Python 如何正确配置gmpy2.set_缓存方法？

我正在编写一个python脚本，它基本上使用gmpy2库中很长的mpz整数和一些小列表。除了其他典型的pythonic代码优化外，我还尝试减少脚本内部计算所需的时间，基本上，它们是来自gmpy2的mul，add，sub计算，通过使用set_cache函数，但甚至将其设置为max，即set_cache100016384，我看不出使用和不使用它有什么区别，大整数的计时是相同的

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如果有人对get_cache的使用有经验，或者对哪种操作设置它更好，我将非常感谢提供一些信息。我只知道官方的gmpy页面对它的描述非常基本，在互联网上搜索该方法并没有提供任何有趣的示例，至少我还没有找到它们

我是gmpy2的维护者

由set_cache和get_cache控制的缓存减少了创建新mpz实例所需的时间。这种改进只适用于中等大小的整数。一旦开始处理非常大的数字，计算的运行时间就会比对象创建时间长得多，缓存的影响可以忽略不计

如果缓存算法没有限制缓存对象的大小，您还可以消耗所有系统内存。这是早期alpha版本的一个问题

这些函数主要用于测试。减少或禁用缓存对于内存有限的系统可能很有用。通常，调整缓存大小没有多大好处

由于您没有提供任何代码或识别您的操作系统，因此我只能提供一些性能调优的一般建议

使用*、+、和-运算符，而不是mul、add和sub运算符。这些运算符的开销较小。 尽量减少Python的long和gmpy2的mpz类型之间的转换次数。 为您的特定处理器编译gmpy2。不幸的是，在Windows上这可能是一个挑战。

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非常感谢，现在我明白了。能直接从gmpy2团队得到一些反馈是非常棒的！太好了，你做得很好。