作为一名物理专业的学生，我有一个关于程序运行时的问题想问你。
我正在做一个关于算法优化的小项目，我的玩具代码是在jupyternotebook上写的，但当我在cell中使用%%time和%timeit来测试我的代码的cpu时间和墙时间时，我发现以下结果
CPU时间：总计：2min 16s壁时间：24.2s
这两次之间的巨大差距让我怀疑，我的困惑是
- 我应该用哪个作为衡量算法速度的标准，尽管我知道用python来衡量代码速度是不合理的
- 为什么这两者之间的时间差距看起来如此之大
真的很期待好心人对这个问题的任何见解
首先，什么是Wall时间：它是运行单元格所需的总时间。其次，CPU时间是CPU计算不同内核所花费的时间。
例如，如果我有一个单元格，它需要1秒的墙时间。如果这个单元在整个时间内使用2个核心，我们将获得2s的CPU时间。
对于你的第二个问题，你的结果似乎表明，你在微积分中平均使用了5.6个核心。您可能正在使用一些使用numba进行并行化的模块，因为它是物理学中最常见的模块。
回到你的第一个问题，我建议你使用%prun使用探查器运行你的单元，这样你就会知道你的程序在哪里花费了更多的时间，哪些部分需要优化。
1-CPU时间可以细分为几次，如果你不知道CPU时间是如何细分的，你应该使用壁时间，也就是实时运行时间。
2-它们可能是造成巨大差距的许多原因：CPU时间包括：空闲时间、等待系统资源可用的时间等。而墙时间如果只有：完成日期-开始日期