python 默认递归深度限制是 1000，超过会抛出 RecursionError: maximum recursion depth exceeded。这不是内存不足导致的崩溃，而是解释器主动拦截，防止栈溢出和无限递归拖垮程序。
为什么设为 1000？
这个值是 CPython 在多数系统上权衡安全与实用的结果：太小容易误伤正常深层递归（比如处理深度嵌套 json 或树结构），太大则可能耗尽调用栈空间，引发段错误或进程终止。它不取决于物理内存，而受限于操作系统为每个线程分配的栈大小（通常几 MB）。
如何查看和修改递归限制
使用标准库 sys 模块：
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sys.getrecursionlimit()查看当前限制（默认一般为 1000） -
sys.setrecursionlimit(n)设置新上限，例如sys.setrecursionlimit(2000)
⚠️ 注意：增大限制不能解决根本问题。若递归逻辑本身存在缺陷（如缺少终止条件、收敛过慢），调高限制只会延迟报错，甚至导致程序直接崩溃。不建议无差别调高，尤其在线上服务中。
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递归调用的真实风险不止“超限”
除了触发 RecursionError，常见隐患包括：
- 隐式递归：重载
__str__、__repr__时不小心打印自身对象，引发链式调用 - 尾递归未优化：Python 不支持尾递归优化（TCO），每次调用都压栈，无法靠改写成尾递归来规避深度问题
- 不可控输入场景：如解析用户提交的嵌套 JSON、xml 或自定义 DSL，深度由外部决定，极易越界
- 多线程环境差异：主线程限制对子线程无效，但子线程默认栈更小，实际可承受深度反而更低
更稳妥的替代方案
遇到深层嵌套或不确定规模的数据，优先考虑迭代实现：
- 用显式栈（
list）模拟递归过程，控制内存与执行流 - 对树/图遍历，改用 BFS（队列）或 DFS（手动栈）
- 处理嵌套结构（如 JSON）时，配合深度计数器 + 提前截断，或使用生成器分批处理
- 必要时引入第三方库（如
json模块本身已做迭代解析；ast.parse对深层代码有保护机制）
递归简洁有力，但 Python 的执行模型决定了它不适合“深”任务。判断是否该用递归，关键不是“能不能写”，而是“值不值得冒这个风险”。