概要（combinations は「順番を無視した取り合わせ」を遅延生成する）
itertools.combinations は、イテラブルから要素を r 個選ぶすべての“組み合わせ”を順に返すイテレータです。順番は意味を持たず、同じ要素の並びは一度だけ出ます（例：(“A”,”B”) と (“B”,”A”) は同じ組み合わせなので片方だけ）。結果はメモリに一括展開せず、必要な分だけ取り出せるため大きなデータでも安全です。
from itertools import combinations
items = ["A", "B", "C"]
for comb in combinations(items, 2):
print(comb) # ('A','B'), ('A','C'), ('B','C')
基本の使い方（ここが重要）
r 個を選ぶ組み合わせ（順序は無視される）
r は選ぶ個数です。r を増やすほど通り数が増えますが、順序を無視するため重複した並びは出ません。
from itertools import combinations
print(list(combinations([1,2,3], 2))) # [(1,2),(1,3),(2,3)]
print(list(combinations("ABC", 3))) # [('A','B','C')]
返り値はタプル。必要なら整形して使う
用途に応じて文字列連結や計算へ変換します。
from itertools import combinations
for comb in combinations("ABCD", 2):
print("".join(comb)) # 'AB','AC','AD','BC','BD','CD'
遅延生成（巨大でも安全。全展開は慎重に）
for で流せば一組ずつ生成されます。list(…) で全部を作るとメモリを使うため、必要な範囲に留めるのが基本です。
from itertools import combinations, islice
it = combinations(range(1000), 3)
for c in islice(it, 5): # 先頭5件だけ確認
print(c)
重要ポイントの深掘り（通り数・重複要素・境界条件）
通り数は nCr（組合せ）。サイズ見積りを意識する
元の要素数を n、選ぶ数を r とすると、通り数は nCr です。n や r が増えると急増するため、事前見積りと絞り込み条件が重要です。
import math
n, r = 10, 3
print(math.comb(n, r)) # 120（10C3）
入力に重複値があると「同じ値を含む組み合わせ」が増える
combinations は位置ではなく値で重複を抑えるわけではありません。入力に同じ値が複数あると、値が同じでも位置が異なる要素から組が作られます。値ベースでユニーク化したいなら、事前に集合化やソート＋重複除去を行います。
from itertools import combinations
items = ["A","A","B"]
print(list(combinations(items, 2))) # [('A','A'), ('A','B'), ('A','B')]
# 値でユニーク化したいなら事前に set などで重複除去
r の境界条件（r=0、r>n）の扱い
r=0 のときは「空タプル一つ」（なにも選ばないという1通り）が返ります。r>n のときは通り数ゼロです。
from itertools import combinations
print(list(combinations([1,2,3], 0))) # [()]
print(list(combinations([1,2], 3))) # []
実務での使いどころ（選定・検証・探索の“母集団づくり”）
上位候補の組み合わせ評価（スコアで絞り込む）
まず全組み合わせを生成し、評価関数で上位を選ぶのが定石です。遅延生成なので、スコアが低いものは早めに捨てられます。
from itertools import combinations
items = [("coffee", 92), ("tea", 81), ("sugar", 75)]
def score(combo):
return sum(v for _, v in combo)
best = None
best_score = -1
for comb in combinations(items, 2):
s = score(comb)
if s > best_score:
best, best_score = comb, s
print(best, best_score) # 上位2品の組み合わせ
機能フラグの同時有効パターン検証
フラグを複数同時に立てた時だけ現れる不具合を探るとき、r 個同時オンの全通りでテストできます。
from itertools import combinations
flags = ["A","B","C","D"]
for enabled in combinations(flags, 3):
print("enable:", enabled) # 3つ同時オンの全通り
部分選択の探索（予算内・容量内のフィルタ）
組み合わせを生成しながら、条件で早期フィルタすることで現実的な探索に落とせます。
from itertools import combinations
items = [("A", 50), ("B", 40), ("C", 30), ("D", 20)]
budget = 70
for comb in combinations(items, 2):
cost = sum(c for _, c in comb)
if cost <= budget:
print(comb, cost)
関連関数との使い分け（順列・直積・重複許可）
permutations（順番あり）との違い
permutations は順序を区別します。(“A”,”B”) と (“B”,”A”) は別。並び順が意味を持つならこちらを選びます。組み合わせは順序が無関係です。
from itertools import permutations
print(list(permutations(["A","B"], 2))) # [('A','B'),('B','A')]
product（直積）との違い
product は別集合同士の全通り（r 回重複選択も可能）。「同じ集合から r 個選ぶ」なら combinations／permutations が自然です。
from itertools import product
print(list(product(["A","B"], [1,2]))) # [('A',1),('A',2),('B',1),('B',2)]
combinations_with_replacement（重複選択を許す組み合わせ）
同じ要素を複数回選ぶ組み合わせが欲しいときに使います。例：硬貨の選び方など。
from itertools import combinations_with_replacement
print(list(combinations_with_replacement([1,2,3], 2)))
# [(1,1),(1,2),(1,3),(2,2),(2,3),(3,3)]
例題で身につける（定番から一歩先まで）
例題1：上位 N 件の組み合わせを部分取得
from itertools import combinations, islice
items = ["coffee","tea","sugar","milk"]
for comb in islice(combinations(items, 3), 5): # 先頭5通りだけ
print(comb)
例題2：CSV の列からペアを作り、相関候補を列挙
from itertools import combinations
cols = ["temp","sales","visitors","cost"]
pairs = list(combinations(cols, 2))
print(pairs) # すべての指標ペア
例題3：座標の組み合わせで三角形候補を生成し、面積でフィルタ
from itertools import combinations
points = [(0,0),(1,0),(0,1),(1,1)]
def area(p,q,r):
return abs((p[0]*(q[1]-r[1])+q[0]*(r[1]-p[1])+r[0]*(p[1]-q[1]))/2)
for tri in combinations(points, 3):
if area(*tri) > 0: # 面積ゼロ（一直線）を除外
print(tri)
例題4：文字列から重複のない部分文字列候補を生成
from itertools import combinations
s = "ABCD"
subs = ["".join(s[i] for i in idxs) for r in range(1, len(s)+1) for idxs in combinations(range(len(s)), r)]
print(subs) # 'A','B','C','D','AB','AC', ... 'ABCD'
まとめ
itertools.combinations は「順番を無視した取り合わせ」を遅延生成で安全に列挙するための基本ツールです。通り数は nCr で急増するため、サイズ見積りと早期フィルタが重要。返り値はタプルで、文字列連結や計算へ柔軟に変換できる。入力の重複値はそのまま反映されるため、値ベースのユニーク化が必要なら事前処理を行う。permutations（順番あり）、product（直積）、combinations_with_replacement（重複許可）と正しく使い分ければ、選定・検証・探索の母集団作りが短く、読みやすく、堅牢に書けます。