Python函数调用栈是由内存中真实存在的帧结构组成，每次调用生成新帧存储局部变量和执行信息，返回时销毁；可通过traceback或sys._getframe()观察，异常回溯自内而外展示，递归受栈深度限制。
Python函数调用栈是理解程序执行流程的核心机制。它不是抽象概念，而是真实存在于内存中的一组帧（frame）结构，每个函数调用都会压入一个新帧，返回时弹出。掌握它，就能看懂“为什么报错提示里有好几层调用”、“变量在哪儿能访问”、“递归怎么停下来”。
调用栈是怎么形成的？
每次函数被调用，Python解释器就在栈顶创建一个新的栈帧（frame object），里面存着该函数的局部变量、参数、代码位置（指令指针）等信息。函数返回或异常退出时，这个帧就被销毁。
- 主模块（如
__main__）对应第一个栈帧，最底层 - 每调用一次函数，就新增一帧，栈“变高”
- 递归调用会连续压入多个相同函数的帧（但各自独立的局部变量）
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import、exec、eval也会触发新帧
如何观察当前调用栈？
不用猜，直接用标准库查看：
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import traceback; traceback.print_stack()：打印当前执行点的完整调用路径（不含异常） -
import sys; sys._getframe()：获取当前帧对象（调试可用，不建议生产环境依赖） - 异常发生时，
traceback.format_exc()或未捕获异常自动输出的回溯（Traceback），就是从最内层出错帧往回展开的栈
例如：func_a → func_b → func_c中func_c抛出ValueError，回溯第一行标的是func_c出错行，最后一行是func_a的调用点——栈是“自内而外”展示的。
执行顺序由栈帧控制，不是代码书写顺序
函数体内部的语句按顺序执行，但函数何时运行，取决于它被调用的时机。调用表达式（如f(x)）本身是一个操作：先求参数值，再跳转到函数入口，压栈，执行函数体。
- 参数表达式总是先于函数体执行（哪怕函数体里有
print("start")） - 嵌套调用如
f(g(), h())：先算g()（压栈→执行→返回→弹栈），再算h()，最后才进f -
return只退出当前帧，不影响外层帧继续执行（除非是顶层或被异常中断）
常见误区与关键细节
栈帧生命周期和变量作用域强相关，但不是一回事：
- 局部变量只在对应帧存在；帧销毁后，变量不可访问（即使名字一样）
- 闭包变量（nonlocal）实际存储在上层帧的
f_locals或f_closure中，不是复制值 - 递归深度限制（默认约1000层）本质是栈空间限制，可通过
sys.setrecursionlimit()调整，但治标不治本 -
try/except不改变栈结构；异常传播过程是“向上找handler”，帧照常弹出，直到匹配或终止程序
