Python递归搜索函数Jupyter正常运行但PyCharm栈溢出的原因排查

• 默认递归深度限制不同：Jupyter Notebook会自动调高sys.getrecursionlimit()的默认值，通常比PyCharm的默认值（一般为1000）高很多（比如3000）。你可以在两个环境里分别执行import sys; print(sys.getrecursionlimit())验证数值差异。
• 解释器启动参数差异：PyCharm启动Python解释器时可能附带了影响栈空间的命令行参数，而Jupyter的启动流程无这类限制，导致实际可用栈空间存在差距。
• 执行上下文的栈占用不同：Jupyter的交互式内核在初始化时会调整栈分配策略，而PyCharm运行代码时，IDE自身的后台进程、服务会占用部分系统栈资源，留给递归函数的栈空间更少。
• 调试模式的额外开销：如果在PyCharm里用Debug模式运行代码，调试器会在每个递归调用中插入跟踪逻辑，额外消耗栈空间，更容易触发溢出。Jupyter默认是正常运行模式，无这部分开销。
• 代码执行的全局状态差异：Jupyter中可能因为之前执行过的代码留下了全局变量或状态，间接减少了递归的实际调用次数；而PyCharm是从头运行完整脚本，递归次数触碰到了栈的临界值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者butterflyknife