Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-17 22:52 UTC

Unidata / MetPy

MetPy is a collection of tools in Python for reading, visualizing and performing calculations with weather data.

PythonBSD-3-Clause★ 1 442 зірки⑂ 449 форківз лют. 2011 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипПлагінБібліотекаяк це визначено
#python#atmospheric-science#meteorology#weather#plotting#scientific-computations#hodograph#skew-t#weather-data#hacktoberfest

Unidata/MetPy має індекс здоров’я 87 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Community & Adoption (87/100), найнижчий — Security (46/100). Останнє оновлення було 3 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

87
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»).

87
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 73 калібровано до 87 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

NSF UnidataОрганізація · підтверджений домен
316 підписників132 публічні репозиторіїз лют. 2011 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIMetPy1.7.1171 62643383 дні томуmeteorologyweather

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

80Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 3 дн. тому
30.5/36Ритм комітів — 44/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 313 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — немає даних
Використані вхідні дані
commits_last_year313
human_commit_share0,54
days_since_last_push3
active_weeks_last_year44

Дисципліна релізів

60Помірний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 43 релізів
7.2/36Свіжість релізів — останній реліз 383 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~108,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count43
latest_release_tagv1.7.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release383
mean_days_between_releases108,9

Спільнота та впровадження

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

87Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
51.2/60Зірки — 1 442 зірок
22.1/25Форки — 449 форків
9.8/15Спостерігачі — 59 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks449
stars1 442
watchers59
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 (BSD-3-Clause)
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_badges10
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesapp.codacy.com, codecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

87Відмінний
Як обчислюється оцінка
69.8/80Щомісячні завантаження — 171 626 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesMetPy
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads171 626
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?

69Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

34У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
7.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 65% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 85 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — немає даних
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled85
top_contributor_share0,653

Реактивність на issue та PR

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
31/42Вирішення issue — закрито 74% issue
26.4/30Прийняття PR — злито 2 264/2 573 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_prs2 264
open_issues321
closed_issues907
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,739
closed_unmerged_prs309
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

93Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
18/25Охоплення власника — 316 підписників у Unidata
25/25Послужний список — 132 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~15 р.
Використані вхідні дані
followers316
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginUnidata
public_repos132
account_age_days5 697

Супровід пакетів

79Добрий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
14/35Свіжість публікацій — остання публікація 383 дн. тому
20/20Історія версій — 43 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesMetPy
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish383

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

84Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 15 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.isort]), setup.cfg ([flake8], [pycodestyle])
0/9.6Pre-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_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://unidata.github.io/MetPy/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 10 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, atmospheric-science, meteorology, weather, plotting, scientific-computations, hodograph, skew-t, weather-data, hacktoberfest
has_wikiні
homepagehttps://unidata.github.io/MetPy/
docs_sitehttps://unidata.github.io/MetPy/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

46Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/30Політика безпеки (SECURITY.md)
25/25Конфігурація Dependabot
0/25Файли фіксації залежностей — опублікована бібліотека — lockfile є справою застосунків, не очікується
0/20Процес CodeQL
Використані вхідні дані
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestsci/requirements.txt, pyproject.toml, setup.cfg
has_codeql_workflowні
has_security_policyні
has_dependabot_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Файли фіксації залежностей. 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_packages27
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:MetPy@1.7.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 27 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.

65Добрий · 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 47 з 54 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,87
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

77Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile, tools/metar_parser/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.isort]), setup.cfg ([flake8], [pycodestyle])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — devcontainer, Dockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 46 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile, tools/metar_parser/Makefile
has_devcontainerтак
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,46

Читабельність коду для моделей

51Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
51.1/55Керовані розміри файлів — 13/182 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes228 959
source_files_sampled182
oversized_source_files13

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

1 442зірок GitHub
85контриб'юторів
313комітів за останні 12 місяців
3днів від останнього пушу
43релізів
1бас-фактор
321відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 449 ⇿
0Зірки
449Форки
43Релізи

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.

010020030040050043092012-092019-092026-09
Мажорні 1Мінорні 19Патчі 21

Кожна точка охоплює 13 днів.

Прямі залежності 9
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImatplotlib>=3.7.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.25.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.1.0pyproject.toml
PyPIpint>=0.22pyproject.toml
PyPIpooch>=1.2.0pyproject.toml
PyPIpyproj>=3.4.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.10.0pyproject.toml
PyPItraitlets>=5.1.0pyproject.toml
PyPIxarray>=2022.6.0pyproject.toml
Усі залежності 46

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 18 прямих і 28 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPImatplotlib—пряма
PyPImatplotlib3.10.9пряма
PyPInumpy—пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpandas3.0.5пряма
PyPIpint—пряма
PyPIpint0.25.3пряма
PyPIpooch—пряма
PyPIpooch1.9.0пряма
PyPIpyproj—пряма
PyPIpyproj3.7.2пряма
PyPIscipy—пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPItraitlets—пряма
PyPItraitlets5.16.1пряма
PyPIxarray—пряма
PyPIxarray2025.10.1пряма
PyPIboto31.43.14непряма
PyPIcartopy0.25.0непряма
PyPIcodespell2.4.1непряма
PyPIcoverage7.15.0непряма
PyPIdask2026.7.1непряма
PyPIdoc82.0.0непряма
PyPIflake87.3.0непряма
PyPIflake8-broken-line1.0.0непряма
PyPIflake8-isort7.0.0непряма
PyPIflake8-requirements2.3.0непряма
PyPIflake8-rst-docstrings0.4.0непряма
PyPIgeopandas1.1.2непряма
PyPIisort8.0.0непряма
PyPImyst-parser5.1.0непряма
PyPInetcdf41.7.4непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpycodestyle2.14.0непряма
PyPIpydata-sphinx-theme0.16.1непряма
PyPIpyflakes3.4.0непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-mpl0.19.0непряма
PyPIrestructuredtext-lint2.0.2непряма
PyPIruff0.16.0непряма
PyPIshapely2.1.2непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx-design0.7.0непряма
PyPIsphinx-gallery0.21.0непряма
PyPIvcrpy8.3.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:MetPy@1.7.1 тягне 27 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 Unidata/MetPy. Читати поруч →

99pyvista/pyvista3D visualization and mesh analysis for science and engineeringВинятковий100huggingface/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. Винятковий100psf/blackThe uncompromising Python code formatterВинятковий100matplotlib/matplotlibmatplotlib: plotting with PythonВинятковий99kedro-org/kedroKedro is a toolbox for production-ready data science. It uses software engineering best practices to help you create data engineering and data science pipelines that are reproducible, maintainable, and modular.Винятковий99home-assistant/core:house_with_garden: Open source home automation that puts local control and privacy first.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.