解决Python内存溢出的方法主要包括：
优化算法和数据结构
检查代码中是否存在低效的算法和数据结构，尽量减少内存使用量。
使用内存分析工具
利用工具如`objgraph`、`memory_profiler`、`heapmon`等来识别内存泄漏和对象引用情况。
处理循环引用
识别并修正代码中的循环引用，以避免垃圾回收机制无法回收对象。
使用弱引用
对于临时对象或不再需要的对象，使用弱引用（`weakref`模块）来避免阻碍垃圾回收。
关闭资源
确保数据库连接和文件在使用完毕后被正确关闭，释放内存。
清理未使用的变量
将不再使用的变量设置为`None`或使用`del`语句删除。
手动触发垃圾回收
使用`gc.collect（）`手动触发垃圾回收。
使用内存池
对于频繁的内存分配和释放操作，可以使用内存池技术来减少内存碎片。
升级Python版本
使用更新的Python版本，以获得更好的内存管理功能和性能优化。
逐行读取大文件
使用文件对象的`readline（）`方法或分块读取，避免一次性将整个文件读入内存。
使用生成器
将文件读取操作封装成生成器函数，逐行生成数据，减少内存占用。
调整JVM参数 （如果适用）：
对于运行在JVM上的Python扩展，可以通过调整启动参数（如`-Xms`和`-Xmx`）来增加内存。
代码审查
仔细检查代码，找出可能导致内存溢出的位置，并进行相应的修改。
请根据具体情况选择合适的方法来解决内存溢出问题。
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