在函數內部，還可以調用其他函數，比如實現函數data_of_square的時候，它接收邊長一個參數，同時返回正方形的周長和面積，而求周長和求面積是完全獨立的邏輯，可以定義成兩個新的函數，然后在data_of_square函數中再調用這兩個函數，得到結果并返回。

def square_area(side):
    return side * side

def square_perimeter(side):
    return 4 * side

def data_of_square(side):
    C = square_perimeter(side)
    S = square_area(side)
    return C, S

在函數內部調用其他函數，是非常常見的，通過合理拆分邏輯，可以降低程序的復雜度。如果在一個函數內部調用其自身，這個函數就是遞歸函數。
舉個例子，我們來計算階乘 n! = 1 * 2 * 3 * ... * n，用函數 fact(n)表示，可以看出：

fact(n) = n! = 1 * 2 * 3 * ... * (n-1) * n = (n-1)! * n = fact(n-1) * n

所以，fact(n)可以表示為 n * fact(n-1)，只有n=1時需要特殊處理。
于是，fact(n)用遞歸的方式寫出來就是：

def fact(n):
    if n==1:
        return 1
    return n * fact(n - 1)

這個fact(n)就是遞歸函數，可以試試計算得到的結果。

fact(1) # ==> 1
fact(5) # ==> 120

我們可以拆解fact(5)計算的詳細邏輯

===> fact(5)
===> 5 * fact(4)
===> 5 * (4 * fact(3))
===> 5 * (4 * (3 * fact(2)))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * fact(1))))
===> 5 * (4 * (3 * (2 * 1)))
===> 5 * (4 * (3 * 2))
===> 5 * (4 * 6)
===> 5 * 24
===> 120

遞歸函數的優點是定義簡單，邏輯清晰。理論上，所有的遞歸函數都可以寫成循環的方式，但循環的邏輯不如遞歸清晰。
使用遞歸函數需要注意防止棧溢出。在計算機中，函數調用是通過棧（stack）這種數據結構實現的，每當進入一個函數調用，棧就會加一層棧幀，每當函數返回，棧就會減一層棧幀。由于棧的大小不是無限的，所以，遞歸調用的次數過多，會導致棧溢出?？梢栽囋囉嬎?fact(10000)。

Traceback (most recent call last):
RecursionError: maximum recursion depth exceeded in comparison