当递归进行得很深入时，理解中的递归调用有什么特别之处？

我注意到在列表理解中使用递归时会发生一些奇怪的事情。如果递归太深，解释器似乎会变得空闲（我等了5分钟，什么也没发生）。

出于这个问题的考虑，假设我想展平嵌套列表（我不想-但这是一个简短的代码示例，它说明了我所遇到的问题）：

def flatten(x):
    if isinstance(x, list):
        return [a for i in x for a in flatten(i)]
    else:
        return [x]

使用帮助函数创建嵌套列表：

def wrap_in_lists(value, depth):
    a = value
    for _ in range(depth):
        a = [a]
    return a

使用时效果很好：

>>> flatten(wrap_in_lists(1, 2**10))
[1]

但是当我使用它时，它完全停止了：

>>> flatten(wrap_in_lists(1, 2**11))
# Nothing happens, no exception, no result, no segfault, ...

我的问题是：这里发生了什么/发生了什么？为什么根本没有回应？

奇怪的是，使用生成器的类似方法没有显示此行为：

def flatten(l):
    def inner(x):
        for item in x:
            if isinstance(item, list):
                yield from inner(item)
            else:
                yield item
    return list(inner(l))

>>> flatten(wrap_in_lists(1, 2**11))
[1]

>>> # although increasing the depth leads to an recursion error
>>> flatten(wrap_in_lists(1, 2**12))
RecursionError: maximum recursion depth exceeded

如果重要的话，我会在Jupyter实验室的Windows上使用Python 64位3.6.6。