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Python最大递归深度错误 “max

object”,意思大致是“当调用该对象超过最大递归深度”   报错如下:   Traceback (most recent call last):   File "", line 1,...其实原因是在Python里的递归调用是有限制的,可以使用sys模块里的getrecursionlimit方法查看的到,即(想深入的同学可以谷歌上搜索一番,这里提供笔者所搜索到的https://cyrusin.github.io.../2015/12/08/python-20151208/) sys.getrecursionlimit() 打开终端运行Python,可以看到默认限制值为1000 ?...而ptpython里默认限制值为2000,这也不难解释为什么python下直接运行会报最大深度递归错误而ptpython可以正常运行了。 ?  ...那么该来解决这个问题了,有get自然有set(当然还有其他方法比如达到深度限制时就做对应处理这方面不符合笔者目前需求,所以就不赘述,有需求的同学请自行谷歌百度一下),那么设置最大深度限制的方法就是setrecursionlimit

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Python问题解决】---- RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object

报错 RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object 2. 报错截图 3....报错场景 使用分治算法解决【找数组的最大值和最小值】问题,使用递归导致的报错! 4....错误原因 Python 默认递归调用深度为1000(即最多递归调用1000次),而程序在运行过程中超过最大递归深度。 5. 为什么最大递归深度要有限制呢?...由于栈的大小不是无限的,所以,递归调用的次数过多,会导致栈溢出。 在递归调用中,每个函数在调用自己的时候 还没有退出,调用多了肯定会导致内存崩溃,因此需要对递归深度进行限制。 6....解决方案一 检查递归代码中是否有结束条件,避免死循环,以及递归结束条件是否合理。一般合理的代码是不会超过默认深度的。 7.

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python提示RecursionError: maximum recursion depth exceeded

今天写了一个Python脚本,运行过后发现提示RecursionError: maximum recursion depth exceeded 查询过相关文档和资料后才发现了问题原因,python递归深度是有限制的...当递归深度超过1000时,就会报错。...解决方法直接修改Python的默认递归深度 import sys sys.setrecursionlimit(10**5) # 设置递归最大深度 10的5次方 递归是指函数/过程/子程序在运行过程序中直接或间接调用自身而产生的重入现象...在计算机编程里,递归指的是一个过程:函数不断引用自身,直到引用的对象已知。使用递归解决问题,思路清晰,代码少。 ? 扩展资料: 递归,就是在运行的过程中调用自己。...构成递归需具备的条件: 子问题须与原始问题为同样的事,且更为简单; 不能无限制地调用本身,须有个出口,化简为非递归状况处理。

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还敢逃课,老师用Python做了个随机点名系统,还逃嘛?

@Author :叶庭云 @Date :2020/9/18 18:55 """ import tkinter as tk from pandas import read_excel from...弹出随机索引对应的姓名 sex = df2.pop(index_) # 弹出随机索引对应的性别 t.insert('insert', f'{name} {sex}\n') # 插入到tkinter...二、pyinstaller打包成exe PyInstaller是一个跨平台的Python应用打包工具,支持Windows/Linux/MacOS三大主流平台,能够把 Python 脚本及其所在的 Python...三、解决使用pyinstaller打包程序时出现RecursionError 报错 RecursionError: maximum recursion depth exceeded 执行 pyinstaller...your_filename.spec文件 pyinstaller -F your_filename.py 在C盘找到 your_filename.spec 文件,打开进行编辑,添加以下语句 # 对递归深度进行设置

