Python迭代器的特点有以下几点：
可迭代性：迭代器对象是可迭代的，即可以在for循环中使用。可以使用iter()函数将可迭代对象转换为迭代器。
惰性计算：迭代器是按需计算的，只有在需要时才会产生下一个值。这样可以节省内存空间，特别是当处理大量数据时。
单向性：迭代器是单向的，一旦迭代器遍历到末尾，就无法再重新遍历。如果需要重新遍历，需要重新创建一个新的迭代器。
无固定长度：迭代器没有固定长度，可以是无限的。例如，使用itertools.count()函数生成一个无限递增的整数序列。
实现了__iter__()和__next__()方法：迭代器对象必须实现__iter__()和__next__()两个方法。__iter__()方法返回迭代器对象本身，__next__()方法返回迭代器的下一个值。当没有更多的值可供迭代时，__next__()方法应该抛出StopIteration异常。
可以使用next()函数获取下一个值：可以使用next()函数显式地获取迭代器的下一个值。如果没有更多的值可供迭代，会抛出StopIteration异常。
支持多次迭代：迭代器可以支持多次迭代，每次迭代都可以重新从头开始。但需要注意的是，每次迭代都是从上一次结束的位置开始的。
总的来说，Python迭代器具有按需计算、无固定长度、可重复迭代等特点，可以高效地处理大量数据和无限序列。
