Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-14 09:46 UTC

equinor / fmu-dataio

FMU data standard and data export with rich metadata in the FMU context

PythonApache-2.0★ 11 зірок⑂ 20 форківз лют. 2021 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаПлагіняк це визначено
#data#fmu#jsonschema#python#subsurface#sumo

equinor/fmu-dataio має індекс здоров’я 96 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (99/100), найнижчий — Community & Adoption (54/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

96
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»).

96
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 84 калібровано до 96 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

EquinorОрганізація · підтверджений домен
1 838 підписників760 публічних репозиторіївз груд. 2010 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIfmu-dataio2.32.04 2221170 днів томуfmusumo

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

99Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

99Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
35.3/36Ритм комітів — 51/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 311 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 15 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year311
human_commit_share0,71
days_since_last_push0
active_weeks_last_year51

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~14,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tag2.32.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases14,9
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?

54Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

30У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
16.2/60Зірки — 11 зірок
10.7/25Форки — 20 форків
2.7/15Спостерігачі — 4 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks20
stars11
watchers4
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

77Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesbadge.fury.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

60Помірний
Як обчислюється оцінка
48.3/80Щомісячні завантаження — 4 222 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesfmu-dataio
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4 222
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?

89Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

72Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
16.9/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 25% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 21 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled21
top_contributor_share0,251

Реактивність на issue та PR

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
37.5/42Вирішення issue — закрито 89% issue
27.2/30Прийняття PR — злито 979/1 081 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs979
open_issues84
closed_issues703
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d17
prs_decided_30d18
issue_closed_ratio0,893
closed_unmerged_prs102
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

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
20/20Верифікований домен
23.5/25Охоплення власника — 1 838 підписників у equinor
25/25Послужний список — 760 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~15 р.
Використані вхідні дані
followers1 838
owner_typeOrganization
is_verifiedтак
owner_loginequinor
public_repos760
account_age_days5 780

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 0 дн. тому
20/20Історія версій — 117 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesfmu-dataio
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

90Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 6 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 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

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://fmu-dataio.readthedocs.io/en/latest/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 6 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdata, fmu, jsonschema, python, subsurface, sumo
has_wikiтак
homepagehttps://fmu-dataio.readthedocs.io/en/latest/
docs_sitehttps://fmu-dataio.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?

90Відмінний · 16% загального індексу

Стан безпеки

88Відмінний
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 — 30 out of 30 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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 15 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
3/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate8,8
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
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages223
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень, Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 223 резолвлених залежностей із OSV. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

63Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

28У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
28.5/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 38 з 71 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,535
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

68Добрий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — src/fmu/dataio/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 29 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
6/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/fmu/dataio/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,29

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/fmu/dataio/py.typed)
54.6/55Керовані розміри файлів — 1/147 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes72 668
source_files_sampled147
oversized_source_files1

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

11зірок GitHub
21контриб'юторів
311комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
3бас-фактор
84відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:fmu-dataio@2.32.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 20 ⇿
0Зірки
20Форки
93Релізи

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.

0481216202022021-052023-122026-06
Мажорні 2Мінорні 40Патчі 36

Кожна точка охоплює 5 днів.

OpenSSF Scorecard 8.8 / 10
8.8сукупно

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 · 2026-10-14 09:45 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-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 15 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
6Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 6
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 10
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIPyYAML—pyproject.toml
PyPIfmu-datamodels~=0.26.3pyproject.toml
PyPIfmu-settings>=0.34.0pyproject.toml
PyPIfmu-sumo—pyproject.toml
PyPIjsonschema—pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPIpyarrow—pyproject.toml
PyPIpydantic—pyproject.toml
PyPIxtgeo>=2.16pyproject.toml
Усі залежності 223

