Python 递归函数内存使用

这里有一个递归函数：

def pow(x, n):
    if n == 0:
       return 1
    else:
       return x * pow(x, n-1)
answer = pow(a, b)

和一个迭代：

def pow(x, n): # n != 0
    answer = x
    while n > 1:
        answer *= x
        n -= 1
    return answer
answer = pow(a, b)

我想知道它们中的哪一个使用了更多的内存。我认为递归使用了更多内存，因为它可以为每个函数调用传递“变量”。如果这是正确的，什么是形式主义来解释这一点？有没有一种好方法可以在代码中跟踪内存使用情况

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我认为这不是复制品。主要问题不是跟踪内存使用情况，而是递归内存使用情况。

这里不需要形式主义

Python堆栈帧是巨大的

递归代码使用的内存要多得多

典型的CPython堆栈帧超过50个元素加上局部变量，以x86_64体系结构为例，几乎是500字节

In [1]: import inspect

In [2]: inspect.stack()[1][0]
Out[2]: <frame at 0x7fed81c86850>

In [3]: inspect.stack()[1][0].__sizeof__()
Out[3]: 472

[1]中的

：导入检查
[2]中：inspect.stack（）[1][0]
出[2]：
在[3]中：inspect.stack（）[1][0]。\uuuu sizeof\uuuuu（）
Out[3]：472

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关于框架内容的好帖子：

你试过使用内存分析器吗？我读过关于Guppy PE的文章，但我不太了解如何使用它。你的迭代解决方案不正确。这是真的！修复…我也想知道递归的事情，我不认为它是重复的。