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Python之路_递归

没有退出条件的递归调用,就是无限调用 递归调用的深度不宜过深 Python递归调用的深度做了限制,以保护解析器 超过递归深度限制,抛出RecursionError...:maxinum recursion depth exceeded超出最大深度、 sys.getrecursionlimit()查看最大深度 边界值:不是终止递归的返回值,而是作为递归运算最后一次运算的时调用的值...1.循环稍微复杂一些,但是只要不是死循环,可以多次迭代直至算出结果 2.fib函数代码极简易懂,但是只能获取到最外层的函数调用,内部递归结果都是中间结果.而且给定一个n都要进行近2n次递归深度越深,效率越低...为了获取斐波那契数列需要外面在套一个n次的循环,效率就更低了 3.递归还有深度限制,如果递归复杂,函数反复压栈,栈内存很快就溢出了 1.间接递归,是通过别的函数调用了函数自身 2.但是,如果构成了循环递归调用时非常危险的...要用代码规范来避免这种递归调用的发生 总结: 递归是一种很自然的表达,符合逻辑思维 递归相对运行效率低,每一次调用函数都要开辟栈帧 递归深度限制,如果递归层次太深,函数反复压栈,栈内存很快就溢出了

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python 递归与高阶函数

一个简单的递归函数(不正式) def calc(n):     print(n)     return calc(n) calc(10) 执行输出一堆10之后,报错 RecursionError:...maximum recursion depth exceeded while calling a Python object 提示调用该对象超过最大递归深度 查看python默认的最大递归深度,需要用...sys模块 import sys print(sys.getrecursionlimit()) 执行输出 1000 这个深度,可以通过setrecursionlimit()更改 sys.setrecursionlimit...你会里面,有无数个镜子,递归也是这样的。 递归特性: 1. 必须有一个明确的结束条件 2. 每次进入更深一层递归时,问题规模相比上次递归都应有所减少 3....def add(a,b,f):     return f(a)+f(b) res = add(3,-6,abs) print(res) 执行输出 9 说明: abs是python的内置方法,用来取绝对值的

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Python算法——树的最大深度和最小深度

Python中的树的最大深度和最小深度算法详解 树的最大深度和最小深度是树结构中的两个关键指标,它们分别表示树的从根节点到最深叶子节点的最大路径长度和最小路径长度。...在本文中,我们将深入讨论如何计算树的最大深度和最小深度,并提供Python代码实现。我们将详细说明算法的原理和步骤。 计算树的最大深度 树的最大深度是指从根节点到最深叶子节点的最大路径长度。...我们可以通过递归遍历树的左右子树来计算树的最大深度。...和最大深度类似,我们同样可以通过递归遍历树的左右子树来计算树的最小深度。...通过递归算法,我们能够有效地计算树的最大深度和最小深度。这两个指标在分析树结构时常常被用于评估树的形状和性质。通过理解算法的原理和实现,您将能够更好地处理树结构问题。

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了解递归

★本文是《Python 完全自学教程》书稿节选,先睹为快。 ” 7.5 递归 在7.1.2节编写斐波那契数列函数的时候,使用了 Python 中的递归(recursion)。...固然 Python 创始人对递归有个人的看法,此处还是要用单独一节专门给予介绍。等读者阅读完本节内容,也能理解之所以如此重视递归的原因了。...stdin>", line 3, in func File "", line 3, in func [Previous line repeated 996 more times] RecursionError...在实践中,绝对不允许出现这样的递归Python 解释器会自动限制递归深度,当达到该极限值时,会引发 RecursionError 异常,如上所示。...>>> from sys import getrecursionlimit >>> getrecursionlimit() 1000 以上所得到的返回值 1000 是 Python 解释器默认的对的递归次数的限制值

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day 17 - 1 递归函数

递归函数 什么是递归   了解什么是递归 : 在函数中调用自身函数   最大递归深度默认是 997/998 —— 是 python 从内存角度出发做得限制   能看懂递归   能知道递归的应用场景   ...初识递归 —— 二分法的例子   算法 —— 二分查找算法   三级菜单 —— 递归实现 我们先来看一个简单的递归函数 #可以执行下,看下与递归函数执行的结果有什么不同 while True:...() #RecursionError: maximum recursion depth exceeded while calling a Python object # 递归的错误,超过递归最大深度...测试递归函数的深度 #测试以下 python 中的递归深度 默认 997 #修改递归限制 import sys sys.setrecursionlimit(100000) #不要改 n=0 def...(3) elif n >0 and n < 4: return age(n+1) + 2 #1、这里 age(3+1) 得到 age(4) ,再次调用 小结: 超过最大递归限制的报错

