Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-16 20:15 UTC

datalab-to / surya

OCR, layout analysis, reading order, table recognition in 90+ languages

PythonApache-2.0★ 21 395 зірок⑂ 1 544 форкиз січ. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено

datalab-to/surya має індекс здоров’я 83 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Vitality (88/100), найнижчий — AI Readiness (41/100). Останнє оновлення було 5 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

83
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»).

83
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 70 калібровано до 83 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

DatalabОрганізація
898 підписників12 публічних репозиторіївз лип. 2024 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIsurya-ocr0.22.1263 0329458 днів томуocrpdftablestext-detectiontext-recognition

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

88Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 5 дн. тому
15.9/36Ритм комітів — 23/52 тижнів із комітами
17.7/18Обсяг комітів — 92 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 29 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year92
human_commit_share0,83
days_since_last_push5
active_weeks_last_year23

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 87 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 58 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~35 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count87
latest_release_tagv0.22.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release58
mean_days_between_releases35
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?

79Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

97Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 21 395 зірок
25/25Форки — 1 544 форків
11.7/15Спостерігачі — 128 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks1 544
stars21 395
watchers128
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 (Apache-2.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges6
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
72.3/80Щомісячні завантаження — 263 032 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagessurya-ocr
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads263 032
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?

60Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
7.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 67% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 17 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled17
top_contributor_share0,671

Реактивність на issue та PR

53Помірний
Як обчислюється оцінка
19.6/42Вирішення issue — закрито 47% issue
26.7/30Прийняття PR — злито 192/216 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/19 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs192
open_issues163
closed_issues142
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,466
closed_unmerged_prs24
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

64Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
21.2/25Охоплення власника — 898 підписників у datalab-to
12.4/25Послужний список — 12 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~2 р.
Використані вхідні дані
followers898
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_logindatalab-to
public_repos12
account_age_days782

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 58 дн. тому
20/20Історія версій — 94 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagessurya-ocr
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish58

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

82Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 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 — 11 out of 11 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

65Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://www.datalab.to
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepagehttps://www.datalab.to
docs_sitehttps://www.datalab.to
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

42Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 11 out of 11 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
0/7.5Code-Review — Found 0/19 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 — 29 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
0/7.5Vulnerabilities — 96 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

67Добрий
Як обчислюється оцінка
9.5/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: pillow 10.4.0 (critical 9.1)
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
32.6/40Немає задавнених сповіщень — 1 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 217 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories34
affected_packages1
assessed_packages74
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1
direct_affected_packages1
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:surya-ocr@0.22.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 74 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.

41Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

32У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://www.datalab.to/llms.txt)
16.7/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 26 з 83 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://www.datalab.to/llms.txt
legible_history_share0,313
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 — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
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 — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.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 — 0/109 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes53 026
source_files_sampled109
oversized_source_files0

Ключові факти

21 395зірок GitHub
17контриб'юторів
92комітів за останні 12 місяців
5днів від останнього пушу
87релізів
1бас-фактор
163відкритих 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 ★ / 1 544 ⇿
0Зірки
1 544Форки
64Релізи

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.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

4006008001 0001 2001 4001 6001 544682024-072025-082026-09
Мажорні 0Мінорні 16Патчі 48

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 3.6 / 10
3.6сукупно

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 · 2026-09-16 20:15 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests11 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/19 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained29 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
0Vulnerabilities96 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 18
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPItransformers>=5.12.1pyproject.toml
PyPItorch>=2.7.0,<3pyproject.toml
PyPItorchvision>=0.20.0,<1pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.5.3,<3pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.1.0,<3pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.0,<2pyproject.toml
PyPIpillow>=10.2.0,<11pyproject.toml
PyPIpypdfium2>=5.10.1,<6pyproject.toml
PyPIfiletype>=1.2.0,<2pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.8,<9pyproject.toml
PyPIplatformdirs>=4.3.6,<5pyproject.toml
PyPIopencv-python-headless==4.11.0.86pyproject.toml
PyPIopenai>=1.55.0,<3pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27.0,<1pyproject.toml
PyPIhuggingface-hub>=1.5.0,<2pyproject.toml
PyPIfilelock>=3.16.0,<4pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4>=4.12.0,<5pyproject.toml
PyPIrequests>=2.28.0,<3pyproject.toml
Усі залежності 212

