Python迭代器协议通过以下方式提高性能：
惰性计算：迭代器协议允许实现惰性计算，这意味着只在需要时计算下一个元素。这可以节省计算资源，特别是在处理大型数据集或无限序列时。例如，生成器表达式和生成器函数都是惰性计算的实现，它们允许你在需要时生成新的元素，而不是一次性计算所有元素。
减少内存占用：由于迭代器协议支持惰性计算，因此它们通常比预先计算的数据结构更节省内存。这对于处理大型数据集或无限序列非常有用，因为它们可以避免内存不足的问题。
简化代码：迭代器协议提供了一种统一的方式来处理可迭代对象，而无需关心具体的实现细节。这使得代码更简洁、易于理解和维护。此外，由于迭代器协议是Python内置的，因此你可以利用许多内置函数和库来处理可迭代对象，而无需自己实现这些功能。
提高代码可读性：使用迭代器协议可以使代码更具可读性，因为它们明确表达了数据处理的逻辑。例如，使用for循环遍历一个可迭代对象是一种常见的做法，这使得代码易于理解。
支持多种数据结构：迭代器协议不仅适用于列表、元组等内置数据结构，还适用于自定义数据结构。这使得你可以轻松地将现有的数据结构转换为可迭代对象，而无需修改其内部实现。这提高了代码的灵活性和可重用性。
总之，Python迭代器协议通过惰性计算、减少内存占用、简化代码、提高代码可读性和支持多种数据结构等方式来提高性能。