所以我正在研究一个必须与Python脚本进行一些通信的Matlab应用程序。调用的脚本是一个简单的客户端软件。作为旁注，如果有可能让Matlab客户端和Python服务器进行通信，这将完全解决这个问题，但我还没有找到解决方法。
无论如何，在搜索网页后，我找到了两种方法来调用Python脚本，可以通过system()命令或编辑 perl.m 文件来调用Python脚本。两种方式都太慢了（tic将它们设置为＆gt; 20ms并且运行速度必须超过6ms）因为此调用将处于非常时间敏感的循环中。
作为一种解决方案，我认为我可以将文件保存在某个位置，并让我的Python脚本不断检查此文件，并在找到它时执行我想要的命令。现在，在对每个步骤进行计时并总结之后，我发现它的速度要快得多（几乎100倍，所以肯定足够快）并且我真的不相信，或者说我无法理解为什么调用python脚本是如此之慢（不是那样的）我对这个主题不仅仅是肤浅的知识。我还发现这个解决方案非常混乱和丑陋，所以只是想检查一下，首先，这是一个好主意，第二，是否有更好的解决方案？
最后，我意识到Python time.time()和Matlab tic，toc可能不够精确，无法在该范围内正确地测量时间，这也是我要问的原因。
答案 0 :(得分：1)
启动Python解释器的新实例需要一段时间。如果您将解释器旋转一次并重复使用，则此成本仅支付一次，而不是每次运行。
这是正常（预期）行为，因为启动包含大量分配和导入。例如，在我的机器上，启动时间是：
$ time python -c 'import sys'
real 0m0.034s
user 0m0.022s
sys 0m0.011s