Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-09 01:01 UTC

materialsproject / pymatgen-core

Pymatgen Core

HTML · Lobster · PythonВласна ліцензія★ 27 зірок⑂ 38 форківз лют. 2026 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаІнструмент командного рядкаяк це визначено
#analysis#dft#materials#science

materialsproject/pymatgen-core має індекс здоров’я 94 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (90/100), найнижчий — Community & Adoption (62/100). Останнє оновлення було 9 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 4 учасники.

94
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»).

94
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 81 калібровано до 94 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Materials ProjectОрганізація
927 підписників56 публічних репозиторіївз черв. 2011 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIpymatgen-core2026.8.30708 152129 днів томуabinitanalysiscrystaldiagramselectronicgaussianmaterialsnwchemphaseprojectqchemsciencestructurevasp

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

90Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 9 дн. тому
27.7/36Ритм комітів — 40/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 505 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year505
human_commit_share0,97
days_since_last_push9
active_weeks_last_year40

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 12 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 9 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~16 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count12
latest_release_tagv2026.8.30
releases_from_tagsні
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases16
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?

62Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
23/60Зірки — 27 зірок
13.1/25Форки — 38 форків
0/15Спостерігачі — 1 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks38
stars27
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

66Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
0/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
78/80Щомісячні завантаження — 708 152 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagespymatgen-core
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads708 152
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?

87Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
43.2/54Бас-фактор — на 4 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
16.3/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 28% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 97 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 27 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor4
contributors_sampled97
top_contributor_share0,275

Реактивність на issue та PR

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
38.2/42Вирішення issue — закрито 91% issue
29/30Прийняття PR — злито 120/124 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 8/8 PR від новачків за 30 дн.
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
merged_prs120
open_issues1
closed_issues10
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d16
prs_decided_30d16
issue_closed_ratio0,909
closed_unmerged_prs4
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d8
first_time_prs_decided_30d8

Власність та опіка

76Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
21.3/25Охоплення власника — 927 підписників у materialsproject
24.8/25Послужний список — 56 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~15 р.
Використані вхідні дані
followers927
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginmaterialsproject
public_repos56
account_age_days5 557

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 9 дн. тому
20/20Історія версій — 12 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespymatgen-core
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish9

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

86Відмінний · 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 — 25 out of 25 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

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://pymatgen.org
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsanalysis, dft, materials, science
has_wikiтак
homepagehttps://pymatgen.org
docs_sitehttps://pymatgen.org
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

78Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

72Добрий
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 — 25 out of 25 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
6/7.5Code-Review — Found 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 27 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 5 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
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,2
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_packages35
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:pymatgen-core@2026.8.30 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 35 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.

66Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
34.6/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 63 з 97 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,649
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes9 169

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

61Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 6 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 3 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,06
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03

Читабельність коду для моделей

50Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — HTML без конфігурації перевірки типів
49.7/55Керовані розміри файлів — 39/401 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageHTML
largest_source_bytes338 516
source_files_sampled401
oversized_source_files39

Ключові факти

27зірок GitHub
97контриб'юторів
505комітів за останні 12 місяців
9днів від останнього пушу
12релізів
4бас-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 ★ / 38 ⇿
0Зірки
38Форки
11Релізи

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.

01325383722026-022026-052026-08
Мажорні 0Мінорні 0Патчі 11
OpenSSF Scorecard 7.2 / 10
7.2сукупно

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 · 2026-09-09 01:00 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests25 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 27 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 5 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
10Security-Policysecurity policy file detected
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 20
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIbibtexparser>=1,<2pyproject.toml
PyPIjoblib>=1.3.2pyproject.toml
PyPIlxml>=6.1.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.8pyproject.toml
PyPImonty>=2026.7.16pyproject.toml
PyPInetworkx>=2.7pyproject.toml
PyPInumpy>=1.25.0,<3pyproject.toml
PyPInumpy>=2.1.0,<3pyproject.toml
PyPIorjson>=3.10,<4pyproject.toml
PyPIpalettable>=3.3.3pyproject.toml
PyPIpandas>=2pyproject.toml
PyPIplotly>=5.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.5pyproject.toml
PyPIscipy>=1.13.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.14.1pyproject.toml
PyPIspglib>=2.5pyproject.toml
PyPIsympy>=1.3pyproject.toml
PyPItabulate>=0.9.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.67.3pyproject.toml
PyPIuncertainties>=3.1pyproject.toml
Усі залежності 152

