Python 比较不同编程环境中的墙时间和资源使用情况

研究人员或学者是否使用特定的软件资源监视器来比较编程环境之间的执行时间和其他资源使用指标？例如，如果我有C++、Python和Matlab中的另一个例程，它们在功能和相似的植入中是完全相同的，那么我将如何进行一个客观的、可测量的结果比较，哪一个是最有效的过程。同样，它也是一种工具，可以分析相同代码版本之间的性能，以跟踪处理效率的提高。请尝试回答这个问题，没有泛泛而谈，比如“哦，C++总是比Python更高效，Python总是比Matlab更有效。”

< P>正确的方法是编写测试。在实际算法开始前获取当前时间，在算法结束后获取当前时间。有很多方法可以做到这一点，而且 由于系统调度过程等原因，您不能认为结果是100%精度的，尽管这是一种比较前后结果的好方法。 获得更精确结果的好方法是多次运行代码