Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-08 18:52 UTC

PythonOT / POT

POT : Python Optimal Transport

PythonMIT★ 2 834 зірки⑂ 553 форкиз жовт. 2016 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#optimal-transport#numerical-optimization#machine-learning#emd#ot-mapping-estimation#wasserstein-barycenter#ot-solver#python#wasserstein#wasserstein-discriminant-analysis#gromov-wasserstein#wasserstein-barycenters#sinkhorn-divergences#sinkhorn-knopp#pot#domain-adaptation

PythonOT/POT має індекс здоров’я 86 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (95/100), найнижчий — Security (21/100). Останнє оновлення було 10 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

86
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»).

86
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 72 калібровано до 86 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Python Optimal TransportОрганізація
61 підписник8 публічних репозиторіївз квіт. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIPOT0.9.7.post1541 9333310 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

76Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

70Добрий
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 10 дн. тому
18/36Ритм комітів — 26/52 тижнів із комітами
16/18Обсяг комітів — 59 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year59
human_commit_share1
days_since_last_push10
active_weeks_last_year26

Дисципліна релізів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 33 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 10 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~134,3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count33
latest_release_tag0.9.7.post1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release10
mean_days_between_releases134,3

Спільнота та впровадження

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

91Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
56/60Зірки — 2 834 зірок
22.9/25Форки — 553 форків
9/15Спостерігачі — 42 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks553
stars2 834
watchers42
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, github.com
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
76.5/80Щомісячні завантаження — 541 933 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesPOT
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads541 933
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?

72Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

35Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
8.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 61% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 86 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled86
top_contributor_share0,607

Реактивність на issue та PR

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
37/42Вирішення issue — закрито 88% issue
26.6/30Прийняття PR — злито 436/492 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — немає даних
Використані вхідні дані
merged_prs436
open_issues34
closed_issues252
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,881
closed_unmerged_prs56
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

77Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
12.9/25Охоплення власника — 61 підписників у PythonOT
18.9/25Послужний список — 8 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers61
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginPythonOT
public_repos8
account_age_days2 304
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 10 дн. тому
20/20Історія версій — 33 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesPOT
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish10

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

95Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 7 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
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://PythonOT.github.io/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 16 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsoptimal-transport, numerical-optimization, machine-learning, emd, ot-mapping-estimation, wasserstein-barycenter, ot-solver, python, wasserstein, wasserstein-discriminant-analysis, gromov-wasserstein, wasserstein-barycenters, sinkhorn-divergences, sinkhorn-knopp, pot, domain-adaptation
has_wikiтак
homepagehttps://PythonOT.github.io/
docs_sitehttps://PythonOT.github.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?

21У зоні ризику · 16% загального індексу

Стан безпеки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
0/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifests.github/requirements_doctests.txt, .github/requirements_no_backend.txt, .github/requirements_strict.txt, .github/requirements_test_windows.txt, docs/requirements.txt, docs/requirements_rtd.txt, pyproject.toml, setup.cfg, setup.py
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configні

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:POT@0.9.7.post1 — 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.

58Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 96 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,96
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

57Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
53.1/55Керовані розміри файлів — 8/230 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes109 626
source_files_sampled230
oversized_source_files8

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

2 834зірок GitHub
86контриб'юторів
59комітів за останні 12 місяців
10днів від останнього пушу
33релізів
1бас-фактор
34відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard did not return a usable result (exit code -9); skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 553 ⇿
0Зірки
553Форки
33Релізи

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.

0100200300400500600545672016-102021-092026-08
Мажорні 0Мінорні 6Патчі 10

Кожна точка охоплює 9 днів.

Усі залежності 38

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 38 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIautograd—непряма
PyPIccompiler—непряма
PyPIcoo—непряма
PyPIcvxopt—непряма
PyPIcvxpy—непряма
PyPIcython—непряма
PyPIembedd—непряма
PyPIgeomloss—непряма
PyPIges—непряма
PyPIist—непряма
PyPIjax—непряма
PyPIjaxlib—непряма
PyPIlik—непряма
PyPImapp—непряма
PyPImatplotlib—непряма
PyPImemory-profiler—непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPInetworkx—непряма
PyPInumpy—непряма
PyPInumpydoc—непряма
PyPIot—непряма
PyPIpillow—непряма
PyPIpykeops—непряма
PyPIpymanopt—непряма
PyPIpymanopt0.2.6rc1непряма
PyPIpytest—непряма
PyPIpytest-cov—непряма
PyPIscikit-learn—непряма
PyPIscipy—непряма
PyPIsetuptools—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-gallery—непряма
PyPIsphinx-rtd-theme—непряма
PyPIsphinxcontrib-jquery—непряма
PyPItensorflow—непряма
PyPItorch—непряма
PyPItorch-geometric—непряма
PyPIwass—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:POT@0.9.7.post1 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 PythonOT/POT. Читати поруч →

100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий100optuna/optunaA hyperparameter optimization frameworkВинятковий100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий99mne-tools/mne-pythonMNE: Magnetoencephalography (MEG) and Electroencephalography (EEG) 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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

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