如何在Python中优化内存使用以避免读取大型数据库表时发生内存溢出？请结合使用SSCursor和迭代器等技术。

处理大型数据库表时，内存管理是确保程序稳定运行的关键。当使用Python从数据库中读取大量数据时，传统的数据加载方式可能导致内存溢出。为避免这种情况，推荐使用SSCursor和迭代器来优化内存使用。

参考资源链接：[Python处理大数据：流式游标与迭代器优化内存使用](https://wenku.csdn.net/doc/64534476fcc539136804318f?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，SSCursor（流式游标）是处理大规模数据读取的有效工具。它允许数据以流的形式逐条读取，而不是一次性将所有数据加载到内存中。在Python的MySQLdb库中，可以通过设置cursorclass参数为MySQLdb.cursors.SSCursor来启用流式游标。例如：

               import MySQLdb
               conn = MySQLdb.connect(host='ip地址', user='用户名', passwd='密码', db='数据库名', port=3306)
               cur = conn.cursor(MYSQLDB_CUR_USE_RESULT)
               cur.execute(

参考资源链接：[Python处理大数据：流式游标与迭代器优化内存使用](https://wenku.csdn.net/doc/64534476fcc539136804318f?spm=1055.2569.3001.10343)