Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-27 20:06 UTC

bloomberg / pytest-memray

pytest plugin for easy integration of memray memory profiler

PythonApache-2.0★ 422 зірки⑂ 38 форківз квіт. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипПлагінБібліотекаяк це визначено

bloomberg/pytest-memray має індекс здоров’я 95 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Security (89/100), найнижчий — AI Readiness (69/100). Останнє оновлення було 16 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

95
загалом / 100
Винятковий

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»).

95
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 82 калібровано до 95 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

BloombergОрганізація · підтверджений домен
1 959 підписників217 публічних репозиторіївз лют. 2012 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIpytest-memray1.10.03 064 3351419 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

71Добрий · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість pushостанній push 16 дн. тому
9.7/36Ритм комітів14/52 тижнів із комітами
14/18Обсяг комітів35 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained22 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year35
human_commit_share0,56
days_since_last_push16
active_weeks_last_year14
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізиопубліковано 14 релізів
36/36Свіжість релізівостанній реліз 19 дн. тому
12.6/27Ритм релізівреліз кожні ~151,3 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasesнемає даних
Використані вхідні дані
releases_count14
latest_release_tagv1.10.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release19
mean_days_between_releases151,3
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?

81Відмінний · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
42.6/60Зірки422 зірок
13.1/25Форки38 форків
4.7/15Спостерігачі8 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks38
stars422
watchers8
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензіявизнана ліцензія (Apache-2.0)
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_badges7
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateтак
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження3 064 335 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстріця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagespytest-memray
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads3 064 335
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?

85Відмінний · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-факторна 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
15.4/22.5Розподіл комітівголовний контриб’ютор — автор 32% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів14 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled14
top_contributor_share0,315
Як обчислюється оцінка
29.4/42Вирішення issueзакрито 70% issue
27/30Прийняття PRзлито 116/129 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptanceзлито 3/3 PR від новачків за 30 дн.
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 9/10 approved changesets -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
merged_prs116
open_issues15
closed_issues35
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d4
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,7
closed_unmerged_prs13
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d3
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власникау власності організації
20/20Верифікований домен
23.7/25Охоплення власника1 959 підписників у bloomberg
25/25Послужний список217 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~14 р.
Використані вхідні дані
followers1 959
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginbloomberg
public_repos217
account_age_days5 315

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікаційостання публікація 19 дн. тому
20/20Історія версій14 опублікованих версій
20/20Не застарілийактивний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespytest-memray
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish19

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

86Відмінний · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтераpyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort]), tox.ini
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests25 out of 25 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_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінкаhttps://pytest-memray.readthedocs.io/en/latest/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми7 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsprofiler, python, memory, memory-profiler, memory-leak, memory-leak-detection, pytest
has_wikiні
homepagehttps://pytest-memray.readthedocs.io/en/latest/
docs_sitehttps://pytest-memray.readthedocs.io/en/latest/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

89Відмінний · 16% загального індексу

Стан безпеки

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionнемає даних
2.5/2.5CI-Tests25 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6.8/7.5Code-ReviewFound 9/10 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензіяlicense file detected
7.5/7.5Maintained22 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
2.5/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
3.5/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 7
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-Releasesнемає даних
7.5/7.5Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate8,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщеньжодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщеньжодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщеньжодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages15
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:pytest-memray@1.10.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 15 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.

69Добрий · 4% загального індексу
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентівнемає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітівнамір зазначено у 48 з 56 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url
legible_history_share0,857
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командоюMakefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматераpyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort]), tox.ini
11/11Статична перевірка типівsrc/pytest_memray/py.typed
10/10Відтворюване середовищеDockerfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентамисеред останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження44 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/pytest_memray/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,44
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований кодPython з конфігурацією перевірки типів (src/pytest_memray/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів0/10 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes30 169
source_files_sampled10
oversized_source_files0

Ключові факти

422зірок GitHub
14контриб'юторів
35комітів за останні 12 місяців
16днів від останнього пушу
14релізів
2бас-фактор
15відкритих 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 ★ / 38 ⇿
0Зірки
38Форки
14Релізи

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.

01325383732022-042024-062026-08
Мажорні 1Мінорні 10Патчі 3

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 8.6 / 10
8.6сукупно

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 · 2026-08-27 20:05 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-Tests25 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 9/10 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained22 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
7SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 7
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 2
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpytest>=8.0pyproject.toml
PyPImemray>=1.19.1pyproject.toml
Усі залежності 19

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 2 прямих і 17 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPImemrayпряма
PyPIpytestпряма
PyPIanyioнепряма
PyPIblack24.8.0непряма
PyPIcovdefaultsнепряма
PyPIcoverageнепряма
PyPIflakyнепряма
PyPIfuroнепряма
PyPIhatch-vcsнепряма
PyPIhatchlingнепряма
PyPIisort5.13.2непряма
PyPImypy1.14.1непряма
PyPIpytest-xdistнепряма
PyPIruff0.12.7непряма
PyPIsphinxнепряма
PyPIsphinx-argparseнепряма
PyPIsphinx-inline-tabsнепряма
PyPIsphinxcontrib-programoutputнепряма
PyPItowncrierнепряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:pytest-memray@1.10.0 тягне 15 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.

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 статистикаPyPI.