我想给你一个使用内存计算斐波那契的例子，因为这将允许你使用递归计算更大的数字:

cache = {}
def fib_dp(n):
    if n in cache:
        return cache[n]
    if n == 0: return 0
    elif n == 1: return 1
    else:
        value = fib_dp(n-1) + fib_dp(n-2)
    cache[n] = value
    return value

print(fib_dp(998))

这仍然是递归的，但是使用了一个简单的哈希表，允许重用以前计算的斐波那契数，而不是重新计算。

使用一种保证尾部调用优化的语言。或者使用迭代。或者，和装饰师一起玩。

资源。Setrlimit还必须用于增加堆栈大小和防止段故障

Linux内核限制了进程的堆栈。

Python将局部变量存储在解释器的堆栈上，因此递归占用解释器的堆栈空间。

如果Python解释器试图超过堆栈限制，Linux内核会使其出现分段错误。

堆栈限制大小由getrlimit和setrlimit系统调用控制。

Python通过资源模块提供了对这些系统调用的访问。

sys。例如，https://stackoverflow.com/a/3323013/895245中提到的setrecursionlimit只增加了Python解释器自身对其堆栈大小的限制，但它不会触及Linux内核对Python进程施加的限制。

示例程序:

main.py

import resource
import sys

print resource.getrlimit(resource.RLIMIT_STACK)
print sys.getrecursionlimit()
print

# Will segfault without this line.
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_STACK, [0x10000000, resource.RLIM_INFINITY])
sys.setrecursionlimit(0x100000)

def f(i):
    print i
    sys.stdout.flush()
    f(i + 1)
f(0)

当然，如果你继续增加setrlimit，你的RAM最终会用完，这将使你的计算机由于疯狂的交换而变慢到停止，或者通过OOM杀手杀死Python。

在bash中，您可以使用以下命令查看并设置堆栈限制(单位为kb):

ulimit -s
ulimit -s 10000

我的默认值是8Mb。

参见:

在python脚本中设置stacksize Linux、Mac和Windows的硬递归限制是什么?

在Ubuntu 16.10, Python 2.7.12上测试。

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)

看起来你只需要设置一个更高的递归深度:

import sys
sys.setrecursionlimit(1500)

我想给你一个使用内存计算斐波那契的例子，因为这将允许你使用递归计算更大的数字:

cache = {}
def fib_dp(n):
    if n in cache:
        return cache[n]
    if n == 0: return 0
    elif n == 1: return 1
    else:
        value = fib_dp(n-1) + fib_dp(n-2)
    cache[n] = value
    return value

print(fib_dp(998))

这仍然是递归的，但是使用了一个简单的哈希表，允许重用以前计算的斐波那契数，而不是重新计算。