在Java和Python中，我們可以使用一些工具和方法來測試調用性能。以下是一些建議：

1. 使用timeit模塊：

對于Python，可以使用timeit模塊來測試代碼段的執行時間。這是一個簡單的例子：

import timeit

def my_function():
    result = 0
    for i in range(1000):
        result += i
    return result

execution_time = timeit.timeit(my_function, number=1000)
print(f"Execution time: {execution_time} seconds")

對于Java，可以使用System.nanoTime()方法來測試代碼段的執行時間。這是一個簡單的例子：

public class Main {
    public static int myFunction() {
        int result = 0;
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            result += i;
        }
        return result;
    }

    public static void main(String[] args) {
        long startTime = System.nanoTime();
        myFunction();
        long endTime = System.nanoTime();
        System.out.println("Execution time: " + (endTime - startTime) + " nanoseconds");
    }
}

2. 使用JMH（Java Microbenchmark Harness）：

對于Java，推薦使用JMH來編寫和運行微基準測試。這是一個為Java編寫的基準測試框架，可以幫助你更準確地測量代碼段的性能。以下是一個簡單的JMH例子：

import org.openjdk.jmh.annotations.*;

@State(Scope.Benchmark)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
public class MyBenchmark {

    @Benchmark
    public int myFunction() {
        int result = 0;
        for (int i = 0; i < 1000; i++) {
            result += i;
        }
        return result;
    }

    public static void main(String[] args) throws RunnerException {
        Options opt = new OptionsBuilder()
                .include(MyBenchmark.class.getSimpleName())
                .forks(1)
                .build();

        new Runner(opt).run();
    }
}

3. 使用cProfile模塊：

對于Python，可以使用cProfile模塊來分析代碼的運行時間，找出性能瓶頸。這是一個簡單的例子：

import cProfile
import pstats

def my_function():
    result = 0
    for i in range(1000):
        result += i
    return result

profiler = cProfile.Profile()
profiler.enable()
my_function()
profiler.disable()

stats = pstats.Stats('output.txt')
stats.strip_dirs().sort_stats('cumulative').print_stats()

這些方法可以幫助你在Java和Python中測試調用性能。請注意，基準測試可能受到許多因素的影響，因此在進行基準測試時，請確保在一個穩定的環境中運行測試，并多次運行以獲得平均結果。