python默认递归深度为1000层，这是cpython基于线程c栈空间（如linux默认8mb）保守估算的安全阈值，旨在主动拦截栈溢出而非等待崩溃；超过会抛recursionerror，盲目调高limit可能导致段错误。
Python 递归操作容易触发 RecursionError，根本原因不是代码写错了，而是解释器在用 C 栈做“主动刹车”——它宁可报错，也不让程序把底层栈吃穿。
为什么默认只给 1000 层？
这个数字和内存大小无关，只跟线程的 C 栈空间有关。Linux 默认主线程栈约 8MB，每层递归至少占 1–2KB 帧，1000 层 ≈ 1–2MB，留了足够缓冲防爆栈。设太高不等于“更安全”，反而可能跳过 RecursionError 直接段错误（Segmentation fault）或被系统 Killed: 9。
哪些地方最容易悄悄超限？
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__repr__或__str__里写了return f"Node({self.children})"—— 一打印就递归展开整个树 - pytest/mock 环境下，
mock.patch+ 断言失败 → 额外多出 50–100 层调用帧 - 用户提交的 JSON/YAML 有 1500 层嵌套，而解析逻辑没做深度防护
- CI 容器中
ulimit -s只有 4096 KB，实际撑不到 1000 层就崩
怎么快速确认是不是真递归问题？
别等完整 traceback，加两行现场诊断：
import sys, traceback
print("Current depth:", len(traceback.extract_stack()))
print("Last 3 frames:", traceback.extract_stack()[-3:])
如果输出里反复出现同一个函数名（如 parse_config），是真实递归；如果夹着 _pytest、Mock、__repr__，优先删掉这些钩子再测。
改 sys.setrecursionlimit() 的安全边界在哪？
真要调，必须同步满足三件事：
- 先查系统栈上限：
import resource; resource.getrlimit(resource.RLIMIT_STACK)（Unix） - 按每层 ≈ 1.5KB 推算：4MB 栈 → 最多安全设
sys.setrecursionlimit(2500)，不是 10000 - 若用多线程，还得配
threading.stack_size(8 * 1024 * 1024)，否则 limit 再高也无效
真正难的不是算数，是区分“数据确实深”和“代码在帮倒忙”——比如 @property 里写 return self.id 这种无限自引用，调再高的 limit 也没用。
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