迭代器（Iterator）在Python中是一种用于迭代访问元素的对象，它提供了一种统一的访问集合元素的方式。迭代器通常与可迭代对象（Iterable）一起使用，如列表、元组、字典等。以下是迭代器在Python中的应用场景：

遍历序列： 迭代器最常见的用途是遍历序列中的元素，例如列表、元组、字符串等。

my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_iterator = iter(my_list)

for item in my_iterator:
    print(item)
自定义迭代器： 可以通过定义一个类，实现 __iter__ 和 __next__ 方法，创建自定义的迭代器。

class MyIterator:
    def __init__(self, start, end):
        self.current = start
        self.end = end

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.current > self.end:
            raise StopIteration
        else:
            self.current += 1
            return self.current - 1

my_iterator = MyIterator(1, 5)

for item in my_iterator:
    print(item)
生成器（Generator）： 生成器是一种特殊的迭代器，它通过函数中的 yield 语句来生成值，避免了一次性生成大量数据。

def my_generator(start, end):
    current = start
    while current <= end:
        yield current
        current += 1

gen = my_generator(1, 5)

for item in gen:
    print(item)
使用内置函数： Python提供了一些内置函数，如 map()、filter()、zip() 等，它们返回的结果是迭代器。

# 使用 map() 创建迭代器
numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_numbers = map(lambda x: x**2, numbers)

# 使用 filter() 创建迭代器
even_numbers = filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers)

# 使用 zip() 创建迭代器
names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']
ages = [25, 30, 35]
zipped_data = zip(names, ages)
文件迭代器： 文件对象本身也是一种迭代器，可以逐行读取文件内容。

with open('example.txt', 'r') as file:
    for line in file:
        print(line.strip())
迭代器是Python中强大而灵活的工具，能够简化对数据的遍历和处理。通过使用迭代器，可以更加高效地处理大型数据集合，而不必一次性加载全部数据到内存中。