模拟CRC校验失败的情况 // 这里可以编写代码来引入错误，使CRC校验失败 // 断言CRC校验失败

模拟CRC（循环冗余校验）校验失败通常是在软件测试中的一种场景，目的是检查程序对错误检测机制的处理能力。下面是一个简单的示例，如何在Python中设置伪随机错误并故意导致CRC校验失败：

import crcmod # 需要安装crcmod库来进行CRC计算

def generate_crc_data(data):
    crc = crcmod.mkCrcFun(0x107)  # 假设使用的是CRC-8算法，对应的CRC值为0x107
    original_crc = crc(data)
    
    # 生成一个随机错误位
    error_index = random.randint(0, len(data) - 1)
    data_with_error = bytearray(data)
    data_with_error[error_index] ^= 1  # XOR操作使得这一位变成错误状态
    
    corrupted_crc = crc(data_with_error)
    
    return data_with_error, original_crc, corrupted_crc

# 示例数据
data_to_test = b'\x01\x02\x03\x04'

# 检测 CRC
computed_crc = crcmod.crcValue(data_to_test, initial=CRC Polynomial)

# 模拟错误并断言 CRC 失败
data_with_error, original_crc, corrupted_crc = generate_crc_data(data_to_test)
assert computed_crc != original_crc, "Original CRC matched after introducing an error"
assert computed_crc == corrupted_crc, "Corrupted CRC did not match expected"