Calculateur de Mission Spatiale

Introduction

Bienvenue au défi Python sur les fonctions et les modules de la LabEx Space Academy ! En tant que nouveau cadet de l'espace, votre mission consiste à finaliser un calculateur de mission spatiale simplifié. Ce défi vous permettra de vous exercer à définir des fonctions et à les exploiter depuis un autre fichier.

Compléter le Calculateur de Mission Spatiale

Dans ce défi, vous allez finaliser un module Python partiellement créé et l'utiliser au sein d'un programme principal.

Tâches

1. Ouvrez le fichier space_math.py situé dans le répertoire /home/labex/project. (Il est recommandé d'utiliser l'IDE Web)
2. Complétez les trois fonctions dans space_math.py :
   • calculate_fuel(distance)
   • time_to_destination(distance, speed)
   • gravity_force(mass1, mass2, distance)
3. Ouvrez le fichier mission_planner.py dans le même répertoire.
4. Importez les fonctions de space_math.py et utilisez-les pour calculer les détails de la mission.

Exigences

• Complétez les fonctions dans space_math.py en utilisant les formules fournies dans les commentaires.
• Dans mission_planner.py, importez les fonctions de space_math.py en utilisant la syntaxe from ... import ....
• Utilisez les fonctions importées pour calculer et afficher les détails de la mission.
• Arrondissez tous les calculs à deux décimales dans la sortie finale.

Exemple

Une fois mission_planner.py complété et exécuté, la sortie devrait ressembler à ceci :

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

Résumé

Dans ce défi, vous avez complété un module Python contenant des fonctions de calcul pour une mission spatiale et vous l'avez utilisé dans un programme principal. Vous vous êtes exercé à définir des fonctions, à les importer depuis un autre fichier et à les intégrer dans des calculs. Ces compétences sont essentielles pour structurer votre code et créer des composants réutilisables dans des projets Python de plus grande envergure.