请简要描述Python中的生成器、迭代器、可迭代对象的定义及其应用场景，并举例说明它们在实际编程中的应用。

解答思路：

首先，我们需要理解Python中的可迭代对象、迭代器、生成器的基本概念，然后阐述它们的应用场景。

1. 可迭代对象：任何可以放在for循环中的对象都是可迭代的，比如列表、元组、字典、集合以及字符串等。它们内部实现了__iter__()方法，用于返回迭代器。
2. 迭代器：是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象必须实现两个方法，iter()和__next__()。iter()返回迭代器对象本身，next()返回迭代器的下一个值。当没有更多的元素可迭代时，next()会抛出一个StopIteration异常。
3. 生成器：是一种特殊的迭代器，用于在需要时才生成值。生成器使用yield关键字，而不是return。生成器函数在每次调用时都会从上次离开的位置开始执行，直到遇到yield语句返回结果。生成器可以有效地处理大数据集，因为它们不会一次性生成所有数据，而是按需生成。

接下来，我们可以讨论这些概念的应用场景。例如，迭代器在处理大量数据时非常有用，因为它们允许我们逐个处理元素而不是一次性加载所有数据。生成器在处理大量数据或需要节省内存的场景中也非常有用，因为它们允许我们逐步生成数据而不是一次性生成所有数据。此外，可迭代对象和迭代器也可以用于创建自定义的数据结构或算法。

最优回答：

可迭代对象：Python中可迭代对象包括列表、元组、字典、集合以及字符串等，它们内部实现了__iter__()方法以进行遍历操作。在应用中，我们常常利用可迭代对象的特性进行循环处理，如遍历列表中的每个元素。

迭代器：迭代器是一个可以记住遍历位置的对象，通过实现__iter__()和__next__()方法来工作。在处理大量数据时，迭代器非常有用，因为它们允许我们逐个处理元素而不是一次性加载所有数据。此外，迭代器也常用于实现自定义的算法或数据结构。

生成器：生成器是一种特殊的迭代器，使用yield关键字来生成值。在处理大数据集或需要节省内存的场景中，生成器非常有用，因为它们允许我们逐步生成数据而不是一次性生成所有数据。生成器函数在每次调用时都会从上次离开的位置开始执行，直到遇到yield语句返回结果。