写一个python脚本，利用pyexcel模块读取Excel表中的函数，获得函数执行1000次的平均响应时间和每次的执行结果

首先，你需要安装 `pyexcel` 和用于测量时间的第三方库 `timeit`。你可以通过 pip 安装：

pip install pyexcel timeit

接下来是一个 Python 脚本示例，该脚本会读取 Excel 表中的函数，假设函数已存储在名为 "function_data.xlsx" 的文件中，并计算每个函数执行1000次的平均响应时间和执行结果：

import pyexcel as pe
from timeit import Timer

# 读取 Excel 文件中的数据
data = pe.get_sheet(file_name="function_data.xlsx")
functions = {row[0]: row[1] for row in data}  # 假设第一列是函数名，第二列是函数定义

def calculate_average(response_times):
    return sum(response_times) / len(response_times)

results = []
response_times = []

# 遍历每行数据（即每个函数）
for func_name, func_code in functions.items():
    # 使用 `timeit` 计算函数执行1000次的平均响应时间
    timer = Timer(lambda: eval(func_code), globals=globals())
    
    # 执行1000次并记录每次的时间
    repeat_count = 1000
    execution_time_list = [timer.timeit(number=1) for _ in range(repeat_count)]
    
    response_times.append(execution_time_list)
    results.append([func_name, execution_time_list])

# 计算并打印平均响应时间
average_results = [(func_name, calculate_average(time_list)) for func_name, time_list in zip(functions.keys(), response_times)]

print("Average Response Times and Results:")
for result in average_results:
    print(f"{result[0]}: {result[1]:.4f} seconds")