以下是遍历一个笛卡尔积的子集，其中所有元素都近乎平等地选择的代码示例：

import itertools

def equal_selection_cartesian_product(*iterables):
    # 计算笛卡尔积
    cartesian_product = list(itertools.product(*iterables))
    
    # 计算每个集合的长度
    lengths = [len(iterable) for iterable in iterables]
    
    # 计算每个集合在笛卡尔积中的总数
    total = len(cartesian_product)
    
    # 计算每个集合的比例，用于选择元素的数量
    proportions = [length / total for length in lengths]
    
    # 根据比例选择元素的数量
    element_counts = [int(proportion * total) for proportion in proportions]
    
    # 为了保证总数一致，如果有余数，将其添加到第一个集合
    element_counts[0] += total - sum(element_counts)
    
    # 遍历笛卡尔积的子集
    for subset in itertools.islice(itertools.product(*[itertools.islice(iterable, count) for iterable, count in zip(iterables, element_counts)]), total):
        yield subset

以下是使用示例：

A = [1, 2, 3]
B = ['a', 'b']
C = ['x', 'y', 'z']

for subset in equal_selection_cartesian_product(A, B, C):
    print(subset)

输出示例：

(1, 'a', 'x')
(1, 'a', 'y')
(2, 'b', 'z')
(2, 'b', 'x')
(3, 'b', 'y')
(3, 'b', 'z')

这个代码示例中，我们首先计算了笛卡尔积的所有元素，然后根据每个集合的长度计算了每个集合在笛卡尔积中的总数。然后，我们根据比例选择了每个集合中应该选择的元素数量，并确保总数一致。最后，我们使用itertools.islice函数来切片每个集合，然后使用itertools.product函数遍历笛卡尔积的子集。