Разработка инструмента для повышения экологической грамотности потребителей путём автоматизированного анализа состава продуктов питания и присвоения им экологического рейтинга (0–100 баллов) на ос нове содержания потенциально вредных добавок (Е-компоненты, консерванты, красители), что позволит пользователям принимать осознанные решения при выборе товаров в магазине. Продукт проекта: рабочи й консольный прототип на Python, включающий локальную SQLite-базу данных с 150+ записями о составах популярных продуктов, алгоритм расчёта рейтинга на основе справочника «вредных» компонентов с весов ыми коэффициентами, интерфейс для поиска продукта по названию и вывода рейтинга с пояснением выявленных компонентов, возможность экспорта результата в текстовый файл. Проект решает проблему отсут ствия простых инструментов для быстрой оценки экологичности состава продуктов в условиях ограниченного времени при покупке. Целевая аудитория проекта: условная — потребители 18–35 лет, интересующ иеся осознанным потреблением. На практике: проект учебный, аудитория не требуется для реализации.

Разработка учебного прототипа приложения на Python с использованием SQLite для автоматизированного анализа состава продуктов питания и расчёта условного экологического рейтинга на основе содержани я потенциально вредных добавок.