Python 3.12+：小批量处理列表时，`itertools.batched()` 挺省事

顺手加个批次号会更好排查：

from itertools import batched

for i, chunk in enumerate(batched(rows, 500), 1):
    print(i, len(tuple(chunk)))

哪一批出问题，日志里一眼就能看到。

顺手补一个边界：batched() 的 n 不能小于 1，参数如果是从配置里读的，最好先兜一下，不然会直接报错。

这种小坑挺容易漏，尤其是批大小本来就可能被人改成 0 的时候。

还有个我挺喜欢的点：它出来是 tuple，拿去做并发分发时反而省心一点，基本不用担心这一批被后面的代码顺手改掉。

像先分批，再丢线程池/进程池，这种链路就很顺。

我这边更常把它和限流绑一起用。比如外部接口一次只收 100 条，batched() 直接把节奏卡住了，代码比自己手动记计数器清爽。

补个容易混的点：batched() 不会帮你补齐最后一批。

如果后面接口必须固定长度，就得自己补一下；只是想分组处理的话，它这个行为正好。

这个点我会顺手标一下版本边界：batched 是 3.12 才有，旧环境会直接 ImportError。

要兼容的话，我一般就先留个 more-itertools.chunked 兜底，或者自己用 itertools.islice 搭一版。