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 11 прямих і 212 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIfmu-datamodels0.26.4пряма
PyPIfmu-settings1.6.0пряма
PyPIfmu-sumo2.16.0пряма
PyPIjsonschema4.26.0пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPInumpy2.5.3пряма
PyPIpandas3.0.6пряма
PyPIpyarrow25.0.1пряма
PyPIpydantic2.13.5пряма
PyPIpyyaml6.0.3пряма
PyPIxtgeo4.26.0пряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1непряма
PyPIaiohttp3.14.4непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIannotated-doc0.0.5непряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIanyio4.15.1непряма
PyPIast-serialize0.12.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIautoapi2.0.1непряма
PyPIautodoc-pydantic2.2.0непряма
PyPIazure-core1.41.0непряма
PyPIazure-identity1.26.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIblosc24.14.1непряма
PyPIcarolina2.0.4непряма
PyPIcarolina2.0.5непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcftime1.6.6непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.2непряма
PyPIclarabel0.11.1непряма
PyPIclick8.5.0непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcontourpy1.4.0непряма
PyPIcoverage7.16.2непряма
PyPIcryptography50.0.2непряма
PyPIcvxpy1.9.3непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdeprecation2.1.0непряма
PyPIdnspython2.8.0непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIemcee3.1.6непряма
PyPIert23.0.1непряма
PyPIert26.0.1непряма
PyPIet-xmlfile2.0.0непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIfastapi0.142.2непряма
PyPIfastexcel0.21.0непряма
PyPIfilelock4.0.12непряма
PyPIfmu-config1.7.3непряма
PyPIfonttools4.66.1непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfuro2025.12.19непряма
PyPIgraphite-maps0.0.10непряма
PyPIgraphite-maps0.0.11непряма
PyPIgstools1.7.0непряма
PyPIgstools-cython1.2.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIh24.4.1непряма
PyPIh5py3.16.0непряма
PyPIhankel1.2.2непряма
PyPIhdf5plugin7.1.0непряма
PyPIhighspy1.15.1непряма
PyPIhpack4.2.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhttpx-retries0.6.0непряма
PyPIhumanize4.16.0непряма
PyPIhyperframe6.1.0непряма
PyPIhypothesis6.168.5непряма
PyPIidna3.20непряма
PyPIimagesize2.0.1непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIiterative-ensemble-smoother1.2.0непряма
PyPIiterative-ensemble-smoother1.3.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.6.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIkiwisolver1.5.1непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPIlibrt0.16.0непряма
PyPIlxml6.1.3непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.4непряма
PyPImatplotlib3.11.2непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImeshio5.3.5непряма
PyPImpmath1.4.1непряма
PyPImsal1.39.0непряма
PyPImsal-extensions1.3.1непряма
PyPImsgpack1.2.3непряма
PyPImultidict6.9.1непряма
PyPImypy2.4.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPImyst-parser5.1.0непряма
PyPInarwhals2.26.0непряма
PyPInatsort8.4.0непряма
PyPIndindex1.10.1непряма
PyPInetcdf41.7.4непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInetworkx3.7непряма
PyPInumexpr2.14.2непряма
PyPIopenpyxl3.1.5непряма
PyPIopentelemetry-api1.45.0непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation0.66b0непряма
PyPIopentelemetry-instrumentation-threading0.66b0непряма
PyPIopentelemetry-sdk1.45.0непряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.66b0непряма
PyPIorjson3.12.0непряма
PyPIosqp1.1.3непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpandas-stubs3.0.5.260914непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpbr7.0.3непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpolars2.0.0непряма
PyPIpolars-runtime-322.0.0непряма
PyPIprobabilit0.5.0непряма
PyPIprogressbar24.6.0непряма
PyPIpropcache0.5.4непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIpy-cpuinfo9.0.0непряма
PyPIpyarrow-stubs20.0.0.20260819непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-core2.46.5непряма
PyPIpydantic-settings2.15.0непряма
PyPIpydocstyle6.3.0непряма
PyPIpyevtk1.7.0непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpyjwt2.15.1непряма
PyPIpyparsing3.3.3непряма
PyPIpyqt66.9.1непряма
PyPIpyqt6-qt66.9.2непряма
PyPIpyqt6-sip13.13.0непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-mock3.16.0непряма
PyPIpytest-runner6.0.1непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-calamine0.8.2непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-dotenv1.2.4непряма
PyPIpython-multipart0.0.32непряма
PyPIpython-utils4.1.0непряма
PyPIpyzmq27.2.0непряма
PyPIqdldl0.1.9.post1непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIresfo5.0.1непряма
PyPIresfo-utilities1.1.1непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIroffio1.1.1непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIropt0.27.1непряма
PyPIropt0.28.1непряма
PyPIropt-dakota0.27.0непряма
PyPIropt-dakota0.28.0непряма
PyPIrpds-py2026.9.1непряма
PyPIrstcheck6.3.0непряма
PyPIrstcheck-core1.3.2непряма
PyPIruamel-yaml0.19.1непряма
PyPIruff0.16.10непряма
PyPIscikit-learn1.9.1непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIscipy1.18.1непряма
PyPIscs3.3.1непряма
PyPIseaborn0.13.2непряма
PyPIsegyio1.9.14непряма
PyPIsetuptools84.0.0непряма
PyPIshapely2.1.2непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.10непряма
PyPIsparsediffpy0.6.1непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.13.8непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.6.1непряма
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinx-togglebutton0.4.5непряма
PyPIsphinxcontrib-apidoc0.6.0непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIstarlette1.7.0непряма
PyPIsumo-wrapper-python1.10.0непряма
PyPIsurfio0.0.22непряма
PyPIsurfio0.0.24непряма
PyPItables3.11.1непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItenacity9.1.4непряма
PyPIthreadpoolctl3.7.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItqdm4.70.1непряма
PyPItyper0.27.2непряма
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260906непряма
PyPItypes-requests2.33.0.20261006непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.4непряма
PyPItzdata2026.5непряма
PyPIurllib32.8.0непряма
PyPIuvicorn0.54.0непряма
PyPIwebsockets17.2непряма
PyPIwheel0.48.0непряма
PyPIwrapt2.5.0непряма
PyPIxarray2026.9.0непряма
PyPIxtgeoviz0.3.2непряма
PyPIyarl1.25.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 223 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 прямі.

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 equinor/fmu-dataio. Читати поруч →

100PrefectHQ/prefectPrefect is a workflow orchestration framework for building resilient data pipelines in Python.Винятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий97visgl/deck.glWebGL2 powered visualization frameworkВинятковий97python-visualization/foliumPython Data. Leaflet.js Maps. Винятковий98deepnote/deepnoteDeepnote is a drop-in replacement for Jupyter with an AI-first design, sleek UI, new blocks, and native data integrations. Use Python, R, and SQL locally in your favorite IDE, then scale to Deepnote cloud for real-time collaboration, Deepnote agent, and deployable data apps. https://deepnote.com/Винятковий100psf/blackThe uncompromising Python code formatterВинятковий

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.