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你好，谢谢你的提问。刚才，我也遇到了Python内存溢出的问题。我和你分享我的例子，希望能对你有所帮助。
内存溢出：使用malloc或new来申请内存块空间，但不使用free和delete来释放内存块，导致程序失去对内存块的控制。
我的解决方案如下：
在本机编译器中，如果定义如下
a=1000
B=1000
打印ID（a），ID（B）
，您会发现这两个结果是不同的。ID（）用于查看对象的内存地址。如果我们定义大量的int变量，就有可能出现内存溢出。
检查，python for small integer object，[-5257）是预先分配的内存地址。如果超出此范围，则使用常规缓冲池。对于大整数，pyintblock用作缓冲池。所以我们有上述现象。
对于相同的int变量值，如果使用a=b=1000，则ID（a）和ID（b）的内存地址相同，可以在一定程度上降低溢出的可能性。
在非本机编译器中，上述情况似乎已得到优化。在eclipse中测试时，相同的值通常是相同的内存地址。
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