Python 并不支持尾调用优化，这是因为 Python 语言的堆栈帧存储了调用的方法以及当前方法的局部变量等信息，而且 Python 支持方法嵌套，如果一个方法调用了另一个方法，那么当前方法的堆栈帧会保留在堆栈中，等到另一个方法执行完毕后，当前方法才能继续执行。因此 Python 中的尾调用不具备优化的条件。
不过，在 Python 中，我们可以手动地实现尾调用优化。具体做法是，将一个递归方法改成迭代方法，利用循环来替代递归过程中的函数调用，从而实现尾调用优化。
以下是一个利用尾调用优化实现阶乘的示例代码：
def factorial(n, acc=1):
if n == 0:
return acc
else:
return factorial(n-1, n*acc)
print(factorial(5)) # 输出 120
这里利用了 Python 的默认参数来传递中间结果。在调用递归方法时，传递了两个参数，一个是原来的 n – 1，一个是当前的 n * acc，这样可以实现在递归过程中不生成新的堆栈帧，从而实现了尾调用优化。
下面再来一个示例，实现一个斐波那契数列的生成器，同样利用尾调用优化，避免生成过多的堆栈帧：
def fibonacci(n):
a, b = 1, 1
for i in range(n):
yield a
a, b = b, a+b
print(list(fibonacci(10))) # 输出 [1,1,2,3,5,8,13,21,34,55]
在这个实现中，我们使用了一个生成器函数来生成斐波那契数列，利用 yield 实现了返回当前值的效果，同时通过循环来替代了递归调用，从而实现了尾调用优化。
需要注意的是，在 Python 中实现尾调用优化需要考虑代码的可读性和效率的平衡，不要过度追求优化，影响代码的可维护性和可读性。