我的python代码由于文件中的大量行而导致内存不足而终止，

这个问题涉及到Python代码中的内存管理和优化。当代码中存在大量行时，可能会导致内存不足而终止程序运行。为了解决这个问题，可以采取以下几个步骤：

1. 优化代码逻辑：检查代码中是否存在冗余、重复或不必要的操作，尽量简化代码逻辑，减少内存占用。
2. 分批处理数据：如果代码中涉及大量数据的读取或处理，可以考虑分批处理数据，而不是一次性加载全部数据到内存中。可以使用迭代器或生成器来逐个读取数据，减少内存压力。
3. 使用生成器表达式或列表推导式：在处理大量数据时，可以使用生成器表达式或列表推导式来避免创建额外的中间列表，从而减少内存占用。
4. 使用适当的数据结构：根据实际需求选择合适的数据结构，例如使用集合（set）来去重、使用字典（dict）来存储键值对等，避免不必要的内存占用。
5. 及时释放资源：在代码中使用完资源后，及时释放资源，例如关闭文件、释放数据库连接等，避免资源占用过多导致内存不足。
6. 使用内存管理工具：Python提供了一些内存管理工具，例如gc模块和memory_profiler库，可以用于分析和优化代码中的内存使用情况。

对于文件中的大量行导致内存不足的情况，可以考虑使用逐行读取文件的方式，而不是一次性将整个文件加载到内存中。可以使用Python的内置函数open()和readline()来逐行读取文件内容，处理完一行后释放内存，然后读取下一行。

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