可以使用Python的requests库来获取网络URL的内容，并使用pandas库来处理TSV文件。

下面是一个示例代码，演示如何遍历来自网络URL的大型TSV文件：

import requests
import pandas as pd

# 定义网络URL
url = "https://example.com/large_file.tsv"

# 发送GET请求并获取响应内容
response = requests.get(url, stream=True)

# 将响应内容逐行读取为DataFrame
df = pd.read_csv(response.iter_lines(), sep='\t')

# 遍历DataFrame的每一行
for index, row in df.iterrows():
    # 处理每一行的数据
    # 例如，打印每一行的内容
    print(row)

# 关闭连接
response.close()

上述代码首先使用requests库发送GET请求获取网络URL的内容，设置stream=True来启用流式传输。然后，使用pandas库的read_csv函数将响应内容逐行读取为DataFrame，设置参数sep='\t'来指定TSV文件的分隔符。

接下来，使用DataFrame的iterrows方法遍历每一行数据，可以在循环内部处理每一行的数据，例如打印每一行的内容。

最后，记得关闭连接，释放资源。

请注意，这是一个简化的示例代码，实际使用中可能需要根据具体情况进行适当的修改和优化。同时，对于大型文件，可以考虑分块读取和处理，以避免内存占用过大的问题。