由于Python变量过大，内存不足

，可以采取以下几种解决方案：

1. 优化代码逻辑：检查代码中是否存在冗余的变量、重复的计算、不必要的内存占用等问题，优化代码以减少内存使用量。
2. 分块处理数据：如果处理的数据量较大，可以将数据分成多个块进行处理，每次处理一部分数据，降低内存压力。
3. 使用迭代器/生成器：将数据处理为迭代器或生成器对象，以惰性计算的方式逐个获取数据，避免一次性将所有数据加载到内存中。
4. 释放不需要的资源：在处理完数据后，及时释放不再使用的变量、对象和资源，通过 del 关键字手动删除对象引用，让垃圾回收机制回收内存。
5. 利用外部存储：如果数据量实在太大无法完全放入内存，可以考虑将数据存储到外部存储介质（如硬盘、数据库）中，通过分批读取数据进行处理。
6. 使用内存优化工具：使用Python提供的内存优化工具，如memory_profiler、pympler等，来分析代码中的内存使用情况，找出内存占用较大的地方进行优化。
7. 使用内存映射文件（Memory-Mapped Files）：将大文件映射到虚拟内存中，通过内存映射的方式读取文件内容，节省内存空间。
8. 使用压缩算法：对于特定类型的数据，可以考虑使用压缩算法对数据进行压缩，减少内存占用。

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