python内存不够

这可能是最直接的方法，通过增加物理内存或者使用更高性能的计算机来解决问题。

通过对Python代码进行优化，减少不必要的内存消耗。避免使用大规模的数据结构，合理利用生成器和迭代器等。

对于非常大的数据集，考虑分批处理，每次只加载部分数据到内存中进行计算。

使用Hadoop或Spark这样的大数据处理框架，将数据分布在网络中的多台机器上进行处理。

在这个领域，Python主要用于自动化营销、数据分析等方面。当面临内存问题时，通过提升硬件设备或者优化代码的方式来解决。

Python在此领域的用主要包括数据分析、用户行为预测等。对于内存问题，同样通过上述方式来解决。

在这个领域，Python主要用于地理信息系统（GIS）相关的数据处理和分析。对于大内存需求，选择使用专门的GIS软件，如QGIS，ArcGIS等。