rec_subsets()依然较快（为range(20)），即使result.append(s)添加的就地# do something with s和两者的结果gen_subsets()和rec_subsets()消耗。
PEP 380yield from的以下引用（语法支持）可能解释了这一点：
当生成器链很长时，使用专门的语法可以进行优化。例如，当递归遍历树结构时，会出现此类链。__next__()在链中上下传递呼叫和产生值的开销可能导致本来应该是 操作变成最坏的情况，即 2）** 。
您可以使用生成电源集itertools.combinations()：
from itertools import combinations
def subsets_comb(lst):
return (comb for r in range(len(lst)+1) for comb in combinations(lst, r))
range(20)在我的机器上，速度更快：
name time ratio comment
subsets_comb 227 msec 1.00 [range(0, 20)]
subsets_ipowerset 476 msec 2.10 [range(0, 20)]
subsets_rec 957 msec 4.22 [range(0, 20)]
subsets_gen_pep380 2.34 sec 10.29 [range(0, 20)]
subsets_gen 2.63 sec 11.59 [range(0, 20)]
要重现结果，请运行time-subsets.py。
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