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疯狂的字典

你好,我是 somenzz,Python 的灵活程度让人发指,今天来分享一下关于字典的疯狂操作,计算斐波那契数列,话不多说,先看代码: 代码定义了一个类 FibDict,继承自 dict,自定义了魔术方法...__missing__ 当 dict 查找 key 失败(missing)的时候,会由 Python 解释器自行调用改方法。...不过,递归虽爽,可不要贪杯哦,任何事情都有极限,1000 是递归的默认极限(sys.getrecursionlimit() == 1000),如果你直接计算 fib_dict[501] 就抛出 RecursionError...你可能有个小小的疑问,为什么递归深度是 1000,但我调用 501 次就不行了呢?...其实原因在于 __missing__ 调用了 __setitem__, __setitem__ 又调用了 __missing__,因此每个缺失的 key 其实调用了两次,所以超过 500 就会报错。

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2023年最新Python大数据之Python基础【七】管理系统

# break # return # exit() # 控制变量 ... 8、函数递归 函数内部调用函数本身 函数有明确的递归跳出条件 不超出最大调用深度 # 函数递归的三个必备条件 ''' 1/函数体内部...,调用函数本身 2/递归够明确的跳出条件 3/不能超出最大调用深度 ''' # 需求: ''' func(1) = 1 func(2) = 1 + 2 = func(1) + 2 func(3) =...中默认的最大调用深度,是1000 也就是在Python中函数最多嵌套1000层 # 最大调用深度是为了保证系统性能的,否则无限递归下去,一会内存就满了 # 最大调用深度可以调整,可以调整到非常大的数字只要系统性能跟得上...# RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison # 注意事项: # 在编程初期,尽量少使用递归,但是要理解递归的特性...= 1 else 1 # RecursionError: maximum recursion depth exceeded # 超出最大调用深度,没有明确的递归跳出条件 print(func1(100)

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Python深度拷贝也不是完美的

Python的浅拷贝和深拷贝的区别,相信你已经非常熟悉了,浅拷贝就是对原对象重新申请一个内存空间,但原对象的子对象如果是可变对象,仍然是存在引用关系的;深拷贝也是重新申请内存空间,以递归的方式,通过创建新的子对象拷贝到新对象中...x == y 程序执行到第 3 行时,x 已经是一个无限嵌套的列表,但是,执行到第 4 行时,程序进行了深度拷贝,就会递归的创建新的子对象,却并没有发生内存溢出的错误,这是为什么呢?...其实,这是因为深度拷贝函数 deepcopy 中会维护一个字典,记录已经拷贝的对象与其 ID。...而 Python 为了防止栈崩溃,递归的层数是要限定的,不会无休下去,所以到了限定的层数,Python 解释器会跳出错误: >>> import copy >>> x=[1] >>> x.append(...: maximum recursion depth exceeded in comparison >>> 其原因也是 Python递归层数是有限定的,在 sys 模块中有个方法可以得到递归的层数:

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使用Python语言理解递归

,所以说是二路递归,每次递归后,范围缩小一半,所以该递归深度是1+logn 多重递归 如果一个递归调用可以开始三个或者更多其他递归调用,我们称之为多重递归 例如: import os def disk_usage...python最大递归深度 每一次递归都会有资源的消耗,每一次连续的调用都会需要额外的内存,当产生无限递归时,那就意味着资源的迅速耗尽,这明显是不合理的。...python为了避免这种现象,在设计时有意的限制了递归深度,我们可以测试一下 def limitless(n): print('第' + str(n) + '次调用') n += 1...a Python object 最终递归到996次停止了递归,也就是python递归深度限制在了1000附近。...while calling a Python object 可见把这个深度该为2000后便多了1000次调用,但这个深度显然不是设置多少就是多少,毕竟还有计算机CPU与内存的限制,比如吧深度改为10000

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