Itertools 与嵌套循环性能

我必须生成列表中所有两对项目组合。现在，我知道有两种方法可以实现这一点：嵌套 for 循环和 python 的内置迭代工具:

from itertools import combinations

foo = [1, 2, 3, 4]

for i in xrange(len(foo)):
    for j in xrange(i + 1, len(foo)):
        print foo[i], foo[j]

for c in  combinations(foo, 2):
    print c

我的问题是：使用其中一种比另一种有什么显着的优势吗？

所以我继续使用Pythontimeit要测量运行时间，请按照@user2357112的建议修改第一个循环：

import timeit
from itertools import combinations

foo = [i for i in xrange(0, 1000)]    

def loop_test():
    combos = []
    for i in xrange(len(foo)):
        for j in xrange(i + 1, len(foo)):
            combos.append((foo[i], foo[j]))    

def iter_test():
    combos = []
    for c in combinations(foo, 2):
        combos.append(c)    

if __name__ == '__main__':
    print timeit.timeit('loop_test()', setup='from __main__ import loop_test', number=1000)
    print timeit.timeit('iter_test()', setup='from __main__ import iter_test', number=1000)

有输出：

59.1836869717
45.6625859737

有趣的是，看起来好像迭代工具事实上比嵌套循环更快。