在Python中，迭代器本身并不能直接提高執行速度。然而，通過使用迭代器，您可以更有效地處理大量數據，從而間接地提高程序的執行速度。以下是一些建議，可以幫助您在使用迭代器時提高執行速度：

1. 使用生成器（generator）：生成器是一種特殊的迭代器，它允許您在需要時才計算下一個值。這可以減少內存使用，從而提高執行速度。要創建一個生成器，只需使用yield關鍵字而不是return。例如：

def my_generator(data):
    for item in data:
        yield item * 2

for value in my_generator([1, 2, 3]):
    print(value)

2. 使用內置函數和庫：Python提供了許多內置函數和庫，如map()、filter()和itertools，它們都是高度優化的迭代器。使用這些函數和庫可以提高代碼的執行速度。例如：

data = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_data = map(lambda x: x * x, data)
for value in squared_data:
    print(value)

3. 避免在循環中使用全局變量：全局變量的訪問速度比局部變量慢。在循環中盡量使用局部變量，或者將全局變量封裝在一個函數中。

4. 使用多線程或多進程：如果您有多個獨立的計算任務，可以考慮使用多線程或多進程來并行執行它們。這可以顯著提高程序的執行速度。但請注意，Python的全局解釋器鎖（GIL）可能會限制多線程的性能。在這種情況下，您可以使用multiprocessing庫來實現多進程并行。

5. 使用適當的數據結構：根據您的需求選擇合適的數據結構。例如，如果需要頻繁地查找元素，可以使用集合（set）而不是列表（list）。如果需要按順序遍歷元素，可以使用隊列（queue）而不是棧（stack）。

6. 優化算法：選擇合適的算法可以顯著提高程序的執行速度。在實現算法時，盡量遵循時間復雜度和空間復雜度的最佳實踐。

總之，雖然迭代器本身不能提高執行速度，但通過遵循這些建議，您可以在使用迭代器時更有效地處理大量數據，從而間接地提高程序的執行速度。