

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)]

出力

それらをテストするには：

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)))

どれが印刷されるか：

[[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]]

隣接するジェネレーターは他の2つと同じ長さのパターンでチャンクを提供しますが、項目はすべて順番どおりであり、個別の要素のリストを分割するのと同じように均等に分割されます。

私はこの質問の複製で最も素晴らしいPython風の答えを見ました：

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)]

任意のnに対してnタプルを作成できます。の場合a = range(1, 15)、結果は次のようになります。

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

リストが均等に分割されている場合は、交換することができるzip_longestとzipそうでないトリプレットは、(13, 14, None)失われてしまいます。上記ではPython 3が使用されています。Python 2の場合は、を使用しますizip_longest。

リストのサイズがわかっている場合：

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

そうでない場合（イテレータ）：

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

後者の場合、シーケンスに常に指定されたサイズのチャンクの整数が含まれていることを確認できる場合（つまり、不完全な最後のチャンクがない場合）、より美しい方法で言い換えることができます。

バーチャルツールのライブラリがありpartition、この機能を：

from toolz.itertoolz.core import partition

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

たとえば、チャンクサイズが3の場合、次のようにできます。

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

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

私がこれを使用するのは、チャンクサイズが「3」などの入力可能な固定数であり、変更されない場合です。

私はtzotとJFSebastianによって提案されたPythonドキュメントのバージョンが好きですが、次の2つの欠点があります。

• あまり明確ではない
• 通常、最後のチャンクの塗りつぶし値は必要ありません

私はこれを私のコードでたくさん使用しています：

from itertools import islice

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

更新：遅延チャンクバージョン：

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]]

AAが配列の場合、SSはチャンクサイズです。例えば：

>>> 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

さまざまなアプローチのパフォーマンスに興味があったので、ここに示します。

Python 3.5.1でテスト済み

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)

結果：

slice
31.18285083770752

index
0.02184295654296875

batches 1
0.03503894805908203

batches 2
0.22681021690368652

chunks
0.019841909408569336

grouper
0.006506919860839844

コード：

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)

結果：

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

ライブラリのget_chunks機能を次のように使用することもできますutilspie。

>>> 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]]

あなたはutilspiepip経由でインストールできます：

sudo pip install utilspie

免責事項：私はutilspieライブラリの作成者です。

この時点で、念のために再帰ジェネレータが必要だと思います...

Python 2の場合：

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

Python 3の場合：

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

また、大規模なエイリアンの侵略の場合、装飾された再帰ジェネレーターが便利になるかもしれません：

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

代入式のPython 3.8で、それはとてもいいようになります。

import itertools

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

これは、単なるリストではなく、任意の反復可能オブジェクトに対して機能します。

>>> 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]]

えっ、一行バージョン

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

使用法：

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

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

別のより明示的なバージョン。

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

大きなリストに適したlen（）を呼び出さずに：

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

そしてこれはイテラブル用です：

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

上記の機能的なフレーバー：

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

または：

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

または：

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

追加のアプローチのリストは次のとおりです。

与えられた

import itertools as it
import collections as ct

import more_itertools as mit


iterable = range(11)
n = 3

コード

標準ライブラリ

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)]

参考文献

• zip_longest（関連記事、関連記事）
• setdefault （順序付けされた結果にはPython 3.6以降が必要です）
• collections.defaultdict （順序付けされた結果にはPython 3.6以降が必要です）
• more_itertools.chunked（関連投稿）
• more_itertools.sliced
• more_itertools.grouper（関連記事）
• more_itertools.windowed（stagger、も参照zip_offset）

_{⁺ itertoolsレシピなどを実装するサードパーティのライブラリ。> pip install more_itertools}

このリファレンスを見る

>>> 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

ここでみんながイテレータについて話しているから。boltonsそのための完璧な方法がありiterutils.chunked_iterます。

from boltons import iterutils

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

出力：

[[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]]

しかし、メモリに容赦したくない場合は、old-wayを使用listして、最初にでフルを格納できますiterutils.chunked。

もう1つのソリューション

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]]'

使用を検討してmatplotlib.cbookの作品を

例えば：

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