Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-18 23:44 UTC

PyLops / pylops

PyLops – A Linear-Operator Library for Python

PythonLGPL-3.0★ 541 зірка⑂ 130 форківз лист. 2018 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#python#algebra#linear-operators#inverse-problems#optimization

PyLops/pylops має індекс здоров’я 91 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Security (56/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

91
загалом / 100
Відмінний

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»).

91
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 77 калібровано до 91 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

PyLopsОрганізація
75 підписників17 публічних репозиторіївз лист. 2020 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIpylops2.8.016 5123385 днів томуalgebrainverse-problemslarge-scale-optimization

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

89Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
28.4/36Ритм комітів — 41/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 530 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year530
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year41

Дисципліна релізів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 34 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 85 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~153,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count34
latest_release_tagv2.8.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release85
mean_days_between_releases153,6
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?

74Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

67Добрий
Як обчислюється оцінка
44.3/60Зірки — 541 зірок
17.6/25Форки — 130 форків
5.3/15Спостерігачі — 10 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks130
stars541
watchers10
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (LGPL-3.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges12
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesapp.codacy.com, badge.fury.io, dev.azure.com, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

70Добрий
Як обчислюється оцінка
56.2/80Щомісячні завантаження — 16 512 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagespylops
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads16 512
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?

68Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

37Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
4.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 79% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 33 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 19 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled33
top_contributor_share0,791

Реактивність на issue та PR

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
35.3/42Вирішення issue — закрито 84% issue
27.4/30Прийняття PR — злито 585/641 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 4/4 PR від новачків за 30 дн.
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/7 approved changesets -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
merged_prs585
open_issues27
closed_issues143
prs_merged_7d7
prs_decided_7d7
prs_merged_30d17
prs_decided_30d17
issue_closed_ratio0,841
closed_unmerged_prs56
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d4

Власність та опіка

64Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
13.5/25Охоплення власника — 75 підписників у PyLops
21/25Послужний список — 17 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers75
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginPyLops
public_repos17
account_age_days2 167

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 85 дн. тому
20/20Історія версій — 33 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespylops
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish85

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 9 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://pylops.readthedocs.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 5 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, algebra, linear-operators, inverse-problems, optimization
has_wikiтак
homepagehttps://pylops.readthedocs.io
docs_sitehttps://pylops.readthedocs.io
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

56Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-Review — Found 3/7 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 19 contributing companies or organizations
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
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
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
0/7.5Vulnerabilities — 103 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, 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
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages2
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:pylops@2.8.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 2 пакетів. 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.

77Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 94 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,94
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes2 571

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

71Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile, noxfile.py
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 17 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile, noxfile.py
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,17
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.6/55Керовані розміри файлів — 2/296 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes126 802
source_files_sampled296
oversized_source_files2

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
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

541зірок GitHub
33контриб'юторів
530комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
34релізів
1бас-фактор
27відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 130 ⇿
0Зірки
130Форки
34Релізи

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.

025507510012515012642018-112022-112026-10
Мажорні 2Мінорні 25Патчі 6

Кожна точка охоплює 8 днів.

OpenSSF Scorecard 4.5 / 10
4.5сукупно

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 · 2026-10-18 23:43 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 3/7 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 19 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow 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
0Vulnerabilities103 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 2
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPInumpy>= 2.0.0pyproject.toml
PyPIscipy>= 1.13.0pyproject.toml
Усі залежності 255

