nohup 命令允许你在后台运行程序，即使你关闭了终端窗口
使用内存分析工具：使用内存分析工具（如 memory_profiler 或 tracemalloc）来监控内存使用情况。这些工具可以帮助你找到内存泄漏的根源并修复它们。
例如，使用 memory_profiler，你可以这样运行你的 Python 脚本：
nohup python -m memory_profiler your_script.py > output.log 2>&1 &
这将在后台运行你的脚本，并将内存使用情况输出到 output.log 文件中。
使用垃圾回收器：Python 的垃圾回收器会自动回收不再使用的对象。你可以尝试显式调用垃圾回收器，看看是否能减少内存泄漏的可能性。在你的 Python 脚本中添加以下代码：
import gc
gc.collect()
请注意，频繁调用垃圾回收器可能会影响程序性能。
代码审查：仔细检查你的代码，确保没有循环引用、未关闭的文件或数据库连接等可能导致内存泄漏的情况。使用 weakref 模块可以帮助你避免循环引用。
使用 CPython：如果你使用的是其他 Python 解释器（如 PyPy），尝试切换到 CPython。虽然 CPython 也可能存在内存泄漏问题，但它通常更容易诊断和修复。
升级 Python 版本：确保你使用的是最新的 Python 版本，因为新版本通常会修复已知的内存泄漏问题。
使用内存限制：你可以使用 resource 模块为你的 Python 脚本设置内存限制。这样，当程序使用超过指定内存时，操作系统会杀死进程。例如：
import resource
soft, hard = resource.getrlimit(resource.RLIMIT_AS)
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (1024 * 1024 * 1024, hard)) # 设置为 1GB
请注意，这种方法可能会导致程序在内存不足时被杀死，而不是修复内存泄漏问题。
