在Ubuntu上优化Python内存使用可以通过多种方法实现，以下是一些常见的策略：

使用内存分析工具：

使用memory_profiler这样的库来监控你的Python脚本的内存使用情况。使用pympler来跟踪对象的内存分配。

优化数据结构和算法：

选择合适的数据结构，比如使用set而不是list来进行快速查找。避免不必要的大数据结构，尽量处理数据流而不是一次性加载所有数据到内存中。

使用生成器和迭代器：

使用生成器表达式和函数来代替列表推导式，这样可以节省内存，因为生成器是惰性计算的。

垃圾回收：

Python有一个内置的垃圾回收机制，你可以通过gc模块来控制和调试垃圾回收行为。

减少全局变量的使用：

全局变量会一直占用内存直到程序结束，尽量使用局部变量，并在不需要时让它们超出作用域。

使用内存映射文件：

对于大文件操作，可以使用mmap模块来映射文件到内存，这样可以按需读取文件的一部分，而不是一次性将整个文件加载到内存。

限制第三方库的内存使用：

有些第三方库可能会占用大量内存，了解并优化这些库的使用可以减少内存消耗。

使用轻量级的Web框架：

如果你在开发Web应用，选择一个轻量级的框架，如Flask，而不是重量级的Django，可以减少内存使用。

代码剖析：

使用cProfile或Py-Spy等工具来分析代码的性能瓶颈，这有助于找到内存消耗大的部分。

使用更高效的Python实现：

考虑使用PyPy这样的JIT编译器来替代CPython，它可能会提供更好的性能和更低的内存使用。

调整系统设置：

调整Ubuntu系统的内存管理设置，例如调整vm.swappiness参数来控制操作系统使用交换空间的倾向。

使用多进程代替多线程：

Python的全局解释器锁（GIL）限制了多线程的并行性，对于CPU密集型任务，使用多进程可以更好地利用多核CPU并可能减少内存使用。

在实施这些策略时，始终要记住进行测试以确保优化措施不会影响程序的正确性和性能。