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当计算机系统用完 RAM 随机存取存储器或内存来执行代码时，编程语言会引发内存错误。

如果它无法执行 Python 脚本，Python 解释器将为 Python 编程显示 MemoryError 异常。本文将讨论 Python 中的 MemoryError。

当 Python 脚本填满计算机系统中的所有可用内存时，会引发内存错误。解决此问题的最明显方法之一是增加机器的 RAM。

但购买新的 RAM 棒并不是这种情况的唯一解决方案。让我们看看这个问题的其他一些可能的解决方案。

通常，使用 32 位 安装时会发生 MemoryError 异常。32 位 Python 安装只能访问大约等于 4 GB 的 RAM。

如果计算机系统也是 32 位，可用内存就更少了。在大多数情况下，甚至 4 GB 的内存就足够了。尽管如此，Python 编程仍然是一种多用途语言。

它被用于机器学习、数据科学、Web 开发、应用程序开发、GUI 图形用户界面和人工智能等重要领域。

不应因此阈值而受到限制。要解决此问题，你所要做的就是安装 Python 编程语言的 64 位 版本。

64 位 计算机系统可以访问 2⁶⁴ 不同的内存地址或 18-Quintillion 字节的 RAM。如果你有一个 64 位计算机系统，你必须使用 64 位版本的 Python 来发挥它的全部潜力。

在从事机器学习和数据科学项目时，必须处理大量数据集。将如此庞大的数据集直接加载到内存中，对其执行操作并保存修改会很快填满系统的 RAM。

这种异常可能会导致应用程序出现严重的性能问题。解决此问题的一种方法是使用生成器。生成器即时或在需要时生成数据。

TensorFlow 和 Keras 等 Python 库提供了高效创建生成器的实用程序。还可以使用任何使用纯 Python 的库构建生成器。

要彻底了解 Python 生成器，请参阅本文。

可以通过优化 Python 代码来解决 MemoryError 异常。优化包括以下任务：

请注意，这些技术适用于所有编程语言，例如 Java、JavaScript、C 和 C++。

此外，优化提高了 Python 脚本的时间复杂度，大大提高了性能。