Out of Memory（OOM）异常是 Python 程序在内存不足或不足以分配新的对象时，抛出的异常之一。Python 应用程序通常会因为内存瓶颈而崩溃或降低性能，但这并不是唯一的因素。本文将从多个方面分析 Python OOM 异常的原因和解决方法。
一、内存溢出原因
Python中的内存分为两个空间，即堆空间和栈空间。Python中的对象都是在堆空间中分配的，而栈空间则用于支持函数调用。当设计的程序中没有及时释放不再使用的资源，或者设计的程序中存在异常情况时，就会发生内存溢出。
内存使用过多的原因如下：
1. 程序运行时申请内存过多，或者因为错误而导致无法释放申请的内存。
2. 程序运行时出现了指向已释放内存地址的指针。
3. 程序在连续分配内存时，最终导致操作系统内存不足。
二、OOM解决方法
1. 垃圾回收机制
Python 中的垃圾回收机制可以自动释放没有被引用的对象。Python 中的 gc 模块可以让我们手动控制垃圾回收机制。在 gc 模块中，可以通过调用 gc module 的 collect() 方法来手动进行垃圾回收。
import gc gc.collect()
2. 减少内存使用
Python中，可以通过使用内置函数 sys.getsizeof() 获取当前对象的大小，以及通过 profile 等工具来提前解决内存问题。
另外，可以通过代码的优化来减少内存的使用。其中，最重要的就是减少冗余对象的创建和使用。如果程序需要大量的空间和 CPU 时间，那么考虑使用缓存机制，减少计算和 IO 操作。
3. 分块处理大数据
当处理大文件或大量数据时，可以使用分块处理的方式来降低内存使用。将大文件分解成多个小文件，每次只加载一个文件，一次只处理少量数据，然后将处理结果存储到磁盘上，可以减少内存中数据的使用。
4. 使用迭代器
使用迭代器可以解决当我们使用普通方法遍历大量数据的时候，导致内存溢出的问题。使用 yield 可以让函数返回迭代器，这样每次只会返回一个元素，而不是全部元素，从而减少了内存的使用。
def get_data():
for line in open('big_file.txt','r'):
yield line
5. 使用生成器表达式
与使用迭代器相似的还有生成器表达式。与返回一段序列不同，生成器表达式是一个单独返回值的迭代器。生成器表达式能够迭代的哪些元素，是在迭代中动态计算的，而不是先将它们放在一个 list 中。
x = (i for i in range(10))
三、结语
Python 的 OOM 异常会影响程序的性能和健壮性，需要注意内存使用和垃圾回收机制的管理。当需要处理大量数据时，需要分块处理和使用迭代器等方法，来降低内存使用，提升程序性能。