Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-14 00:52 UTC

fgmacedo / python-statemachine

Expressive statecharts and FSMs for modern Python.

PythonMIT★ 1 324 зірки⑂ 116 форківз бер. 2017 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#state-machine#statemachine#automata#finite-state-machine#python#fsm#fsm-library#state#state-machine-diagram#state-machine-dsl#state-management#scxml#statechart#statecharts#hierarchical-state-machine#hsm#harel-statechart

fgmacedo/python-statemachine має індекс здоров’я 91 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — Sustainability & Governance (59/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

91
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»).

91
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 77 калібровано до 91 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Fernando MacedoОсобистий обліковий запис
136 підписників26 публічних репозиторіївз трав. 2010 р.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIpython-statemachine3.2.21 391 217420 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

82Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

76Добрий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
11.8/36Ритм комітів — 17/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 146 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 29 commit(s) and 20 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year146
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year17

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 19 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~78,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count19
latest_release_tagv3.2.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases78,6
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?

82Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

74Добрий
Як обчислюється оцінка
50.6/60Зірки — 1 324 зірок
17.2/25Форки — 116 форків
6.5/15Спостерігачі — 16 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks116
stars1 324
watchers16
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

78Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
7.2/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingтак
has_issue_templateтак
has_code_of_conductні
readme_badge_servicescodecov.io, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 1 391 217 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagespython-statemachine
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1 391 217
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?

59Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

28У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
2.5/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 89% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 25 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled25
top_contributor_share0,89

Реактивність на issue та PR

61Помірний
Як обчислюється оцінка
39/42Вирішення issue — закрито 93% issue
15.2/30Прийняття PR — злито 243/480 вирішених PR
5.2/13Newcomer PR acceptance — злито 2/5 PR від новачків за 30 дн.
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/30 approved changesets -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
merged_prs243
open_issues12
closed_issues158
prs_merged_7d17
prs_decided_7d21
prs_merged_30d18
prs_decided_30d22
issue_closed_ratio0,929
closed_unmerged_prs237
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d5

Власність та опіка

60Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
15.4/25Охоплення власника — 136 підписників у fgmacedo
22.4/25Послужний список — 26 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~16 р.
Використані вхідні дані
followers136
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginfgmacedo
public_repos26
account_age_days5 991
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 0 дн. тому
20/20Історія версій — 42 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespython-statemachine
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 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 — 23 out of 23 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

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://python-statemachine.readthedocs.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 17 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsstate-machine, statemachine, automata, finite-state-machine, python, fsm, fsm-library, state, state-machine-diagram, state-machine-dsl, state-management, scxml, statechart, statecharts, hierarchical-state-machine, hsm, harel-statechart
has_wikiні
homepagehttps://python-statemachine.readthedocs.io
docs_sitehttps://python-statemachine.readthedocs.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?

76Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

70Добрий
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 — 23 out of 23 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
0.8/7.5Code-Review — Found 3/30 approved changesets -- score normalized to 1
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 — 29 commit(s) and 20 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not 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_aggregate7
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_packages104
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 104 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.

74Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 85 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,85
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes15 932

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — statemachine/py.typed
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_configsstatemachine/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (statemachine/py.typed)
54.8/55Керовані розміри файлів — 1/267 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes71 249
source_files_sampled267
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

1 324зірок GitHub
25контриб'юторів
146комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
19релізів
1бас-фактор
12відкритих 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:python-statemachine@3.2.2; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 116 ⇿
0Зірки
116Форки
18Релізи

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.

02040608010012011642017-092022-032026-10
Мажорні 2Мінорні 7Патчі 9

Кожна точка охоплює 9 днів.

OpenSSF Scorecard 7.0 / 10
7.0сукупно

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 00:52 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-Tests23 out of 23 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 3/30 approved changesets -- score normalized to 1
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained29 commit(s) and 20 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Усі залежності 104

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 104 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIanyio4.15.1непряма
PyPIasgiref3.12.1непряма
PyPIast-serialize0.12.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.2непряма
PyPIclick8.5.0непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.16.2непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdjango5.2.18непряма
PyPIdjango6.1.2непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIfilelock4.0.12непряма
PyPIfuro2025.12.19непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIidentify2.6.20непряма
PyPIidna3.20непряма
PyPIimagesize2.0.1непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIlibrt0.16.0непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.4непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImypy2.4.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPImyst-parser4.0.1непряма
PyPImyst-parser5.1.0непряма
PyPInodeenv1.11.0непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpdbr0.9.8непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.12.3непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.2непряма
PyPIpy-cpuinfo210.1.1непряма
PyPIpydot4.0.1непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpyparsing3.3.3непряма
PyPIpyreadline33.5.6непряма
PyPIpyright1.1.414непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-asyncio1.4.0непряма
PyPIpytest-benchmark5.3.0непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-django4.14.0непряма
PyPIpytest-mock3.16.0непряма
PyPIpytest-sugar1.1.1непряма
PyPIpytest-timeout2.4.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-discovery1.6.1непряма
PyPIpython-statemachine3.2.1непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIrpds-py2026.9.1непряма
PyPIruff0.16.10непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsoupsieve2.10непряма
PyPIsphinx8.1.3непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinx-autobuild2024.10.3непряма
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25непряма
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinx-gallery0.22.1непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-mermaid2.1.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsqlparse0.6.0непряма
PyPIstarlette1.7.0непряма
PyPItermcolor3.3.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItzdata2026.5непряма
PyPIurllib32.8.0непряма
PyPIuvicorn0.54.0непряма
PyPIvirtualenv21.14.5непряма
PyPIwatchfiles1.3.0непряма
PyPIwebsockets16.1.1непряма
PyPIwebsockets17.2непряма
Сповіщення про залежності 0

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 104 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 fgmacedo/python-statemachine. Читати поруч →

98mem0ai/mem0The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructure for AI agents and apps. Context that persists. Built for production.Винятковий97TanStack/query🤖 Powerful asynchronous state management, server-state utilities and data fetching for the web. TS/JS, React Query, Solid Query, Svelte Query and Vue Query.Винятковий100numpy/numpyThe fundamental package for scientific computing with Python.Винятковий100open-telemetry/opentelemetry-pythonOpenTelemetry Python API and SDK Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.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.