Python不支持尾递归优化，因CPython为调试友好、语义清晰及实际收益低而主动放弃；尾递归要求最后一步直接返回自身调用，但更实用的是迭代替代、@lru_cache缓存、深度控制或生成器化。
Python不支持尾递归优化，所谓“尾递归解析”在标准CPython中无法真正消除调用栈增长。想靠改写为尾递归来避免栈溢出，效果有限——但理解其原理、结合替代方案，确实能写出更健壮的递归逻辑。
尾递归不是语法特征，而是调用位置的性质：函数的**最后执行动作**是调用自身，且该调用结果直接作为当前函数返回值，中间不再做其他计算。
比如计算阶乘：
return n * factorial(n-1) → 乘法在递归调用之后，不是尾递归return factorial_tail(n-1, acc * n)（需引入累加参数）→ 调用完就返回，无后续操作CPython解释器明确选择不实现尾递归优化（TRO），主要出于以下考虑：
与其纠结尾递归，不如聚焦真实瓶颈：
sys.setrecursionlimit()谨慎调高（有风险），或提前判断输入规模后抛出友好的提示yield避免一次性构建大列表
）有开发者用装饰器“伪装”尾递归，原理是捕获RecursionError后用循环重放调用链。但这属于黑魔法，增加复杂度且不提升性能，仅适合理解概念：
（示例略——生产环境不推荐使用）