当Python脚本在Amazon Linux上被oom-killer杀死时，这意味着操作系统的内存不足，导致out-of-memory（OOM）事件发生。

解决方法之一是优化Python脚本的内存使用。以下是一些示例代码，可以帮助您减少Python脚本的内存占用：

1. 使用生成器(generator)代替列表(list)来减少内存占用：

def read_large_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        for line in file:
            yield line

for line in read_large_file('large_file.txt'):
    # 处理每行数据

通过使用生成器，每次只读取一行文件并将其返回，而不是一次性将整个文件加载到内存中。

2. 在处理大型数据集时，尽量避免将整个数据集加载到内存中。可以使用迭代器(iterator)来逐行处理数据：

import csv

with open('large_dataset.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        # 处理每行数据

这样可以避免一次性加载整个数据集到内存中。

3. 使用pandas库的chunksize参数处理大型数据集。chunksize参数允许您一次性加载数据的部分，并逐块处理它们：

import pandas as pd

chunksize = 100000
for chunk in pd.read_csv('large_dataset.csv', chunksize=chunksize):
    # 处理每个数据块

这样可以将大型数据集分成较小的块，并在每个块上进行计算或处理。

如果以上方法无法解决内存问题，您可能需要考虑增加服务器的内存或优化算法，以减少内存使用。