Python迭代器協議簡化了數據訪問，因為它提供了一種統一的方式來遍歷容器中的元素，而無需關心容器的具體類型。以下是迭代器協議如何簡化數據訪問的幾個方面：

1. 抽象化：迭代器協議定義了一個__iter__()方法和一個__next__()方法。任何實現了這兩個方法的對象都可以被視為一個迭代器。這使得我們可以在不關心對象內部結構的情況下使用它。

class MyIterable:
    def __init__(self, start, end):
        self.start = start
        self.end = end

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.start >= self.end:
            raise StopIteration
        else:
            self.start += 1
            return self.start - 1

2. 統一遍歷方式：由于所有實現了迭代器協議的對象都可以使用for循環進行遍歷，因此我們可以用一種統一的方式處理各種容器類型（如列表、元組、集合、字典等）。

my_iterable = MyIterable(0, 5)
for number in my_iterable:
    print(number)

3. 簡化代碼：使用迭代器協議可以減少代碼重復，因為我們不需要為每種容器類型編寫特定的遍歷邏輯。這使得代碼更加簡潔和易于維護。

4. 惰性計算：迭代器協議支持惰性計算，即只在需要時才計算下一個元素。這可以提高性能，特別是在處理大型數據集時。

class LazyCalculator:
    def __init__(self, func):
        self.func = func
        self.result = None

    def __iter__(self):
        return self

    def __next__(self):
        if self.result is None:
            self.result = self.func()
        else:
            value = self.result
            self.result = None
            return value

# 使用惰性計算生成斐波那契數列
fib = LazyCalculator(lambda: fib.result + fib.result[-2:])
for i in range(10):
    print(next(fib))

總之，Python迭代器協議通過提供一種統一且靈活的方式來遍歷容器中的元素，簡化了數據訪問。