Weltraummissions-Rechner

Einführung

Willkommen zur Python-Funktions- und Modul-Challenge der LabEx Space Academy! Als neuer Weltraumkadett ist es Ihre Aufgabe, einen einfachen Rechner für Weltraummissionen zu vervollständigen. Diese Herausforderung hilft Ihnen dabei, das Definieren von Funktionen und deren Verwendung aus einer anderen Datei heraus zu trainieren.

Vervollständigen Sie den Weltraummissions-Rechner

In dieser Challenge vervollständigen Sie ein teilweise erstelltes Python-Modul und binden es in ein Hauptprogramm ein.

Aufgaben

1. Öffnen Sie die Datei space_math.py im Verzeichnis /home/labex/project. (Die Verwendung der WebIDE wird empfohlen)
2. Vervollständigen Sie die drei Funktionen in space_math.py:
   • calculate_fuel(distance)
   • time_to_destination(distance, speed)
   • gravity_force(mass1, mass2, distance)
3. Öffnen Sie die Datei mission_planner.py im selben Verzeichnis.
4. Importieren Sie die Funktionen aus space_math.py und nutzen Sie diese, um die Missionsdetails zu berechnen.

Anforderungen

• Implementieren Sie die Funktionen in space_math.py unter Verwendung der in den Kommentaren angegebenen Formeln.
• Importieren Sie in mission_planner.py die Funktionen aus space_math.py mit der Syntax from ... import ....
• Verwenden Sie die importierten Funktionen, um die Missionsdetails zu berechnen und auszugeben.
• Runden Sie alle Berechnungen in der Ausgabe auf zwei Dezimalstellen.

Beispiel

Nachdem Sie mission_planner.py vervollständigt und ausgeführt haben, sollte die Ausgabe etwa so aussehen:

python ~/project/mission_planner.py

Space Mission Details:
----------------------
Fuel needed: 112500000000.00 liters
Time to destination: 11250.00 hours
Gravitational force at destination: 12.64 N

Zusammenfassung

In dieser Challenge haben Sie ein Python-Modul mit Funktionen zur Berechnung von Weltraummissionen vervollständigt und in einem Hauptprogramm eingesetzt. Sie haben geübt, Funktionen zu definieren, sie aus einer anderen Datei zu importieren und sie für Berechnungen zu nutzen. Diese Fähigkeiten sind entscheidend für die Organisation von Code und die Erstellung wiederverwendbarer Komponenten in größeren Python-Projekten.