首先理解“可迭代”与“迭代器”的概念是至关重要的。“可迭代对象”，如列表、元组或字符串等容器类型数据结构，在不一次性取出所有内容的情况下能够通过for循环或其他迭代方法逐一获取其中的数据项；而"迭代器"则是提供一种统一接口来遍历这些序列的对象，每次调用都会返回下一个项目直至耗尽资源或者没有更多值可以产出为止。
**Python `iter()` 函数详解：**
`iter(object[, sentinel])` 是 Python 内置的一个函数，其基本功能如下：
1. 当仅传入单个参数 `object` 且该对象支持 iteration（即实现了 `__iter__()` 方法），则 `iter(obj)` 返回对该对象进行迭代操作的迭代器。
python
my_list = [1, 2, 3]
it = iter(my_list)
print(next(it)) # 输出: 1
2. 若提供了两个参数，则第一个参数必须是一个 callable 对象(例如函数)，第二个参数sentinel作为停止生成后续结果的标记。当callable连续两次产生相同的sentinel值时，迭代便会终止。
python
def generate_numbers():
n = 0
while True:
yield n
n += 1
gen_iter = iter(generate_numbers(), stop_at=5)
for num in gen_iter:
print(num)
# 这将输出数字从0到4，因为当我们尝试yield超过等于stop_at指定数值的时候会结束迭代过程
此外，自定义类也可以利用 `iter()` 和相关协议 (`__iter__()`, `__next__()` 等魔术方法）来自行创建满足特定需求的迭代器。
总的来说，`iter()` 在提升代码效率以及构建高级抽象层面都发挥重要作用，它使得我们可以按照需要按需取值而非一次加载全部数据至内存中，这对于大规模数据集的操作尤为关键。同时结合其他诸如 `zip()`, `map()`,`filter()` 及各种generator表达式使用，能极大地丰富我们的程序设计手段并提高运行效能。