迭代器与生成器的区别是什么，它们各自的应用场景有哪些？

迭代器与生成器在Python中都是用于处理序列数据的工具，但它们的工作原理和应用场景有所不同。

迭代器

迭代器是一个支持next()方法的对象，它用于逐个访问集合中的元素。当使用next()方法时，迭代器会返回集合中的下一个元素，如果所有元素都已返回，则抛出StopIteration异常。

应用场景：

1. 遍历数据结构：迭代器常用于遍历数组、链表、树、图、集合和映射表等数据结构。
2. 提供通用访问方式：通过使用迭代器，程序员可以用一致的方式遍历各种不同的数据结构，消除了因数据结构差异而产生的编码工作。
3. 按需加载数据：在处理大量数据或无限数据流时，迭代器支持按需加载数据元素，逐个处理数据项，提高了内存利用率。
4. 设计模式：迭代器模式是一种行为设计模式，它将遍历的逻辑从聚合对象中分离出来，提高了聚合对象的聚焦性和迭代器的复用性。

生成器

生成器本质上是一个特殊的函数，它使用了yield关键字而不是return来返回值。每次调用生成器函数时，它会执行到yield语句处，并返回一个值，同时暂停函数的状态。下一次调用生成器时，它会从上次暂停的位置继续执行。

应用场景：

1. 处理大数据量：生成器非常适合处理大数据量和耗时操作的场景，如遍历文件或网络数据流、CPU密集型计算、图像处理等。由于生成器可以按需生成数据，因此它们可以有效地处理大量数据，同时避免一次性加载整个数据集到内存中。
2. 节省内存空间：由于生成器是逐个生成数据，因此它们可以有效地节省内存空间。在处理大型数据时，如果一次性将所有数据加载到内存中，可能会导致内存不足或性能下降。
3. 实现懒加载：生成器还可以用于实现懒加载，即在需要时才加载数据。这对于一些大型对象或数据结构非常有用。
4. 协同程序：生成器可以暂时挂起函数，并保留函数的局部变量等数据，然后在再次调用它的时候，从上次暂停的位置继续执行下去。这使得生成器可以用于实现类似于协同程序的概念。

区别

1. 工作原理：迭代器是通过next()方法来逐个访问元素，而生成器是通过yield关键字来逐个生成元素。
2. 内存使用：迭代器通常用于遍历已经存在的数据结构，而生成器则用于按需生成数据，可以节省内存空间。
3. 功能扩展：生成器比迭代器更强大，因为它们可以包含复杂的逻辑和状态管理，而迭代器则主要关注于元素的顺序访问。

综上所述，迭代器和生成器在Python中都是用于处理序列数据的工具，但迭代器更侧重于提供一种通用的、按顺序访问数据元素的方式，而生成器则更侧重于按需生成数据并节省内存空间。在选择使用哪一个时，需要根据具体的应用场景和需求来决定。