Python在处理递归时存在一些固有的限制，这些限制影响了它在递归方面的表现：
解释型特性：
Python是一种解释型语言，这意味着它在执行时比编译型语言（如C++）慢。递归过程中频繁的函数调用和返回会增加额外的开销。
局部变量存储：
Python在递归过程中为每一层函数调用分配独立的局部变量空间，并在栈上分配和回收这些空间。当递归深度较大时，可能会导致内存空间不足，引发栈溢出。
递归调用开销：
每次函数调用都需要传递参数和返回结果，这在递归中尤为明显，尤其是在深层递归调用中，这种开销会变得更加显著。
递归深度限制：
Python有一个默认的递归深度限制（通常是1000），超过这个限制就会抛出`RecursionError`异常。这个限制是为了保护解释器，防止因递归调用过深而耗尽系统资源。
历史设计决策：
Python的设计者出于对解释器稳定性的考虑，故意限制了递归深度，以避免深层次的递归调用可能带来的问题。
尽管Python在递归方面存在这些限制，但在某些情况下，通过优化递归算法或使用迭代方法，仍然可以在Python中有效地使用递归。此外，Python社区也提供了一些方法来调整递归深度限制，例如通过`sys.setrecursionlimit（）`函数。