RecursionError是CPython为防止C栈溢出而设的安全熔断机制，非代码错误；每次递归调用均在有限C栈中新增栈帧，存参数、变量等，超默认约1000层即抛异常。
Python 报 RecursionError: maximum recursion depth exceeded 不是因为代码写错了，而是解释器主动踩了刹车——它用 C 栈管理每次函数调用，而栈空间是操作系统级的有限资源。
递归调用在底层是怎么堆积栈帧的
每次函数调用（包括递归）都会在 C 栈上分配一个栈帧，存参数、局部变量、返回地址等。Python 默认只允许约 1000 层嵌套，不是算力不够，是为防栈溢出导致整个解释器崩溃（比如 Segmentation fault）。你看到的报错，其实是 CPython 在栈快满前就抛出异常，属于安全熔断机制。
@property 或 __getattr__ 里不小心 self.xxx 就会无限递归
这类错误不依赖数据规模，一行代码就能触发：
-
@property的 getter 里写return self.id→ 再次触发同一 getter，无终止 -
__getattr__中访问self.x而 x 不存在 → 又进__getattr__，死循环 - 装饰器、日志钩子、ORM 字段访问等隐式调用，也可能悄悄加长调用链
为什么 sys.setrecursionlimit() 容易让程序更不稳定
调高限制只是把“刹车点”往后挪，并没扩大实际可用栈空间：
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- Linux/macOS 下线程默认栈大小约 8MB，按每层 ~1.5KB 算，撑死也就 5000 层左右；设成
10000很可能直接段错误 - Windows 栈更小（通常 1MB），风险更高
- 该设置是全局的，第三方库或并发线程都受其影响
- 没法跨平台预测安全值，生产环境禁止无实测硬设
真正该检查的三件事
遇到这个报错，别急着改 limit，先确认：
- 递归终止条件是否覆盖所有路径？比如
if n < 0漏判，负数输入就失控 - 每次递归参数是否真在收敛？
n-1OK，n-0.5或未变的n就卡住 - 是不是本可以用迭代替代？树遍历、JSON 扁平化、文件夹扫描，90% 场景用
list当栈更稳
最常被忽略的是：报错时的调用栈里混进了你没意识到的间接调用——比如重载了 __eq__，又在里面用了 == 比较自身，就多埋了一层递归入口。
