以下主要是针对Python3中递归函数介绍和示例。
简单来说，递归就是函数自己调用自己。
但是，自己调用自己不会变成无限循环调用么？
例如下面这个代码：
def recursion():
return recursion()
recursion()代码运行后会抛出异常，RecursionError: maximum recursion depth exceeded
意思是，递归错误：超过最大递归深度
也就是说，因为函数不停的循环调用自身超过了一定次数导致的异常。
这种叫无穷递归（Infinite Recursion），一般来说并没有什么用。
我们需要有用的递归。
比较经典的应用有阶乘运算、幂运算和二分查询（看到这些词语别晕，实际上很简单）。
我们先来看阶乘运算。
阶乘：一个正整数的阶乘是所有小于及等于该数的正整数的积
举例来说，5的阶乘就是5*4*3*2*1，4的阶乘就是4*3*2*1。
其实，阶乘的运算如果不使用递归我们也可以实现。
示例代码：
def factorial(n):
result = n
for i in range(1, n):
result *= i
return result
print(factorial(5)) # 显示输出结果为：120然后，我们来看使用递归方式的实现。
示例代码：
def factorial(n):
if n == 1:
return 1
else:
return n * factorial(n - 1) # 函数中调用函数自身
print(factorial(5)) # 显示输出结果为：120递归方式实现的阶乘，好像有些不太容易理解。
我们把计算过程中，参数变量的值通过print语句显示出来看一下。
修改后的代码：
def factorial(n):
print(n) # 显示输出参数值
if n == 1:
return 1
else:
return n * factorial(n - 1)
factorial(5)当我们运行代码，得到如下结果：
这意味着print语句被执行了5次，同时也意味着函数被调用了5次。
先记下这个特点，我们继续通过print语句把每次通过return语句计算的结果也显示出来。
修改后代码如下：
def factorial(n):
if n == 1:
print('1') # 显示输出当前的阶乘结果
return 1
else:
current = n * factorial(n - 1)
print(current) # 显示输出当前的阶乘结果
return current
factorial(5)当我们运行代码，得到如下结果：
这个结果意味着，每次调用函数都会进行一次计算，并且将计算结果通过return语句返回。
但是，递归的具体执行过程仍然很模糊。
我们来看一个示意图。
上方5个色块，是代码调用了5此函数。
每次调用函数都会创建新的命名空间，大家可以理解为程序执行了5个同名的函数。
既然执行了5个函数，就有参数传入和返回结果的过程。
我们先来看调用函数时，参数传入的过程。
函数首次调用时，参数n的值为5；
首次调用函数的return语句中，进行了第二次调用函数，并设置参数为n-1；所以，在第二次调用的函数中，参数n的值变成了4；
以此类推，直至终止调用函数自身为止。
接下来，我们再来看返回函数执行结果的过程。
程序调用5次函数的同时，进行了参数的传入，第5次调用时，参数n的值是1,；此时，参数数值满足n == 1的条件，不再继续调用函数自身，通过return语句返回值，也就是1；
当1这个值被返回，程序回到了倒数第2次函数调用的return语句，此时语句中对函数的最后一次调用变成了具体的值（1），和变量n相乘之后，作为返回值，再次返回给倒数第3次函数调用的return语句中；
以此类推，直至返回到首次调用的函数为止。
所以，在我们刚才的运行结果截图中，我们能够到，参数的显示结果是5、4、3、2、1的顺序（依次调用函数的顺序）；而返回值的显示结果是1、2、6、24、120的顺序（从最后一次调用函数向前返回计算结果的顺序）。
所以，递归可以这么理解，它就是函数循环调用函数自身；递是指在循环调用的过程中，将参数递进下一次函数的调用；归是指当满足终止循环调用函数的条件时，按照和调用时相反的顺序，将函数的执行结果依次回归。
接下来，我们再来看一下幂的计算。
例如，2的4次方实际上是2*2*2*2的乘积。
示例代码：
def power(x, y): # 定义函数计算参数x的y次方
if y == 1: # 满足条件时终止函数循环调用
return x # 参数x的1次方返回参数x
else:
return x * power(x, y - 1) # 调用函数自身形成递归
print(power(2, 4)) # 显示输出结果为：16上方代码中，当我们调用函数power时，函数开始循环调用函数自身，并且依次将参数y（3,2,1）传入每次调用的函数中，当参数y为1的时候，结束函数自身的循环调用，并且依次返回值（2,4,8,16）。
最后，我们再来看一下二分查询的案例。
例如，有一个0~100的数字列表，从中查询到一个指定的数字。
示例代码：
def search(seq, number, lower, upper): # 定义函数,参数seq为要查询的序列,参数number为要查询的数字
# 参数lower为查找区间的下限值,参数upper为查找区间的上限值
if lower == upper: # 查找区间仅剩一个数字时，即找到查询结果，停止循环调用
assert number != seq[upper], '这里有问题！' # 如果不相等会抛出异常AssertionError（断言错误）,可以尝试把"=="改为"!="
print(str(lower)) # 显示输出结果为：66
else: # 查找区间有多个数字时，继续查找
middle = (lower + upper) // 2 # 通过整除计算，获取查找区间数字的中间值
if number > seq[middle]: # 判断查找的数字是否大于中间值
return search(seq, number, middle + 1, upper) # 如果大于中间值，中间值作为查找区间下限值，继续查找
else:
return search(seq, number, lower, middle) # 如果小于中间值，中间值作为查找区间上限值，继续查找
search(range(0, 100), 66, 0, 100) # 显示输出结果为：66大家根据代码中的注释对递归过程进行理解，在此不再赘述。
不过在上方代码中，我添加了一个assert关键字，此关键字为断言，可以帮助我们运行程序检查语句中的错误。
使用格式为：assert 表达式, ‘自定义的异常说明字符串’
自定义的异常说明字符串可以省略，未省略时，字符串和表达式之间必须用逗号（,）分隔。
如果断言语句中的表达式出现错误，则会抛出AssertionError异常。
如果自定义了异常说明字符串，则会显示“AssertionError：自定义的异常说明字符串”。