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 19 прямих і 133 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIbibtexparser1.4.4пряма
PyPIjoblib1.5.3пряма
PyPIlxml6.1.1пряма
PyPImatplotlib3.11.1пряма
PyPImonty2026.7.16пряма
PyPInetworkx3.6.1пряма
PyPInumpy2.4.6пряма
PyPIorjson3.11.9пряма
PyPIpalettable3.3.3пряма
PyPIpandas3.0.5пряма
PyPIplotly6.9.0пряма
PyPIrequests2.34.2пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPIscipy1.18.0пряма
PyPIspglib2.7.0пряма
PyPIsympy1.14.0пряма
PyPItabulate0.10.0пряма
PyPItqdm4.69.0пряма
PyPIuncertainties3.2.3пряма
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1непряма
PyPIaiohttp3.14.3непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIannotated-types0.8.0непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIase3.29.0непряма
PyPIast-serialize0.6.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIboto31.43.55непряма
PyPIbotocore1.43.55непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcftime1.6.5непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.9непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.15.2непряма
PyPIcuda-bindings13.3.1непряма
PyPIcuda-pathfinder1.6.0непряма
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdnspython2.8.0непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIf90nml1.5непряма
PyPIfilelock3.32.0непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.6.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIh5py3.16.0непряма
PyPIhf-xet1.5.2непряма
PyPIhiphive1.5непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhuggingface-hub1.24.0непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIinvoke3.0.3непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjiter0.16.0непряма
PyPIjmespath1.1.0непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlibrt0.13.0непряма
PyPIlightning2.6.1непряма
PyPIlightning-utilities0.15.3непряма
PyPIllvmlite0.48.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatcalc0.5.1непряма
PyPImatgl4.0.3непряма
PyPImoyopy0.15.0непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPImypy2.3.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInarwhals2.24.0непряма
PyPInetcdf41.7.4непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInumba0.66.0непряма
PyPInvidia-cublas13.1.1.3непряма
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85непряма
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88непряма
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96непряма
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48непряма
PyPInvidia-cufft12.0.0.61непряма
PyPInvidia-cufile1.15.1.6непряма
PyPInvidia-curand10.4.0.35непряма
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66непряма
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3непряма
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1непряма
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7непряма
PyPInvidia-nvjitlink13.3.33непряма
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5непряма
PyPInvidia-nvtx13.0.85непряма
PyPIopenai2.48.0непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIphono3py4.4.0непряма
PyPIphonopy4.4.0непряма
PyPIphonors0.3.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.11.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.6.1непряма
PyPIpropcache0.5.2непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.13.4непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpymatgen2026.5.4непряма
PyPIpymongo4.17.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyright1.1.411непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.5.0непряма
PyPIpytorch-lightning2.6.5непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzeo0.2.0непряма
PyPIruamel-yaml0.19.1непряма
PyPIruff0.16.0непряма
PyPIs3transfer0.19.2непряма
PyPIscikit-learn1.9.0непряма
PyPIseekpath2.2.1непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsoupsieve2.9.1непряма
PyPIsymfc1.7.3непряма
PyPItblite0.7.0непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItorch2.13.0непряма
PyPItorch-geometric2.8.0.post1непряма
PyPItorchdata0.11.0непряма
PyPItorchmetrics1.9.0непряма
PyPItrainstation1.2непряма
PyPItriton3.7.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv21.7.0непряма
PyPIxxhash3.8.1непряма
PyPIyarl1.24.5непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:pymatgen-core@2026.8.30 тягне 35 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 materialsproject/pymatgen-core. Читати поруч →

98materialsproject/pymatgenPython Materials Genomics (pymatgen) is a robust materials analysis code that defines classes for structures and molecules with support for many electronic structure codes. It powers the Materials Project.Винятковий91materialsproject/custodianA simple, robust and flexible just-in-time job management framework in Python.Відмінний94materialsproject/atomate2atomate2 is a library of computational materials science workflows Винятковий93MDAnalysis/mdanalysisMDAnalysis is a Python library to analyze molecular dynamics simulations.Винятковий91glotzerlab/freudPowerful, efficient particle trajectory analysis in scientific Python.Відмінний89zerothi/sislElectronic structure Python package for post analysis and large scale tight-binding DFT/NEGF calculationsВідмінний

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.