Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-24 11:58 UTC

Matt52 / bayesian-testing

Bayesian A/B testing

PythonMIT★ 83 зірки⑂ 11 форківз груд. 2021 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#python#bayesian-statistics#bayes#probability#ab-testing

Matt52/bayesian-testing має індекс здоров’я 59 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — Engineering Quality (70/100), найнижчий — Security (43/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

59
загалом / 100
Помірний

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

59
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 56 калібровано до 59 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

MatusОсобистий обліковий запис
3 підписники1 публічний репозиторійз жовт. 2014 р.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIbayesian-testing0.10.06 426300 днів томуab-testingbayesbayesian-statistics

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

63Помірний · 21% загального індексу

Активність розробки

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
2.1/36Ритм комітів — 3/52 тижнів із комітами
5.4/18Обсяг комітів — 3 комітів за останній рік
1/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
commits_last_year3
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year3

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 30 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~98,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count30
latest_release_tagv0.10.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases98,8
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

50Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
31/60Зірки — 83 зірок
8.3/25Форки — 11 форків
1.7/15Спостерігачі — 3 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks11
stars83
watchers3
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
50.8/80Щомісячні завантаження — 6 426 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesbayesian-testing
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads6 426
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

53Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

12Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0.2/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 99% комітів
2.7/13.5Широта контриб’юторів — 2 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,989

Реактивність на issue та PR

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
28/30Прийняття PR — злито 41/44 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs41
open_issues0
closed_issues7
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d2
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs3
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
4.3/25Охоплення власника — 3 підписників у Matt52
14.2/25Послужний список — 1 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~12 р.
Використані вхідні дані
followers3
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginMatt52
public_repos1
account_age_days4 390
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 0 дн. тому
20/20Історія версій — 30 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesbayesian-testing
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

70Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

76Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
2/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 5 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

60Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 5 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, bayesian-statistics, bayes, probability, ab-testing
has_wikiтак
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

43Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

29У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0.2/2.5CI-Tests — 5 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
0.8/7.5Maintained — 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate2,9
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories3
affected_packages1
assessed_packages122
unassessed_packages0
affected_by_severitymoderate 1
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 122 резолвлених залежностей із OSV. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. Досяжність не аналізується.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

47Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

23У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
23.3/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 41 з 94 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,436
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

43Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 94 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/26 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes22 187
source_files_sampled26
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

83зірок GitHub
2контриб'юторів
3комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
30релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:bayesian-testing@0.10.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 11 ⇿
0Зірки
11Форки
20Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

0246810121112022-062024-082026-09
Мажорні 0Мінорні 7Патчі 13

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 2.9 / 10
2.9сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-10-24 11:57 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
1CI-Tests5 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
1Maintained2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 1
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>=1.19pyproject.toml
Усі залежності 122

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 1 прямих і 121 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPIanyio4.15.1непряма
PyPIappnope1.0.0непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings26.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIasync-lru2.4.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIblack26.10.1непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIcertifi2026.10.23непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.2непряма
PyPIclick8.5.0непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcoverage7.17.0непряма
PyPIdebugpy1.8.22непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.4непряма
PyPIexecuting2.3.0непряма
PyPIfastjsonschema2.22.2непряма
PyPIfilelock4.2.4непряма
PyPIfqdn1.4.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIidentify2.6.20непряма
PyPIidna3.20непряма
PyPIiniconfig2.3.1непряма
PyPIipykernel7.4.0непряма
PyPIipython9.17.1непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.9непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIisort9.0.2непряма
PyPIjedi0.20.1непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjson50.17.3непряма
PyPIjsonpointer3.4непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-builder1.2.3непряма
PyPIjupyter-client8.10.0непряма
PyPIjupyter-console6.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.1непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.1непряма
PyPIjupyter-server2.21.1непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab4.6.4непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.1непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.17непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPImarkupsafe3.0.4непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImistune3.4.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbconvert7.17.2непряма
PyPInbformat5.11.1непряма
PyPInest-asyncio21.7.4непряма
PyPInodeenv1.11.0непряма
PyPInotebook7.6.3непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpandas3.1.0непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIplatformdirs4.13.5непряма
PyPIpluggy1.7.0непряма
PyPIpre-commit4.7.0непряма
PyPIprometheus-client0.26.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.4непряма
PyPIpycparser3.12непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpython-dateutil3.0.0непряма
PyPIpython-discovery1.6.4непряма
PyPIpython-json-logger4.2.0непряма
PyPIpytokens0.4.1непряма
PyPIpywinpty3.1.0непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.2.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrpds-py2026.9.1непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsetuptools78.1.1непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsoupsieve2.10непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItornado6.6непряма
PyPItraitlets5.16.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItzdata2026.5непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.8.0непряма
PyPIvirtualenv21.14.13непряма
PyPIwcwidth0.9.3непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.6.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.2непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.16непряма
Сповіщення про залежності 1

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 122 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 1 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
setuptools78.1.1непрямапомірна384.1.0

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з Matt52/bayesian-testing. Читати поруч →

100matplotlib/matplotlibmatplotlib: plotting with PythonВинятковий100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Винятковий100optuna/optunaA hyperparameter optimization frameworkВинятковий100kubeflow/trainerDistributed AI Model Training and LLM Fine-Tuning on KubernetesВинятковий100aws/aws-sam-cliCLI tool to build, test, debug, and deploy Serverless applications using AWS SAMВинятковий100open-telemetry/opentelemetry-pythonOpenTelemetry Python API and SDK Винятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.