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 4 прямих і 251 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPInumpy—пряма
PyPInumpy2.4.3пряма
PyPIscipy—пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIanytree2.13.0непряма
PyPIarviz0.23.4непряма
PyPIasgiref3.11.1непряма
PyPIastra-toolbox—непряма
PyPIastra-toolbox2.4.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIautopep8—непряма
PyPIautopep82.3.2непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIblack—непряма
PyPIbleach6.3.0непряма
PyPIcachetools6.2.6непряма
PyPIcertifi2026.4.22непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcgen2025.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcodepy2023.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcons0.4.7непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.13.5непряма
PyPIcuda-bindings12.9.4непряма
PyPIcuda-bindings13.2.0непряма
PyPIcuda-core1.1.1непряма
PyPIcuda-pathfinder1.5.3непряма
PyPIcuda-toolkit12.8.2.0непряма
PyPIcuda-toolkit12.9.2.0непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.2непряма
PyPIcupy-cuda12x14.0.1непряма
PyPIcupy-cuda13x14.0.1непряма
PyPIcurvelets—непряма
PyPIcurvelets1.2непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdevito—непряма
PyPIdevito4.8.21непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdjango5.2.13непряма
PyPIdjango6.0.4непряма
PyPIdocutils—непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIdtcwt0.13.0непряма
PyPIetuples0.3.10непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.29.0непряма
PyPIflake8—непряма
PyPIfonttools4.62.1непряма
PyPIfsspec2026.3.0непряма
PyPIh5netcdf1.8.1непряма
PyPIh5py3.16.0непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.13непряма
PyPIimage—непряма
PyPIimage1.5.33непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipython—непряма
PyPIisort—непряма
PyPIjax—непряма
PyPIjax0.10.0непряма
PyPIjax-cuda12-pjrt0.10.0непряма
PyPIjax-cuda12-plugin0.10.0непряма
PyPIjax-cuda13-pjrt0.10.0непряма
PyPIjax-cuda13-plugin0.10.0непряма
PyPIjaxlib0.10.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-client8.8.0непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlibrt0.9.0непряма
PyPIllvmlite0.47.0непряма
PyPIlogical-unification0.4.7непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImatplotlib3.10.9непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPIminikanren1.0.5непряма
PyPImistune3.2.0непряма
PyPImkl-fft—непряма
PyPIml-dtypes0.5.4непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImultidict6.2.0непряма
PyPImultipledispatch1.0.0непряма
PyPImypy—непряма
PyPImypy1.20.2непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInbclient0.10.4непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInbsphinx—непряма
PyPInbsphinx0.9.8непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInumba—непряма
PyPInumba0.65.1непряма
PyPInumba-cuda0.30.4непряма
PyPInumpydoc—непряма
PyPInumpydoc1.10.0непряма
PyPInvidia-cublas13.1.0.3непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.6.4.1непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1непряма
PyPInvidia-cuda-cccl13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-cccl-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-cuda-cccl-cu1212.9.27непряма
PyPInvidia-cuda-crt13.2.78непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.6.80непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-cuda-nvcc13.2.78непряма
PyPInvidia-cuda-nvcc-cu1212.8.93непряма
PyPInvidia-cuda-nvcc-cu1212.9.86непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.6.77непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.9.86непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.6.77непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.9.79непряма
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.19.0.56непряма
PyPInvidia-cufft12.0.0.61непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.0.4непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.4.1.4непряма
PyPInvidia-cufile1.15.1.6непряма
PyPInvidia-cufile-cu121.11.1.6непряма
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3непряма
PyPInvidia-curand10.4.0.35непряма
PyPInvidia-curand-cu1210.3.7.77непряма
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90непряма
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.1.2непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90непряма
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.4.2непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.0непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.27.5непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.28.9непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.0.88непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.6.85непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.8.93непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.9.86непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu123.4.5непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx13.0.85непряма
PyPInvidia-nvtx-cu1212.6.77непряма
PyPInvidia-nvtx-cu1212.8.90непряма
PyPInvidia-nvvm13.0.88непряма
PyPInvidia-nvvm13.2.78непряма
PyPIopt-einsum3.4.0непряма
PyPIpackaging26.0непряма
PyPIpandas3.0.2непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIpathspec1.1.0непряма
PyPIpillow12.2.0непряма
PyPIpip26.0.1непряма
PyPIplatformdirs4.9.6непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpooch—непряма
PyPIpooch1.9.0непряма
PyPIpre-commit—непряма
PyPIpre-commit4.6.0непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIpy-cpuinfo9.0.0непряма
PyPIpycodestyle2.14.0непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpyfftw0.15.1непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpygments-styles0.3.0непряма
PyPIpymc5.28.4непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytensor—непряма
PyPIpytensor2.38.2непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-runner—непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.2.2непряма
PyPIpytools2026.1непряма
PyPIpywavelets—непряма
PyPIpywavelets1.9.0непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.33.1непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIruff0.15.12непряма
PyPIscikit-fmm—непряма
PyPIscikit-fmm2025.6.23непряма
PyPIsetuptools81.0.0непряма
PyPIshibuya—непряма
PyPIshibuya2026.1.9непряма
PyPIsiphash241.8непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.0.1непряма
PyPIsoupsieve2.8.3непряма
PyPIspgl1—непряма
PyPIspgl10.0.3непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-design—непряма
PyPIsphinx-design0.7.0непряма
PyPIsphinx-gallery—непряма
PyPIsphinx-gallery0.21.0непряма
PyPIsphinx-iconify—непряма
PyPIsphinx-iconify0.3.0непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsphinxemoji—непряма
PyPIsphinxemoji0.3.2непряма
PyPIsqlparse0.5.5непряма
PyPIsympy—непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItoolz1.1.0непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorch2.0.1непряма
PyPItorch2.10.0+cu126непряма
PyPItorch2.10.0+cu128непряма
PyPItorch2.11.0непряма
PyPItorch2.11.0+cpuнепряма
PyPItornado6.5.5непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItriton3.6.0непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItzdata2026.2непряма
PyPIurllib32.6.3непряма
PyPIvirtualenv21.2.4непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIxarray2026.4.0непряма
PyPIxarray-einstats0.10.0непряма
PyPIxarray-einstats0.9.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:pylops@2.8.0 тягне 2 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

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 PyLops/pylops. Читати поруч →

99cvxpy/cvxpyA Python-embedded modeling language for convex optimization problems.Винятковий99ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий98PennyLaneAI/pennylanePennyLane is an open-source quantum software platform for quantum computing, quantum machine learning, and quantum chemistry. Create meaningful quantum algorithms, from inspiration to implementation.Винятковий100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Винятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий

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.