Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-20 07:58 UTC

jrothbaum / polars_readstat

Polars IO plugin to read SAS (sas7bdat), Stata (dta), and SPSS (sav) files

Rust · PythonВласна ліцензія★ 44 зірки⑂ 7 форківз квіт. 2025 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#polars#sas#stata#spss

jrothbaum/polars_readstat має індекс здоров’я 67 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Vitality (89/100), найнижчий — Community & Adoption (44/100). Останнє оновлення було 6 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

67
загалом / 100
Добрий

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»).

67
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 61 калібровано до 67 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Jon RothbaumОсобистий обліковий запис
13 підписників10 публічних репозиторіївз квіт. 2011 р.U.S. Census Bureau

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIpolars-readstat0.25.05 036485 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

89Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 6 дн. тому
24.2/36Ритм комітів — 35/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 256 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year256
human_commit_share1
days_since_last_push6
active_weeks_last_year35

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 55 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 6 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~13,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count55
latest_release_tagv0.25.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release6
mean_days_between_releases13,6

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

44Слабкий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

33У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
26.5/60Зірки — 44 зірок
6.5/25Форки — 7 форків
0/15Спостерігачі — 2 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks7
stars44
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

62Помірний
Як обчислюється оцінка
49.4/80Щомісячні завантаження — 5 036 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagespolars-readstat
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads5 036
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?

58Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

27У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
4.5/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 80% комітів
10.8/13.5Широта контриб’юторів — 8 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled8
top_contributor_share0,802

Реактивність на issue та PR

72Добрий
Як обчислюється оцінка
42/42Вирішення issue — закрито 100% issue
21.4/30Прийняття PR — злито 5/7 вирішених PR
8.7/13Newcomer PR acceptance — злито 2/3 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/28 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs5
open_issues0
closed_issues64
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d2
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs2
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d3

Власність та опіка

47Слабкий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
8.2/25Охоплення власника — 13 підписників у jrothbaum
19.6/25Послужний список — 10 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~15 р.
Використані вхідні дані
followers13
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginjrothbaum
public_repos10
account_age_days5 669
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 5 дн. тому
20/20Історія версій — 48 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespolars-readstat
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish5

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

59Помірний · 19% загального індексу

Інженерні практики

48Слабкий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspolars, sas, stata, spss
has_wikiні
homepage—
docs_site—
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
0/2.5CI-Tests — 0 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 2/28 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 8 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
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 10 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate3,1

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_packages2
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:polars-readstat@0.25.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 2 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.

67Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

49Слабкий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — crates/polars_readstat_rs/claude.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
4.3/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 8 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,08
agent_instruction_filescrates/polars_readstat_rs/claude.md
agent_instruction_max_bytes8 045

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

56Помірний
Як обчислюється оцінка
12.6/18Розгортання однією командою — Cargo.toml, crates/polars_readstat_bindings/Cargo.toml, crates/polars_readstat_rs/Cargo.toml (домовленість інструментарію, без раннера задач)
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — polars_readstat/polars_readstat/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_languageтак
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configspolars_readstat/polars_readstat/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifestsCargo.toml, crates/polars_readstat_bindings/Cargo.toml, crates/polars_readstat_rs/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Типізований код — Rust (статично типізована)
53.2/55Керовані розміри файлів — 8/238 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageRust
largest_source_bytes677 463
source_files_sampled238
oversized_source_files8

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

44зірок GitHub
8контриб'юторів
256комітів за останні 12 місяців
6днів від останнього пушу
55релізів
1бас-фактор
0відкритих issue
crates.io, 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 ★ / 7 ⇿
0Зірки
7Форки
52Релізи

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.

1234567712025-042026-012026-10
Мажорні 0Мінорні 15Патчі 34

Кожна точка охоплює 2 днів.

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 · 2026-10-20 07:58 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 2/28 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 8 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
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities10 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 1
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpolars>=1.28.1pyproject.toml
Усі залежності 85

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 2 прямих і 83 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIpolars1.36.1пряма
PyPIpolars1.44.1пряма
crates.iobyteorder—непряма
crates.iochrono—непряма
crates.iocriterion—непряма
crates.ioencoding_rs—непряма
crates.ioflate2—непряма
crates.ioglob—непряма
crates.iolog—непряма
crates.ionum_cpus—непряма
crates.ioobject_store—непряма
crates.iopath_abs—непряма
crates.iopolars—непряма
crates.iopolars-arrow—непряма
crates.iopolars-core—непряма
crates.iopyo3—непряма
crates.iopyo3-polars—непряма
crates.iorayon—непряма
crates.ioserde_json—непряма
crates.iothiserror—непряма
crates.iotokio—непряма
crates.iourl—непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackrefs6.2непряма
PyPIbackrefs8.0непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.1непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIclick8.5.0непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIidna3.19непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.1непряма
PyPIiniconfig2.1.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPImarkdown3.10.3непряма
PyPImarkdown3.9непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImaturin1.15.0непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.2непряма
PyPImkdocs-material9.7.7непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPInarwhals2.21.0непряма
PyPInarwhals2.25.0непряма
PyPInumpy2.0.2непряма
PyPInumpy2.2.6непряма
PyPInumpy2.4.6непряма
PyPInumpy2.5.2непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpandas3.0.5непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIplatformdirs4.11.7непряма
PyPIplatformdirs4.4.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpolars-readstat0.25.0непряма
PyPIpolars-runtime-321.36.1непряма
PyPIpolars-runtime-321.44.1непряма
PyPIpyarrow21.0.0непряма
PyPIpyarrow25.0.1непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpymdown-extensions10.21.3непряма
PyPIpymdown-extensions11.0.2непряма
PyPIpyreadstat1.3.6непряма
PyPIpytest8.4.2непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpytz2026.3.post1непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIrequests2.32.5непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIurllib32.6.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIzipp3.23.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:polars-readstat@0.25.0 тягне 2 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 jrothbaum/polars_readstat. Читати поруч →

98pola-rs/polarsExtremely fast Query Engine for DataFrames, written in RustВинятковий90underloam/xbbgIntuitive Data WorkflowsВідмінний90Verdenroz/finance-queryOpen-source API for financial data. Get quotes, historical data, technical indicators, and more.Відмінний88ToucanToco/fastexcelA fast excel reader for Rust and PythonВідмінний84pmgraham/datagruntDatagrunt is a Python library designed to simplify the way you work with CSV, Excel, Parquet, and PDF files. It provides a streamlined approach to reading, processing, and transforming your data into various formats, making data manipulation efficient and intuitive.Відмінний84rahmadafandi/rustpy-xlsxwriterHigh-performance Excel and CSV file generation powered by Rust (~7-9x faster)Відмінний

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.