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 18 прямих і 194 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIbeautifulsoup44.14.3пряма
PyPIclick8.4.2пряма
PyPIfilelock3.29.0пряма
PyPIfiletype1.2.0пряма
PyPIhttpx0.27.2пряма
PyPIhuggingface-hub1.22.0пряма
PyPIopenai1.109.1пряма
PyPIopencv-python-headless4.11.0.86пряма
PyPIpillow10.4.0пряма
PyPIplatformdirs4.9.6пряма
PyPIpydantic2.13.4пряма
PyPIpydantic-settings2.14.1пряма
PyPIpypdfium25.10.1пряма
PyPIpython-dotenv1.2.2пряма
PyPIrequests2.34.1пряма
PyPItorch2.12.0пряма
PyPItorchvision0.27.0пряма
PyPItransformers5.13.0пряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1непряма
PyPIaiohttp3.13.5непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIaltair6.1.0непряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.13.0непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIasync-lru2.3.0непряма
PyPIasync-timeout5.0.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbleach6.3.0непряма
PyPIblinker1.9.0непряма
PyPIcachetools7.1.1непряма
PyPIcertifi2026.4.22непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcuda-bindings13.2.0непряма
PyPIcuda-pathfinder1.5.4непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.2непряма
PyPIdatasets4.8.5непряма
PyPIdebugpy1.8.20непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdill0.4.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIflask3.1.3непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.2.0непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.1.50непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhf-xet1.5.1непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttptools0.7.1непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.2.0непряма
PyPIipython8.39.0непряма
PyPIipython9.13.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjiter0.14.0непряма
PyPIjson50.14.0непряма
PyPIjsonpointer3.1.1непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-client8.8.0непряма
PyPIjupyter-console6.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.1непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.1непряма
PyPIjupyter-server2.18.2непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab4.5.7непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.2.1непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPImultiprocess0.70.19непряма
PyPInarwhals2.21.0непряма
PyPInbclient0.10.4непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInetworkx3.4.2непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInotebook7.5.6непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInumpy2.2.6непряма
PyPInumpy2.4.4непряма
PyPInvidia-cublas13.1.1.3непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48непряма
PyPInvidia-cufft12.0.0.61непряма
PyPInvidia-cufile1.15.1.6непряма
PyPInvidia-curand10.4.0.35непряма
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66непряма
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.0.88непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx13.0.85непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpandas3.0.3непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpdftext0.7.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.0непряма
PyPIprometheus-client0.25.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpropcache0.5.2непряма
PyPIprotobuf7.34.1непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpyarrow24.0.0непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpydeck0.9.2непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpymupdf1.27.2.3непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.3.1непряма
PyPIpython-json-logger4.1.0непряма
PyPIpython-multipart0.0.28непряма
PyPIpytz2026.2непряма
PyPIpywinpty3.0.3непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIregex2026.5.9непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIsafetensors0.8.0непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsetuptools81.0.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsmmap5.0.3непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsoupsieve2.8.3непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstarlette1.0.0непряма
PyPIstreamlit1.57.0непряма
PyPIsurya-ocr0.22.1непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItenacity9.1.4непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItokenizers0.22.2непряма
PyPItoml0.10.2непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItornado6.5.5непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItraitlets5.15.0непряма
PyPItriton3.7.0непряма
PyPItyper0.26.8непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.2непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuvicorn0.46.0непряма
PyPIvirtualenv21.3.3непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.7.0непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwebsockets16.0непряма
PyPIwerkzeug3.1.8непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIxxhash3.7.0непряма
PyPIyarl1.23.0непряма
Сповіщення про залежності 1

Встановлення pypi:surya-ocr@0.22.1 тягне 74 пакетів, прямих і транзитивних: 1 мають відомі сповіщення, з них 1 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
pillow10.4.0прямакритична3412.3.0

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 datalab-to/surya. Читати поруч →

94mindee/doctrdocTR (Document Text Recognition) - a seamless, high-performing & accessible library for OCR-related tasks powered by Deep Learning. Ongoing development and maintenance by t2k.Винятковий94opendataloader-project/opendataloader-pdfPDF Parser for AI-ready data. Automate PDF accessibility. Open-source.Винятковий93RapidAI/RapidOCR📄 Awesome OCR multiple programing languages toolkits based on ONNX Runtime, OpenVINO, MNN, PaddlePaddle, TensorRT and PyTorch.Винятковий87xberg-io/xbergPolyglot document intelligence with a Rust core: extract text, metadata, images, tables, and structured data from 106 formats across 140 file extensions, plus code intelligence for 371 languages. Fifteen bindings, with CLI, REST API, and MCP server.Відмінний92PT-Perkasa-Pilar-Utama/ppu-paddle-ocrLightweight, probably the fastest PaddleOCR SDK in TypeScript. Multilingual Support. Runs anywhere JavaScript runs: Node.js, Bun, Deno, mobile react-native, web browsers, web worker, and browser extensions. Docker & CLI supported. The official SDK is browser-only.Відмінний78pedrol2b/react-native-vision-camera-mlkitReact Native Vision Camera v5 (Nitro) plugin for Google ML Kit — text recognition (OCR) and barcode scanning today, each independently installable, with more ML Kit features on the roadmap.Добрий

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.