在Python编程过程中，如果我们处理大量数据或使用大型数据结构，可能会遇到“MemoryError”错误。这通常是由于计算机内存不足导致的。以下是解决Python报错MemoryError的完整攻略：
1. 优化代码
如果我们在Python编程过程中遇到了“MemoryError”错误，我们需要优化代码，以减少内存使用量。以下是一些优化代码的方法：
- 使用生成器而不是列表
- 使用迭代器而不是列表
- 使用局部变量而不是全局变量
- 删除不必要的对象
- 使用适当的数据结构
2. 增加计算机内存
如果我们的计算机内存不足，我们可以考虑增加计算机内存。这可以通过添加更多的RAM或使用虚拟内存来实现。
以下是两个示例说明：
示例1：使用生成器而不是列表
我们在Python编程过程中需要处理大量数据，但是在处理数据时遇到了“MemoryError”错误。我们可以使用生成器而不是列表来减少内存使用量。
# 使用列表
data = [i for i in range(100000000)]
# 使用生成器
data = (i for i in range(100000000))
在上面的代码中，我们使用列表和生成器来生成一个包含100000000个数字的数据集。使用列表会导致内存不足，而使用生成器则可以减少内存使用量。
示例2：使用适当的数据结构
我们在Python编程过程中需要处理大型数据结构，但是在处理数据时遇到了“MemoryError”错误。我们可以使用适当的数据结构来减少内存使用量。
# 使用列表
data = [[0] * 1000000 for i in range(1000)]
#numpy数组
import numpy as np
data = np.zeros((1000, 1000000))
在上面的代码中，我们使用列表和numpy数组来生成一个包含1000行和1000000列的数据结构。使用列表会导致内存不足，而使用numpy数组则可以减少内存使用。
综上所述，以上是解决Python报错MemoryError的完整攻略。在编写代码时，我们应注意优化代码和使用适当的数据结构，以减少内存使用量。如果内存不足，我们可以考虑增加计算机内存。