У статті розглядаються сучасні підходи до оптимізації розробки програмного забезпечення для інформаційно-вимірювальних систем з використанням мови Python. Проведено аналіз інтегрованих середовищ розробки та бібліотек Python для обробки даних, запропоновано підхід до інтеграції алгоритмів машинного навчання. Основна увага приділена підвищенню ефективності процесів розробки, обробки великих даних та забезпеченню метрологічної надійності вимірювань. Результати дослідження можуть бути використані для створення програмного забезпечення в наукових та промислових галузях. Бібл. 15, іл. 4

This paper examines modern approaches to optimizing software development for information-measurement systems using Python. The analysis focuses on integrated development environments and Python libraries for data processing, with a proposed approach for integrating machine learning algorithms. Emphasis is placed on enhancing development efficiency, processing large datasets, and ensuring the metrological reliability of measurements. The research outcomes can be applied to software creation in scientific and industrial fields. Ref. 15, fig. 4