Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-13 15:19 UTC

john-ramsey / macrotrace

A Python library for collecting, storing, and analyzing macroeconomic time-series vintages

PythonGPL-3.0★ 1 зірка⑂ 0 форківз квіт. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено

john-ramsey/macrotrace має індекс здоров’я 54 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — Community & Adoption (27/100). Останнє оновлення було 8 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

54
загалом / 100
Помірний

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»).

54
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 53 калібровано до 54 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

John RamseyОсобистий обліковий запис
1 підписник3 публічні репозиторіїз лип. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImacrotrace0.4.015578 днів томуdata-revisionseconomic-dataeconomicsmacroeconomicstime-seriesvintages

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

64Помірний · 21% загального індексу

Активність розробки

48Слабкий
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 8 дн. тому
3.5/36Ритм комітів — 5/52 тижнів із комітами
11.7/18Обсяг комітів — 19 комітів за останній рік
4/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
commits_last_year19
human_commit_share—
days_since_last_push8
active_weeks_last_year5

Дисципліна релізів

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
16.2/27Випускає релізи — 7 тегів версій (без релізів GitHub)
36/36Свіжість релізів — останній реліз 8 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~21,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count7
latest_release_tagv0.4.0
releases_from_tagsтак
days_since_latest_release8
mean_days_between_releases21,6
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?

27У зоні ризику · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/60Зірки — 1 зірок
0/25Форки — 0 форків
0/15Спостерігачі — 0 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks0
stars1
watchers0
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 (GPL-3.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
29.2/80Щомісячні завантаження — 155 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmacrotrace
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads155
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?

38Слабкий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

10Критичний
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 100% комітів
1.4/13.5Широта контриб’юторів — 1 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled1
top_contributor_share1

Реактивність на issue та PR

22У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/42Вирішення issue — немає issue або даних
10/30Прийняття PR — злито 5/15 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs5
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs10
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Вирішення issue, Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
2.2/25Охоплення власника — 1 підписників у john-ramsey
16.4/25Послужний список — 3 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers1
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginjohn-ramsey
public_repos3
account_age_days2 240
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 8 дн. тому
20/20Історія версій — 7 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmacrotrace
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish8

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 — 5 out of 5 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://john-ramsey.github.io/macrotrace/
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepage—
docs_sitehttps://john-ramsey.github.io/macrotrace/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

45Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

31У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 5 out of 5 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 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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
3/7.5Maintained — 5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
5/5Packaging — packaging workflow detected
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 — 146 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate3,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): 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
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_packages51
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:macrotrace@0.4.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 51 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.

46Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
0/40Читабельна історія комітів — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

66Добрий
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — macrotrace/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
0/8Автоматизоване супроводження — немає даних
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_configsmacrotrace/py.typed
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами, Автоматизоване супроводження. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (macrotrace/py.typed)
52.9/55Керовані розміри файлів — 3/80 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes72 594
source_files_sampled80
oversized_source_files3

Ключові факти

1зірок GitHub
1контриб'юторів
19комітів за останні 12 місяців
8днів від останнього пушу
7релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

OpenSSF Scorecard 3.1 / 10
3.1сукупно

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 · 2026-09-13 15:19 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests5 out of 5 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 0/11 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
4Maintained5 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
10Packagingpackaging workflow 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
0Vulnerabilities146 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 13
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIdarts>=0.35.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.2.4,<2.5pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.3pyproject.toml
PyPIpeewee>=4.0pyproject.toml
PyPIplotly>=6.0.1pyproject.toml
PyPIpytz>=2025.2pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.3pyproject.toml
PyPIrequests-cache>=1.2.1pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.14.4pyproject.toml
PyPItabulate>=0.9.0pyproject.toml
PyPItenacity>=9.1.2pyproject.toml
PyPItqdm>=4.67.1pyproject.toml
Усі залежності 234

