在 Linux 系统中使用 Python 2 时，如果遇到内存问题，可以尝试以下方法来解决：
优化代码：检查代码中是否存在内存泄漏或者不必要的内存消耗。使用 Python 的内置函数和库来优化代码，例如使用 gc 模块进行垃圾回收。
使用内存分析工具：使用内存分析工具（如 memory_profiler）来监控和分析程序的内存使用情况。这有助于找到内存消耗过多的地方并进行优化。
增加交换空间：如果系统内存不足，可以考虑增加交换空间（swap space）。交换空间是磁盘上的一部分，用于在物理内存不足时暂存内存中的数据。但请注意，使用交换空间可能会降低程序性能。
使用 CPython 的替代品：CPython 是 Python 的标准实现，但它可能不是内存效率最高的实现。可以尝试使用其他 Python 实现，如 PyPy 或 Jython，它们可能在内存使用方面有所改进。
分割任务：如果程序需要处理大量数据，可以考虑将任务分割成多个子任务，每个子任务处理一部分数据。这样可以减少每个子任务的内存消耗。
增加物理内存：如果可能的话，可以考虑增加系统的物理内存，以便为程序提供更多的内存资源。
使用内存映射文件：对于处理大文件的任务，可以使用内存映射文件（memory-mapped files）来减少内存消耗。内存映射文件允许程序将文件的一部分或全部映射到内存中，从而减少内存复制和提高文件处理速度。
使用轻量级库：在编写程序时，尽量使用轻量级的库，避免使用占用内存较多的库。例如，使用 requests 库代替 urllib 库进行 HTTP 请求。
限制并发进程数：如果程序使用了多进程，可以考虑限制并发进程的数量，以减少内存消耗。可以使用 multiprocessing 库中的 Pool 类来实现这一点。
关闭不再使用的资源：确保在程序结束时关闭不再使用的资源，如文件、数据库连接等。这可以帮助减少内存泄漏的风险。