Python程序突然占用大量运行内存通常是由于​​内存泄漏、循环引用、大型数据结构或未释放资源​​等问题导致。​​关键原因​​包括：解释型语言的固有开销、垃圾回收机制不完善、频繁创建临时对象或全局变量滥用等。以下是具体分析：

1. ​​内存管理机制缺陷​​
   Python通过引用计数和垃圾回收自动管理内存，但循环引用会导致对象无法被回收（如相互引用的类实例）。分代垃圾回收的延迟性可能让临时内存堆积。

2. ​​数据结构选择不当​​
   使用列表（List）存储海量数据时，动态扩容会预留多余内存；而字典（Dict）的哈希表结构也可能因冲突扩容。更优方案是改用生成器、array模块或numpy数组。

3. ​​全局变量与未释放资源​​
   全局变量生命周期贯穿程序始终，若缓存数据未清理会持续占用内存。未关闭的文件句柄、数据库连接或网络请求同样会导致资源泄漏。

4. ​​第三方库的隐性消耗​​
   某些库（如Pandas加载完整CSV到内存）或框架（如Django的请求上下文）可能隐式缓存数据。需检查库文档并优化使用方式，例如分块读取数据。

5. ​​临时对象爆炸​​
   循环中重复创建对象（如字符串拼接）会触发大量内存分配。可通过复用对象、使用join()方法或内存池技术缓解。

​​提示​​：定期用memory_profiler或objgraph工具监测内存，优先使用弱引用（weakref）处理循环依赖，并遵循“用完即释放”原则管理资源。