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 13 прямих і 221 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIdarts0.35.0пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPIopenpyxl3.1.5пряма
PyPIpandas2.2.3пряма
PyPIpeewee4.0.5пряма
PyPIplotly6.1.2пряма
PyPIpytz2025.2пряма
PyPIrequests2.32.3пряма
PyPIrequests-cache1.2.1пряма
PyPIstatsmodels0.14.4пряма
PyPItabulate0.9.0пряма
PyPItenacity9.1.2пряма
PyPItqdm4.67.1пряма
PyPIadagio0.2.6непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1непряма
PyPIaiohttp3.12.4непряма
PyPIaiosignal1.3.2непряма
PyPIanyio4.9.0непряма
PyPIappdirs1.4.4непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi23.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings21.2.0непряма
PyPIarrow1.3.0непряма
PyPIasttokens3.0.0непряма
PyPIasync-lru2.0.5непряма
PyPIattrs25.3.0непряма
PyPIbabel2.17.0непряма
PyPIbackrefs6.1непряма
PyPIbeautifulsoup44.13.4непряма
PyPIblack25.1.0непряма
PyPIbleach6.2.0непряма
PyPIcattrs25.2.0непряма
PyPIcertifi2025.4.26непряма
PyPIcffi1.17.1непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.2непряма
PyPIchoreographer1.2.0непряма
PyPIclick8.2.1непряма
PyPIcloudpickle3.1.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.2непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcoreforecast0.0.16непряма
PyPIcoverage7.9.1непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.14непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdiagrams0.25.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIet-xmlfile2.0.0непряма
PyPIexecuting2.2.0непряма
PyPIfastjsonschema2.21.1непряма
PyPIfilelock3.18.0непряма
PyPIfonttools4.58.1непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIfrozenlist1.6.0непряма
PyPIfs2.4.16непряма
PyPIfsspec2025.5.1непряма
PyPIfugue0.9.1непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgraphviz0.20.3непряма
PyPIgriffe1.15.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIholidays0.73непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIidentify2.6.15непряма
PyPIidna3.10непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIipykernel6.29.5непряма
PyPIipython9.2.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.7непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.1непряма
PyPIjson50.12.0непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIjsonschema4.24.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.4.1непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-client8.6.3непряма
PyPIjupyter-console6.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.8.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.0непряма
PyPIjupyter-lsp2.2.5непряма
PyPIjupyter-server2.16.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.3непряма
PyPIjupyterlab4.4.3непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.27.3непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.15непряма
PyPIkaleido1.2.0непряма
PyPIkiwisolver1.4.8непряма
PyPIlightning-utilities0.14.3непряма
PyPIlinkify-it-py2.1.0непряма
PyPIllvmlite0.44.0непряма
PyPIlogistro2.0.1непряма
PyPImarkdown3.10непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.2непряма
PyPImatplotlib3.10.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.7непряма
PyPImdit-py-plugins0.5.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImike2.2.0непряма
PyPImistune3.1.3непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-autorefs1.4.3непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.0непряма
PyPImkdocs-material9.7.1непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocstrings1.0.0непряма
PyPImkdocstrings-python2.0.1непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImultidict6.4.4непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInarwhals1.41.0непряма
PyPInbclient0.10.2непряма
PyPInbconvert7.16.6непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInetworkx3.5непряма
PyPInfoursid1.0.1непряма
PyPInodeenv1.9.1непряма
PyPInotebook7.4.3непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInumba0.61.2непряма
PyPInvidia-cublas-cu1212.6.4.1непряма
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.6.80непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.6.77непряма
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.6.77непряма
PyPInvidia-cudnn-cu129.5.1.17непряма
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.0.4непряма
PyPInvidia-cufile-cu121.11.1.6непряма
PyPInvidia-curand-cu1210.3.7.77непряма
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.1.2непряма
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.4.2непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu120.6.3непряма
PyPInvidia-nccl-cu122.26.2непряма
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.6.85непряма
PyPInvidia-nvtx-cu1212.6.77непряма
PyPIorjson3.11.4непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging25.0непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.4непряма
PyPIpathspec0.12.1непряма
PyPIpatsy1.0.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow11.2.1непряма
PyPIplatformdirs4.3.8непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.5.0непряма
PyPIprometheus-client0.22.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.51непряма
PyPIpropcache0.3.1непряма
PyPIprotobuf6.31.1непряма
PyPIpsutil7.0.0непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpyarrow20.0.0непряма
PyPIpycparser2.22непряма
PyPIpygments2.19.2непряма
PyPIpyinstrument5.0.2непряма
PyPIpymdown-extensions10.20непряма
PyPIpyod2.0.5непряма
PyPIpyparsing3.2.3непряма
PyPIpytest8.3.5непряма
PyPIpytest-cov6.2.1непряма
PyPIpytest-timeout2.4.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-dotenv1.1.0непряма
PyPIpython-json-logger3.3.0непряма
PyPIpytorch-lightning2.5.1.post0непряма
PyPIpywin32310непряма
PyPIpywinpty2.0.15непряма
PyPIpyyaml6.0.2непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIpyzmq26.4.0непряма
PyPIreferencing0.36.2непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrich14.3.3непряма
PyPIrpds-py0.25.1непряма
PyPIruff0.15.12непряма
PyPIscikit-learn1.6.1непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIsend2trash1.8.3непряма
PyPIsetuptools80.9.0непряма
PyPIshap0.47.2непряма
PyPIsimplejson3.20.2непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIslicer0.0.8непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsoupsieve2.7непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstatsforecast2.0.1непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItensorboardx2.6.2.2непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPItextual8.0.0непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItomli2.4.0непряма
PyPItorch2.7.0непряма
PyPItorchmetrics1.7.2непряма
PyPItornado6.5.1непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItriad0.9.8непряма
PyPItriton3.3.0непряма
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20250516непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItzdata2025.2непряма
PyPIuc-micro-py2.0.0непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurl-normalize2.2.1непряма
PyPIurllib32.4.0непряма
PyPIutilsforecast0.2.12непряма
PyPIverspec0.1.0непряма
PyPIvirtualenv20.35.4непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.2.13непряма
PyPIwebcolors24.11.1непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.8.0непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.14непряма
PyPIxarray2025.4.0непряма
PyPIxgboost3.0.2непряма
PyPIyarl1.20.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:macrotrace@0.4.0 тягне 51 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 john-ramsey/macrotrace. Читати поруч →

94akfamily/akshareAKShare is an elegant and simple financial data interface library for Python, built for human beings! 开源财经数据接口库Винятковий83bbalouki/bbstraderSimplified Investment & Trading Toolkit with Python & C++Відмінний36enweg/FredMDQD.jlJulia library to load Fred MD and Fred QD datasets. Слабкий98sktime/sktimeA unified framework for machine learning with time seriesВинятковий98autogluon/autogluonFast and Accurate ML in 3 Lines of CodeВинятковий98Nixtla/neuralforecastScalable and user friendly neural :brain: forecasting algorithms.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.