一、使用递归的背景
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先来看一个☝️接口结构：
这个孩子，他是一个列表，下面有6个元素
展开children下第一个元素[0]看看：
发现[0]除了包含一些字段信息，还包含了 children 这个字段（喜当爹），同时这个children下包含了2个元素：
展开他的第一个元素，不出所料，也含有children字段（人均有娃）
可以理解为children是个对象，他包含了一些属性，特别的是其中有一个属性与父级children是一模一样的，他包含父级children所有的属性。
比如每个children都包含了一个name字段，我们要拿到所有children里name字段的值，这时候就要用到递归啦～
二、find_children.py
拆分理解：
1.首先import requests库，用它请求并获取接口返回的数据
2.若children以上还有很多层级，可以缩小数据范围，定位到children的上一层级
3.来看看定义的函数
我们的函数调用：find_children(node_f, 'children')
其中，node_f：json字段
children：递归对象
以下这段是实现递归的核心：
if items['children']:
items['children']不为None，表示该元素下的children字段还有子类数据值，此时满足if条件，可理解为 if 1。
items['children']为None，表示该元素下children值为None，没有后续可递归值，此时不满足if条件，可理解为 if 0，不会再执行if下的语句（不会再递归）。
至此，每一层级中children的name以及下一层级children的name就都取出来了
希望到这里能帮助大家理解递归的思路，以后根据这个模板直接套用就行
（晚安啦～）
源码参考：
def Sum(m): #函数返回两个值：递归次数，所求的值 if m==1:return 1,m return 1+Sum(m-1)[0],m+Sum(m-1)[1]cishu=Sum(10)[0] print cishu def Sum(m,n=1): ... if m==1:return n,m ... return n,m+Sum(m-1,n+1)[1] print Sum(10)[0] 10 print Sum(5)[0] 5
程序调用自身的编程技巧称为递归（ recursion）。递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。 一个过程或函数在其定义或说明中有直接或间接调用自身的一种方法。
它通常把一个大型复杂的问题层层转化为一个与原问题相似的规模较小的问题来求解，递归策略只需少量的程序就可描述出解题过程所需要的多次重复计算，大大地减少了程序的代码量。
递归的能力在于用有限的语句来定义对象的无限集合。一般来说，递归需要有边界条件、递归前进段和递归返回段。当边界条件不满足时，递归前进；当边界条件满足时，递归返回。
Python
是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。
以上的递归函数相当于：
def fact(n):
if n==1:
return 1
else:
return n*fact(n-1)
fact(1)
1
fact(5)
120
比如fact(5)的迭代过程可以表示为：
所谓基例就是不需要递归就能求解的，一般来说是问题的最小规模下的解。
例如：斐波那契数列递归，f(n)
=
f(n-1)
+
f(n-2)，基例是1和2，f(1)和f(2)结果都是1
再比如：汉诺塔递归，基例就是1个盘子的情况，只需移动一次，无需递归
递归必须有基例，否则就是无法退出的递归，不能求解。