contextvars 可安全实现递归上下文自动继承，避免改函数签名、全局变量或线程局部存储；通过 ContextVar 动态绑定当前函数版本，配合 functools.wraps 保持元信息，各调用链互不干扰。
直接用 contextvars 管理递归上下文，比改函数签名、传参或依赖全局变量更干净、线程/协程安全，也避免破坏原函数接口。
用 contextvars 实现递归上下文自动继承
Python 的递归调用是静态绑定的——内部 func(x) 调用的永远是模块里那个名字对应的函数对象，不是“当前被装饰后的版本”。所以普通装饰器只包住第一层，递归调用会绕过它。contextvars 提供了动态绑定能力：在顶层设置一个“当前活跃函数”的上下文变量，所有嵌套调用（包括间接递归）都能读取并使用它，且各调用链互不干扰。
- 定义一个
ContextVar存储当前应执行的函数版本 - 在装饰器中，先读取上下文里的函数（有则用，无则用原始函数），再把包装后的新函数设入上下文，最后执行
- 递归调用时，函数体内仍写
func(...)，但实际执行的是上下文中的最新版本
这样，日志、深度计数、限流等逻辑就能随调用链自动传递，无需修改原函数任何一行代码。
避免手动传参或改函数定义
有人习惯给递归函数加个 depth=0 或 ctx=None 参数，每次调用都显式传递。这虽然可行，但污染函数签名，破坏封装性，也容易漏传或传错。更麻烦的是，一旦函数被多处调用（比如被其他模块复用），所有调用点都得同步改，维护成本高。
不用全局变量或线程局部存储（thread-local）
全局变量在并发下完全不可靠；threading.local() 只支持线程，不兼容 asyncio 协程，且在多线程嵌套调用中可能意外共享。而 contextvars 天然支持异步任务和线程，每个 async with 块或 with ThreadPoolExecutor 子任务都有独立上下文，无需额外隔离。
小技巧：配合 functools.wraps 保持元信息
装饰器里用 @functools.wraps(original) 包裹包装函数，能保留 __name__、__doc__ 等属性，调试和文档生成不受影响。上下文切换逻辑藏在包装函数内部，对外完全透明。
