在Python中，迭代器和生成器都是用于处理可迭代对象的工具，它们可以帮助我们更加高效地处理大量数据。

1. 迭代器

迭代器是一个可以遍历可迭代对象的对象，它可以通过next()方法来逐个访问可迭代对象中的元素。在Python中，所有的可迭代对象都可以通过内置函数iter()来获取一个迭代器对象。

例如，我们可以通过以下代码来获取一个列表的迭代器：

```
lst = [1, 2, 3, 4, 5]
it = iter(lst)
```

接下来，我们可以通过next()方法来逐个访问列表中的元素：

```
print(next(it)) # 1
print(next(it)) # 2
print(next(it)) # 3
```

当我们遍历完所有的元素后，再次调用next()方法会抛出StopIteration异常。

2. 生成器

生成器是一种特殊的迭代器，它可以通过函数来创建。在函数中，我们可以使用yield语句来返回一个值，并且暂停函数的执行，等待下一次调用。

例如，我们可以通过以下代码来创建一个生成器：

```
def my_generator():
    yield 1
    yield 2
    yield 3
```

接下来，我们可以通过next()方法来逐个访问生成器中的元素：

```
gen = my_generator()
print(next(gen)) # 1
print(next(gen)) # 2
print(next(gen)) # 3
```

当我们遍历完所有的元素后，再次调用next()方法会抛出StopIteration异常。

生成器的优点在于它可以节省内存空间，因为它只在需要时才生成值，而不是一次性生成所有的值。此外，生成器还可以用于处理无限序列，例如斐波那契数列等。

总结：

迭代器和生成器都是用于处理可迭代对象的工具，它们可以帮助我们更加高效地处理大量数据。迭代器是一个可以遍历可迭代对象的对象，而生成器是一种特殊的迭代器，它可以通过函数来创建。在Python中，我们可以使用内置函数iter()来获取一个迭代器对象，使用yield语句来创建一个生成器。