在 Python 中，将一个列表（`list`）每 N 个元素分割成多个子列表（即“分组”或“分块”），是一个非常常见的需求。以下是几种高效且常用的实现方法。
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### ✅ 方法一：使用列表推导式 + 切片（最常用）
```python
def chunk_list(lst, n):
"""将列表 lst 每 n 个元素分成一个子列表"""
return [lst[i:i + n] for i in range(0, len(lst), n)]
# 示例
original_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
n = 3
result = chunk_list(original_list, n)
print(result)
# 输出: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10]]
```
> 🔍 解释：
- `range(0, len(lst), n)`：每次步进 `n`；
- `lst[i:i+n]`：切片取 `n` 个元素；
- 最后一组不足 `n` 个也会保留。
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### ✅ 方法二：使用生成器（节省内存，适合大列表）
```python
def chunk_generator(lst, n):
"""返回一个生成器，每次产出一个大小为 n 的块"""
for i in range(0, len(lst), n):
yield lst[i:i + n]
# 示例
original_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
n = 4
for chunk in chunk_generator(original_list, n):
print(chunk)
# 输出:
# [1, 2, 3, 4]
# [5, 6, 7, 8]
# [9]
```
> 🧠 优点：不一次性加载所有子列表到内存，适用于处理大数据集。
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### ✅ 方法三：使用 `itertools` 实现通用分块（高级技巧）
```python
from itertools import islice
def chunked_iterable(iterable, n):
"""适用于任意可迭代对象的分块"""
iterator = iter(iterable)
while True:
chunk = list(islice(iterator, n))
if not chunk:
break
yield chunk
# 示例
data = range(1, 11) # 可迭代对象
result = list(chunked_iterable(data, 3))
print(result)
# 输出: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10]]
```
> ✅ 优势：不仅适用于 `list`，也适用于文件、生成器等流式数据。
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### ✅ 方法四：使用第三方库 `more-itertools`（推荐生产环境）
#### 安装：
```bash
pip install more-itertools
```
#### 使用：
```python
from more_itertools import chunked
original_list = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
result = list(chunked(original_list, 3))
print(result)
# 输出: [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10]]
```
> 💡 提示：该库还提供 `ichunked`（惰性迭代）、`chunked_even` 等增强功能。
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### ⚠️ 注意事项
- 如果原列表长度不能被 `n` 整除，最后一组会少于 `n` 个元素；
- 切片方式不会修改原始列表；
- 若需填充最后一组至满 `n` 个，可手动补值（如 `None`）：
```python
def chunk_with_padding(lst, n, pad_value=None):
result = [lst[i:i + n] for i in range(0, len(lst), n)]
last = result[-1]
if len(last) < n:
last.extend([pad_value] * (n - len(last)))
return result
print(chunk_with_padding([1, 2, 3, 4, 5], 3, 0))
# 输出: [[1, 2, 3], [4, 5, 0]]
```
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### ✅ 总结对比
| 方法 | 是否推荐 | 说明 |
|------|----------|------|
| 列表推导 + 切片 | ✅✅ 推荐 | 简洁、易懂、高效 |
| 生成器 | ✅ 大数据用 | 内存友好 |
| `itertools.islice` | ✅ 通用场景 | 支持任意可迭代对象 |
| `more-itertools.chunked` | ✅✅ 生产推荐 | 功能完整，代码干净 |
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本文介绍了一个用于将一个源列表平均分配到多个子列表中的实用算法。该算法通过计算商和余数来确定每个子列表中元素的数量，适用于需要将数据集均匀划分的场景。
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