Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-23 15:53 UTC

lmmentel / mendeleev

A python package for accessing various properties of elements, ions and isotopes in the periodic table of elements.

Python · Jupyter NotebookMIT★ 298 зірок⑂ 52 форкиз серп. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#periodic-table#elements#ions#isotopes#mendeleev#chemistry#electronegativity#periodic-tables#physical-properties#electronegativity-scales#isotope-properties

lmmentel/mendeleev має індекс здоров’я 83 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (88/100), найнижчий — Sustainability & Governance (58/100). Останнє оновлення було 27 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

Lukasz MentelОсобистий обліковий запис
161 підписник64 публічні репозиторіїз жовт. 2014 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPImendeleev1.2.0183 2915327 днів томуperiodic-tablechemistryelementsscience

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

67Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

51Помірний
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 27 дн. тому
2.1/36Ритм комітів — 3/52 тижнів із комітами
10/18Обсяг комітів — 12 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 10 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year12
human_commit_share0,94
days_since_last_push27
active_weeks_last_year3

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 22 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 27 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~88,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count22
latest_release_tagv1.2.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release27
mean_days_between_releases88,5
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?

75Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

58Помірний
Як обчислюється оцінка
40.1/60Зірки — 298 зірок
14.2/25Форки — 52 форків
3.3/15Спостерігачі — 5 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks52
stars298
watchers5
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges8
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
70.2/80Щомісячні завантаження — 183 291 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesmendeleev
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads183 291
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)

20У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0.3/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 99% комітів
10.8/13.5Широта контриб’юторів — 8 контриб’юторів
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled8
top_contributor_share0,986

Реактивність на issue та PR

66Добрий
Як обчислюється оцінка
41.5/42Вирішення issue — закрито 99% issue
24.9/30Прийняття PR — злито 145/175 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/1 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs145
open_issues1
closed_issues87
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d5
prs_decided_30d6
issue_closed_ratio0,989
closed_unmerged_prs30
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

64Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
15.9/25Охоплення власника — 161 підписників у lmmentel
25/25Послужний список — 64 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~11 р.
Використані вхідні дані
followers161
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginlmmentel
public_repos64
account_age_days4 343
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 27 дн. тому
20/20Історія версій — 53 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesmendeleev
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish27

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

88Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
6/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 7 out of 19 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://mendeleev.readthedocs.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 11 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsperiodic-table, elements, ions, isotopes, mendeleev, chemistry, electronegativity, periodic-tables, physical-properties, electronegativity-scales, isotope-properties
has_wikiтак
homepagehttps://mendeleev.readthedocs.io
docs_sitehttps://mendeleev.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?

66Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

57Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
0.8/2.5CI-Tests — 7 out of 19 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 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
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 — 10 commit(s) and 2 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
3.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
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
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,7
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
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_packages22
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:mendeleev@1.2.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 22 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.

76Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

79Добрий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
34/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 60 з 94 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,638
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes12 262

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

73Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
4/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 6 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,06

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/87 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes52 327
source_files_sampled87
oversized_source_files0

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 — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
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

298зірок GitHub
8контриб'юторів
12комітів за останні 12 місяців
27днів від останнього пушу
22релізів
1бас-фактор
1відкритих 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 ★ / 52 ⇿
0Зірки
52Форки
22Релізи

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.

01020304050605122019-092023-032026-08
Мажорні 1Мінорні 15Патчі 6

Кожна точка охоплює 7 днів.

OpenSSF Scorecard 5.7 / 10
5.7сукупно

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 · 2026-08-23 15:53 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
3CI-Tests7 out of 19 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained10 commit(s) and 2 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
7SASTSAST tool detected but not run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 14
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIcolorama^0.4.6pyproject.toml
PyPInumpy^2.0pyproject.toml
PyPIpyfiglet^0.8.post1pyproject.toml
PyPIPygments^2.11.2pyproject.toml
PyPIpandas^2.1pyproject.toml
PyPISQLAlchemy>=1.4.0pyproject.toml
PyPIdeprecated^1.2.14pyproject.toml
PyPIpint^0.24.4pyproject.toml
PyPIpydantic^2.12pyproject.toml
PyPIpydantic-core^2.23pyproject.toml
PyPIbokeh^3.0pyproject.toml
PyPIjupyter-bokeh^4.0pyproject.toml
PyPIplotly^5.0pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.12pyproject.toml
Усі залежності 158

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 19 прямих і 139 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIbokeh3.9.2пряма
PyPIcolorama—пряма
PyPIcolorama0.4.6пряма
PyPIdeprecated1.3.1пряма
PyPIjupyter-bokeh4.1.0пряма
PyPInumpy—пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIpint0.24.4пряма
PyPIplotly5.24.1пряма
PyPIpydantic2.13.4пряма
PyPIpydantic-core2.46.4пряма
PyPIpyfiglet—пряма
PyPIpyfiglet0.8.post1пряма
PyPIpygments2.20.0пряма
PyPIseaborn0.13.2пряма
PyPIsqlalchemy—пряма
PyPIsqlalchemy2.0.51пряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIalembic1.18.5непряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIappdirs1.4.4непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIbump2version1.0.1непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.2непряма
PyPIcoverage7.15.2непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.22.0непряма
PyPIfilelock3.32.0непряма
PyPIflexcache0.3непряма
PyPIflexparser0.4непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIgreenlet3.5.4непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIinvoke—непряма
PyPIinvoke2.2.1непряма
PyPIipykernel—непряма
PyPIipykernel6.31.0непряма
PyPIipython—непряма
PyPIipython8.39.0непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlatexcodec3.0.1непряма
PyPImako1.3.12непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.10.9непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImistune3.3.4непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPInarwhals2.24.0непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInbsphinx—непряма
PyPInbsphinx0.9.8непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpandas-stubs1.2.0.62непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.11.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit3.5.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpybtex—непряма
PyPIpybtex0.26.1непряма
PyPIpybtex-docutils—непряма
PyPIpybtex-docutils1.0.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-extra-types2.11.1непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest8.4.2непряма
PyPIpytest-cov6.3.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.5.0непряма
PyPIpytz2026.3.post1непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIroman-numerals-py4.1.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsoupsieve2.9.1непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx8.1.3непряма
PyPIsphinx-copybutton—непряма
PyPIsphinx-copybutton0.3.3непряма
PyPIsphinx-design—непряма
PyPIsphinx-immaterial—непряма
PyPIsphinx-immaterial0.13.9непряма
PyPIsphinx-issues—непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-bibtex—непряма
PyPIsphinxcontrib-bibtex2.7.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPItenacity9.1.4непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItornado6.5.7непряма
PyPItraitlets5.15.1непряма
PyPItypes-pytz2026.2.0.20260518непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv21.7.0непряма
PyPIwcwidth0.8.2непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwheel—непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIwrapt2.2.2непряма
PyPIxyzservices2026.3.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:mendeleev@1.2.0 тягне 22 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 lmmentel/mendeleev. Читати поруч →

94MDAnalysis/mdanalysisMDAnalysis is a Python library to analyze molecular dynamics simulations.Винятковий89MolSSI/QCElementalPeriodic table, physical constants, and molecule parsing for quantum chemistry.Відмінний71molcrafts/molrs[WIP] Molcrafts rust kernelДобрий65lode-org/readcon-coreOxidized rewrite of readConДобрий60hfooladi/pdbrustA Rust library for parsing PDB (Protein Data Bank) filesПомірний86janosh/mattervizInteractive browser visualizations for materials science: crystal structures/molecules, trajectories, convex hulls, phase diagrams, Fermi surfaces, bands+DOS, Brillouin zones, etc.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.