Python程序占用內存越來越大的問題通常是由于內存泄漏或者不合理的內存使用導致的。下面提供一些可能的解決方案：
進行內存泄漏檢測：使用工具分析程序，查找是否有未釋放的資源或者循環引用的對象。可以使用Python內置的gc模塊或者第三方工具如memory_profiler來進行內存泄漏檢測。
及時釋放不再使用的對象：確保在不需要時及時釋放對象，尤其是涉及大數據結構或者文件IO等操作時。可以使用del語句手動刪除對象的引用，并且盡量在不需要時將對象置為None。
使用生成器和迭代器：使用生成器和迭代器可以避免一次性加載大量數據到內存中。可以考慮使用yield關鍵字定義生成器函數，或者使用itertools等模塊提供的迭代器工具。
減少拷貝和不必要的數據復制：避免不必要的數據拷貝和復制操作，盡量使用引用傳遞而不是值傳遞的方式。
使用內存優化的數據結構和庫：選擇內存占用較小的數據結構和庫，如使用numpy代替Python自帶的列表、使用pandas來處理大量數據等。
優化算法和循環結構：優化算法和循環結構，減少不必要的計算和內存占用。
使用內存緩存：如果程序中有一些重復計算的部分，可以使用內存緩存技術來避免重復計算，減少內存占用。
使用分析工具：使用內存分析工具來分析程序的內存使用情況，找出內存占用較大的部分，并進行優化。
綜上所述，解決Python程序占用內存越大的問題需要結合具體情況分析，可能需要進行內存泄漏檢測、優化算法、合理釋放對象等多方面的優化措施。
