写一个python脚本测试一个函数运行1000次的平均响应时间以及丢包率

在Python中，你可以使用`time`模块来测量函数的执行时间，并结合网络相关的库如`socket`（如果你需要模拟网络丢包的情况）来测试函数的运行效率。下面是一个简单的例子，展示如何编写一个脚本来测试一个函数运行1000次的平均响应时间和模拟丢包情况：

import time
import random

# 假设我们有一个名为func的函数，你需要替换成实际的函数
def func():
    # 这里只是示例，替换为你需要测试的实际代码
    time.sleep(0.1)  # 模拟函数执行时间

# 定义网络丢包率和数据包大小
packet_loss_rate = 0.05  # 5% 的丢包率
data_packet_size = 1024  # 假定每个数据包大小

def simulate_network_loss(packet):
    if random.random() < packet_loss_rate:
        return None  # 如果丢包，返回None
    else:
        return packet

# 测试函数并计算平均响应时间
total_time = 0
loss_count = 0
for _ in range(1000):
    start_time = time.time()
    received_data = simulate_network_loss(func())
    end_time = time.time()

    # 记录丢包
    if received_data is None:
        loss_count += 1
    
    # 更新总时间，忽略丢包后的无效响应时间
    if received_data is not None:
        total_time += (end_time - start_time)

average_response_time = total_time / (1000 - loss_count)
print(f"平均响应时间: {average_response_time}秒")

# 丢包率
dropout_rate = loss_count / 1000
print(f"丢包率: {dropout_rate * 100}%")