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如果 Python 运行时出现内存不足的问题，可以尝试以下几种方法来解决：
- 优化代码：检查代码是否存在内存泄漏或者其他性能问题，比如循环引用、大量重复创建对象等。使用更高效的算法和数据结构，避免不必要的内存占用。
- 减少数据量：如果处理的数据量过大，可以尝试缩小数据范围或者分批处理数据，减少内存占用。可以使用生成器（Generator）来逐步产生数据，而不是一次性加载全部数据到内存。
- 增加内存限制：可以通过修改 Python 的内存限制参数来增加内存使用的上限。可以使用 sys 模块的 setrecursionlimit()函数来设置递归深度的限制。
- 使用外部存储：如果内存不足，可以将一部分数据存储到硬盘或者其他外部存储设备，减轻内存压力。可以使用 数据库、文件或者缓存系统来存储数据。
- 使用内存管理工具：Python 提供了一些内存管理工具，如 gc 模块和 memory_profiler 模块，可以帮助定位和解决内存使用问题。
- 使用其他编程语言：如果以上方法无法解决内存不足的问题，可以考虑使用其他编程语言实现，比如 C /C++ 等，这些语言对内存的控制更加细致。
根据具体情况选择适当的解决方法，以提高 Python 程序的内存利用效率。
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