答: 可以将事件连接到槽函数，然后在槽函数里面设置相关内容。这样的话每次事件触发时，槽函数里面的内容就可以执行，根据内容也就可以判断知道哪个事件被触发了。信号绑定槽函数的方法有如下所示。
就比如说你要捕获按钮的点击事件(clicked),当按钮(定义为btn)被点击后，我们调用一个on_click函数(这是我们自己定义的),那么最后的代码就是这样btn.clicked.connect(on_click),就可以把按钮的点击事件与槽函数相连。
1. 使用装饰器来衡量函数执行时间有一个简单方法，那就是定义一个装饰器来测量函数的执行时间，并输出结果： import time from functoolsimport wraps import random def fn_timer(function): @wraps(function) def function_timer(*args, **kwargs): t0= time.time() result= function(*args, **kwargs) t1= time.time() print("Total time running %s: %s seconds" % (function.__name__, str(t1- t0)) ) return result return function_timer @fn_timer def random_sort(n): return sorted([random.random() for i in range(n)]) if __name__== "__main__": random_sort(2000000) 输出：Total time running random_sort: 0.6598007678985596 seconds 使用方式的话，就是在要监控的函数定义上面加上 @fn_timer 就行了 或者 # 可监控程序运行时间 import time import random def clock(func): def wrapper(*args, **kwargs): start_time= time.time() result= func(*args, **kwargs) end_time= time.time() print("共耗时: %s秒" % round(end_time- start_time, 5)) return result return wrapper @clock def random_sort(n): return sorted([random.random() for i in range(n)]) if __name__== "__main__": random_sort(2000000) 输出结果：共耗时: 0.65634秒2. 使用timeit模块另一种方法是使用timeit模块，用来计算平均时间消耗。 执行下面的脚本可以运行该模块。这里的timing_functions是Python脚本文件名称。 在输出的末尾，可以看到以下结果：4 loops, best of 5: 2.08 sec per loop 这表示测试了4次，平均每次测试重复5次，最好的测试结果是2.08秒。 如果不指定测试或重复次数，默认值为10次测试，每次重复5次。3. 使用Unix系统中的time命令然而，装饰器和timeit都是基于Python的。在外部环境测试Python时，unix time实用工具就非常有用。 运行time实用工具： 输出结果为： Total time running random_sort: 1.3931210041 seconds real 1.49 user 1.40 sys 0.08 第一行来自预定义的装饰器，其他三行为： real表示的是执行脚本的总时间 user表示的是执行脚本消耗的CPU时间。 sys表示的是执行内核函数消耗的时间。 注意：根据维基百科的定义，内核是一个计算机程序，用来管理软件的输入输出，并将其翻译成CPU和其他计算机中的电子设备能够执行的数据处理指令。 因此，Real执行时间和User+Sys执行时间的差就是消耗在输入/输出和系统执行其他任务时消耗的时间。4. 使用cProfile模块 5. 使用line_profiler模块6. 使用memory_profiler模块7. 使用guppy包【问题描述】小蓝制作了一个机器人，取名为蓝跳跳，因为这个机器人走路的时候基本靠跳跃。
蓝跳跳可以跳着走，也可以掉头。蓝跳跳每步跳的距离都必须是整数，每步可以跳不超过 k 的长度。由于蓝跳跳的平衡性设计得不太好，如果连续两次都是跳跃，而且两次跳跃的距离都至少是 p，则蓝跳跳会摔倒，这是小蓝不愿意看到的。
小蓝接到一个特别的任务，要在一个长为 L 舞台上展示蓝跳跳。小蓝要控制蓝跳跳从舞台的左边走到右边，然后掉头，然后从右边走到左边，然后掉头，然后再从左边走到右边，然后掉头，再从右边走到左边，然后掉头，如此往复。为了让观者不至于太无趣，小蓝决定让蓝跳跳每次用不同的方式来走。小蓝将蓝跳跳每一步跳的距离记录下来，按顺序排成一列，显然这一列数每个都不超过 k 且和是 L。这样走一趟就会出来一列数。如果两列数的长度不同，或者两列数中存在一个位置数值不同，就认为是不同的方案。
请问蓝跳跳在不摔倒的前提下，有多少种不同的方案从舞台一边走到另一边。
【输入格式】
输入一行包含三个整数 k, p, L。
【输出格式】
输出一个整数，表示答案。答案可能很大，请输出答案除以 20201114 的余数。
【样例输入】
3 2 5
【样例输出】
9
【样例说明】
蓝跳跳有以下 9 种跳法：
1+1+1+1+1
1+1+1+2
1+1+2+1
1+2+1+1
2+1+1+1
2+1+2
1+1+3
1+3+1
3+1+1
【样例输入】
5 3 10
【样例输出】
397
这种题可以用递归的DFS解也可以用动态规划，相比较经典的递归走台阶问题，由于题目没有限定第一步跳的种类，所有导致有多种方法。递归之后也是无法求解递归无法求解的题目。因为重复计算。计算规模o(L的k次方)，所以采用了动态规划+递推做的此题，我们可以建立一个2维数组dp[i][j] 。
i 表示舞台距离，j表示第一次跳j格时。 dp[i][j]表示我当前步数用j步走 可以多少种方法走到i。
p意思就是连续跳大于等于p时就会摔倒。
d[i][j]i跳数的取值范围0-K
j的取值范围是0-L
规律描述：当舞台长度为1时，我第一步为1时dp[1][1]=1 种方法 当第一步为2时 d[1][2]=0种。当第一步为3时dp[1][3]=0种。
当舞台长度为2时，我第一步为1时dp[2][1]=1种方法 当第一步为2时dp[2][2]=1种。当第一步为3时dp[2][3]=0种.
当我们得到长度为2 第一步为1时， 我当前的长度减1 剩余舞台长度为1，我们可以看到舞台为1的时候一共只有1种方法那么当长度为dp[1][1]+dp[1][2]+dp[1][3]=dp[2][1]=1 第一步为1时就是一种方法。因为当跳的步数和长度相等的时候只有一种方法 dp[2][2]=1。
如果连续两次都是跳跃，而且两次跳跃的距离都至少是 p，我们知道j是第一种跳法，k就是第2个选择的跳法所以 j>=b 分为二种转移方程，
当j>=b , 说明我们第一次跳了大于p的距离如果我们第二次在大于p那么蓝跳跳将会摔倒所以我们dp[4][2]+=dp[2][1] 不可以选择dp[2][2]和dp[2][3]
那么转移方程得：dp[i][j]+=dp[i-j][k]
当第一次小于p的长度，我们第二次就把所有可能选择上dp[4][1]=dp[3][1]+dp[3][2]+dp[3][3]
那么转移方程得：dp[i][j]+=sum(dp[i-j])。
但是这种不是最优解最多跑80%的数据。
创建一个双层的循环数组，0层存j<b的方式个数，1层存b<p+1方式个数。和上面方法差不多只不过是以双层的格式存储，这样可以少很多的计算量。
我们先把已知的数据写入二维数据中dp[1][0]=1，然后遍历2,s+1和1,p+1,因为当s=0时 方法只有一种。把dp[0][1]=1 或者dp[0][0]=1 我只是把这个当上面方法dp[i][j]+=1用了。
这个转移方程也是2个，一个 (1,b) 和(b,p+1) 把j<b 存在dp[i][0] b<p+1存在dp[i][1]。
转移方程分别为 dp[i][0]+=dp[i-j][1]+dp[i-j][0]， dp[i][1]+=dp[i-j][0]。
这种就可以把数据跑完了计算量把上个方法少了很多。
