在PySpark中，可以通过使用foldLeft或reduce方法来避免在调用withColumn方法多次后出现StackOverflowException。

下面是一个示例代码：

from pyspark.sql.functions import col

def add_columns(df, columns):
    """
    添加多个新列到DataFrame中
    :param df: DataFrame对象
    :param columns: 列名和表达式组成的字典
    :return: 新的DataFrame对象
    """
    return columns.keys().foldLeft(df, lambda df, col_name: df.withColumn(col_name, columns[col_name]))

# 创建一个示例DataFrame
df = spark.createDataFrame([(1, "A"), (2, "B"), (3, "C")], ["id", "name"])

# 定义要添加的多个新列和对应的表达式
columns = {
    "id_plus_one": col("id") + 1,
    "name_uppercase": col("name").upper()
}

# 调用add_columns方法添加新列
new_df = add_columns(df, columns)

在上面的示例中，add_columns函数使用foldLeft方法遍历要添加的列，并使用withColumn方法将列添加到DataFrame中。这种方法不会出现StackOverflowException，因为它会将所有操作合并到一个转换中，而不是多个转换。

注意：这种方法在添加大量列时可能会导致性能问题，因为它会将所有操作合并到一个转换中。如果遇到性能问题，请考虑使用其他方式来添加列。