编写编程实验设计案例时，通常需要遵循以下步骤：
明确实验目的
确定实验要解决的问题或验证的假设。
明确实验的目标，例如比较不同编程语言的性能、学习新的算法或技术、理解某个概念等。
选择实验主题
根据实验目的选择一个具体的主题，例如Python与Java的性能比较、算法的时间复杂度分析、直角三角形的边长计算等。
设计实验方法
确定实验的方法论，包括选择合适的理论框架、实验设计方法、数据收集和分析方法等。
设计实验的具体步骤，包括实验环境的搭建、实验数据的收集和处理、实验结果的记录和分析等。
编写实验代码
根据实验设计编写相应的程序代码。
代码应清晰、简洁，并注释必要的步骤和逻辑，以便他人理解。
进行实验
在实际的编程环境中运行代码，收集实验数据。
记录实验过程中的所有重要观察和结果。
分析实验结果
对实验数据进行详细的分析，验证假设或解决问题。
使用图表、表格等方式直观地展示实验结果。
总结与讨论
总结实验的主要发现和结论。
讨论实验的局限性、可能的改进方向以及进一步研究的建议。
编写实验报告
将实验的目的、方法、结果和讨论整理成书面报告。
报告应包括实验背景、实验设计、实验结果、结果分析、结论与讨论等部分。
实验名称：Python与Java性能比较
实验目的：
探讨Python与Java在同一任务上的表现差异。
实验方法：
设计一个简单的排序算法性能测试实验。
使用快速排序（QuickSort）算法，分别在Python和Java中实现，并对不同数据集进行测试。
实验数据：
生成包含10000、50000、100000个元素的随机数组作为输入数据。
实验代码（Python）：
```python
import random
import time
def quick_sort（arr）:
if len（arr） <= 1:
return arr
pivot = arr[len（arr） // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort（left） + middle + quick_sort（right）
测试数据
data_sizes = [10000, 50000, 100000]
for size in data_sizes:
data = [random.randint（0, size * 10） for _ in range（size）]
start_time = time.time（）
quick_sort（data.copy（））
end_time = time.time（）
print（f"Array size: {size}, Python execution time: {end_time - start_time} seconds"）
```
实验代码（Java）：