就难易程度而言：对于计算机专业来说应该是有一些编程基础的，如果了解过面向对象编程，学习python会很快的，但是Matlab不一样，需要熟练掌握矩阵操作、还要学习各种仿真器和系统函数。如果有前置编程基础，相对来说Matlab的学习成本会高一些。
就竞赛中的应用来说：我参加过大大小小的数学建模比赛，具体matlab和Python哪个更好，其实要根据题目来说。基本每年的数学建模比赛都有硬核的数学题和开放性题目之分，如果是硬核的工业数学题往往需要进行仿真，这时候就最好使用Matlab；而对于开放性题目往往涉及数据爬取、数据处理、数据分析等，可以考虑使用Python。当然，对于一些优化问题还可以使用Lingo，这应该也是数学建模初期必学的内容。还有一方面就是，数学建模中数据的呈现是很重要的，所以数据可视化是编程手需要重点考虑的问题，就我个人看来普通类型的数据处理问题python和Matlab的可视化是相当的，如果是仿真类当然选择Matlab。
综上我的建议是：Matlab作为官方认可的模型求解语言，在数学建模中还是很有优势的，所以Matlab应该作为初期备赛的重点。Matlab+lingo+spss基本可以解决建模中的99%的问题。然后就是在时间允许的条件下，利用自己的编程基础，快速入门Python，重点学习爬虫、可视化等内容,这样在竞赛中如果缺乏数据可以在网上爬取。