Как исправить ошибку Memory Error при определении кодировки?

1. Попробуйте увеличить объем доступной памяти для выполнения программы. Это можно сделать, например, увеличив размер виртуальной памяти операционной системы.

2. Проверьте, не происходит ли утечка памяти в вашем скрипте. Убедитесь, что все переменные правильно освобождаются после использования и что программа не создает большие временные структуры данных, которые могут привести к исчерпанию памяти.

3. Попробуйте использовать более эффективные методы работы с CSV файлами, например, использование библиотеки pandas вместо стандартного модуля csv в Python.

4. Убедитесь, что все файлы и данные, с которыми вы работаете, используют одну и ту же кодировку. В случае несовпадения кодировок могут возникать проблемы с памятью и обработкой данных.

5. Попробуйте разделить обработку данных на части и проводить ее поэтапно, чтобы избежать перегрузки памяти.

6. Проанализируйте данные в CSV-файле и убедитесь, что они не содержат ненужных или избыточных данных, которые могут увеличивать объем памяти, необходимый для их обработки. 

7. При необходимости, обратитесь к специалистам по работе с данными или программированию для получения более подробной консультации и помощи в решении проблемы.

используй для чтения csv pandas, на случай если они там огромные, то с параметром chunksize=количество строк (по простому чтение по частям) и encoding=то что chardet вернул. Далее поставь колонку с номерами телефона в индекс (для пандас не уникальные индексы это совершенно нормально) и верни csv файл с совпадениями. Код будет что то вроде этого. Предположим это твой csv файл <br/> <pre><code class="markdown">Номер Телефона,Имя,Фамилия
333,Иван,Петров
333,Василий,Сидоров
444,Петр,Прямой
333,Федор,Кривой</code></pre> <br/> <pre><code class="python">phone_numbers = pd.read_csv('test.csv',index_col='Номер Телефона')
numbers_of_interset = [777,333]
index = phone_numbers.index.intersection(numbers_of_interset)
not_found = pd.Index(numbers_of_interset).difference(test.index)
(
    phone_numbers.loc[index,:]
   .to_csv('result.csv')
)</code></pre> <br/> Читаем в фрейм и устанавливаем номер телефона в индекс, numbers_of_interest это те номера которые ты хочешь вернуть в качестве выборки если они есть в файле, делаем intersection с индексом фрейма, также находим те что не нашлись. Записываем файл только с теми что есть. При необходимости выводим те что не нашлись хранятся в not_found. <br/> <br/> Если они очень большие и требуют чтения по частям обратись к докам pandas ну или вот пример использования <a href="https://www.geeksforgeeks.org/how-to-load-a-massive-file-as-small-chunks-in-pandas/" rel="nofollow">https://www.geeksforgeeks.org/how-to-load-a-massiv...</a> <br/> <br/> Ну и если тебе не нужна вся выборка а только количество совпадений мне это не очевидно из твоего вопроса, то в контексте моего примера <br/> <code class="python">print(phone_numbers.loc[index,:].shape[0])</code> Даст тебе количество.