是的，它是防止堆栈溢出的一种方法。Python(或者更确切地说，CPython实现)没有优化尾部递归，并且无限制的递归会导致堆栈溢出。你可以用sys.getrecursionlimit检查递归限制:

import sys
print(sys.getrecursionlimit())

并使用sys.setrecursionlimit更改递归限制:

sys.setrecursionlimit(1500)

但这样做是危险的——标准限制有点保守，但Python的堆栈框架可能相当大。

Python不是函数式语言，尾递归也不是一种特别有效的技术。如果可能的话，迭代地重写算法通常是一个更好的主意。

许多人建议增加递归限制是一个很好的解决方案，但它不是，因为总是会有限制。相反，使用迭代解决方案。

def fib(n):
    a,b = 1,1
    for i in range(n-1):
        a,b = b,a+b
    return a
print fib(5)

是的，它是防止堆栈溢出的一种方法。Python(或者更确切地说，CPython实现)没有优化尾部递归，并且无限制的递归会导致堆栈溢出。你可以用sys.getrecursionlimit检查递归限制:

import sys
print(sys.getrecursionlimit())

并使用sys.setrecursionlimit更改递归限制:

sys.setrecursionlimit(1500)

但这样做是危险的——标准限制有点保守，但Python的堆栈框架可能相当大。

Python不是函数式语言，尾递归也不是一种特别有效的技术。如果可能的话，迭代地重写算法通常是一个更好的主意。

这是为了避免堆栈溢出。Python解释器限制了递归的深度，以帮助您避免无限递归，从而导致堆栈溢出。 尝试增加递归限制(sys.setrecursionlimit)或重写不使用递归的代码。

来自Python文档:

sys.getrecursionlimit () 返回递归限制的当前值，即Python解释器堆栈的最大深度。这个限制可以防止无限递归导致C堆栈溢出和Python崩溃。可以通过setrecursionlimit()来设置。

我知道这是一个老问题，但对于那些阅读的人来说，我建议不要使用递归来解决这样的问题——列表要快得多，并且完全避免递归。我将这样实现:

def fibonacci(n):
    f = [0,1,1]
    for i in xrange(3,n):
        f.append(f[i-1] + f[i-2])
    return 'The %.0fth fibonacci number is: %.0f' % (n,f[-1])

(在xrange中使用n+1，如果你从0开始计数你的斐波那契数列，而不是从1开始。)

我不确定我是不是在重复某人的意思但前段时间有人写了一个y算子用于递归调用函数

def tail_recursive(func):
  y_operator = (lambda f: (lambda y: y(y))(lambda x: f(lambda *args: lambda: x(x)(*args))))(func)
  def wrap_func_tail(*args):
    out = y_operator(*args)
    while callable(out): out = out()
    return out
  return wrap_func_tail

然后递归函数需要形式:

def my_recursive_func(g):
  def wrapped(some_arg, acc):
    if <condition>: return acc
    return g(some_arg, acc)
  return wrapped

# and finally you call it in code

(tail_recursive(my_recursive_func))(some_arg, acc)

对于斐波那契数，你的函数是这样的:

def fib(g):
  def wrapped(n_1, n_2, n):
    if n == 0: return n_1
    return g(n_2, n_1 + n_2, n-1)
  return wrapped

print((tail_recursive(fib))(0, 1, 1000000))

输出:

..684684301719893411568996526838242546875

(实际上是数字的音调)