那是当然的。
6+1的话，一共127.6亿个排列。每个都至少要执行最内层的for、if、+=三行命令，就算只需要10个指令周期，就是1276亿个指令周期，假设你是3G主频，一秒也才执行30亿个指令，这也得40秒才能跑完，何况光是一个m=m+1就远远不止10个指令能完成，因为python中这是一个重新建立m对象的过程，再加上外层的循环，总的来说，是这一个没有意义的过程，因为需要的时间太长了。
如果是计算组合的话，就会少很多，组合即所有排列中，前6个数不重复的那一部分，这就少很多，33选6，然后乘以16，只有17721088个组合，这个量就少了很多。
所以，整个思路上就要改变。不使用组合计算，一定要去遍历所有组合来得到总数，也不是不行，但写法也不是这样写的。组合是前6个数不重复，那么，第一个数已经决定了第二个数的最大取值，也就是说，内层循环range的第二个参数，直接取外层循环的循环变量即可。
进一步优化就是前6层的for，range第一个参数分别是6,5,4,3,2,1,结果是一样的，大约能快10%左右吧。
python实现随机一柱双色球：
定义一个列表，列表red_ball=[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33]
打乱red_ball列表值的顺序
提取打乱后的前6个值，赋值给新列表redB
从1-16随机产生一个整数，赋值给blueB,做为篮球
输出redB,blueB
import randomred_ball = [] #定义红球列表
red_ball = list(range(1,34))#给红球列表赋值
random.shuffle(red_ball)#打乱列表顺序
redB = []
blueB = []
for i in range(6):
redB.append(red_ball[i]) #从列表red_ball中提取打乱顺序后的前6个值，放到新列表redB中
else:
redB.sort()
blueB.append(random.randint(1,16))
print(redB,blueB)
# [9, 13, 17, 22, 23, 28] [8]
