Python 使用迭代器的原因主要包括：
节省内存：
迭代器允许逐个访问序列中的素，而不必一次性将所有素加载到内存中。这对于处理大型数据集或无限序列尤其有用。
提高效率：
迭代器可以在数据流中逐个处理数据，而不必等待所有数据到齐。这有助于提高代码的执行效率。
简化代码：
使用迭代器可以使代码更加简洁，避免设置额外的状态变量来控制多层循环。
通用性：
Python 的 for 循环可以自动处理迭代器，无需用户关心底层的迭代细节。
支持多种数据结构：
迭代器协议不仅适用于列表、组等基本数据结构，也适用于文件、网络连接等更复杂的对象。
异常处理：
当迭代器耗尽时，会抛出 `StopIteration` 异常，这允许用户优雅地处理迭代结束的情况。
迭代器是 Python 中处理数据的一个强大工具，它提供了一种更加灵活和高效的方式来遍历和操作数据集合
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