Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-11 09:45 UTC

mbk-dev / okama

Investment portfolio and stocks analyzing tools for Python with free historical data

PythonMIT★ 273 зірки⑂ 43 форкиз бер. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#finance#investments#mathematics#python#optimization#portfolio-optimization#quantitative-finance#historical-data#portfolio#financial-data#cfa#time-series#markowitz#modern-portfolio-theory

mbk-dev/okama має індекс здоров’я 16 зі 100, що відповідає смузі «Критичний». Найвищий показник — Engineering Quality (95/100), найнижчий — Security (28/100). Останнє оновлення було 10 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

16
загалом / 100
Критичний

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»).

16
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 68 калібровано до 80 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02). Політика юрисдикцій високого ризику застосовує множник 20% до зваженого загального індексу здоров’я і встановлює для нього межу «У зоні ризику» на рівні 34.

Власність

MBK DevelopmentОрганізація
29 підписників13 публічних репозиторіївз вер. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIokama3.0.09935310 днів томуfinanceinvestmentsefficient-frontierpythonoptimization

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

89Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 10 дн. тому
24.9/36Ритм комітів — 36/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 339 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year339
human_commit_share1
days_since_last_push10
active_weeks_last_year36

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 54 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 10 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~10,6 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count54
latest_release_tagv3.0.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release10
mean_days_between_releases10,6
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?

65Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

58Помірний
Як обчислюється оцінка
39.5/60Зірки — 273 зірок
13.5/25Форки — 43 форків
5/15Спостерігачі — 9 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks43
stars273
watchers9
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_badges6
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicescoveralls.io, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

50Помірний
Як обчислюється оцінка
40/80Щомісячні завантаження — 993 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesokama
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads993
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?

56Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

21У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
1/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 96% комітів
8.1/13.5Широта контриб’юторів — 6 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled6
top_contributor_share0,955

Реактивність на issue та PR

58Помірний
Як обчислюється оцінка
36.1/42Вирішення issue — закрито 86% issue
14.1/30Прийняття PR — злито 15/32 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs15
open_issues11
closed_issues67
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,859
closed_unmerged_prs17
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

61Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
10.6/25Охоплення власника — 29 підписників у mbk-dev
20.3/25Послужний список — 13 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers29
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginmbk-dev
public_repos13
account_age_days2 175

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 10 дн. тому
20/20Історія версій — 53 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesokama
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish10

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

95Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

92Відмінний
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
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://okama.io/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 14 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsfinance, investments, mathematics, python, optimization, portfolio-optimization, quantitative-finance, historical-data, portfolio, financial-data, cfa, time-series, markowitz, modern-portfolio-theory
has_wikiтак
homepagehttps://okama.io/
docs_sitehttps://okama.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?

28У зоні ризику · 16% загального індексу

Стан безпеки

10Критичний
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 — немає даних
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
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
0/10Dangerous-Workflow — немає даних
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 — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — немає даних
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
0/7.5Token-Permissions — немає даних
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated12
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive6
scorecard_aggregate4,9
high_risk_jurisdiction_cap34
high_risk_jurisdiction_multiplier20
security_posture_after_multiplier10
security_posture_before_jurisdiction49
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Signed-Releases, Token-Permissions. Залишкові ваги перенормовано. Політика юрисдикцій високого ризику застосовує множник 20% і встановлює для стану безпеки межу «У зоні ризику» на рівні 34.

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_packages30
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:okama@3.0.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 30 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

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 93 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,93
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes10 303

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

68Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 70 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — немає даних
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,7
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
52.7/55Керовані розміри файлів — 3/72 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes72 118
source_files_sampled72
oversized_source_files3

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, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks
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

273зірок GitHub
6контриб'юторів
339комітів за останні 12 місяців
10днів від останнього пушу
54релізів
1бас-фактор
11відкритих 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 ★ / 43 ⇿
0Зірки
43Форки
35Релізи

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.

010203040504332020-122023-092026-06
Мажорні 2Мінорні 7Патчі 17

Кожна точка охоплює 5 днів.

OpenSSF Scorecard 4.9 / 10
4.9сукупно

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 · 2026-09-11 09:45 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
н/дCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
н/дDangerous-Workflowno workflows found
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
н/дPinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
н/дToken-PermissionsNo tokens found
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 10
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpandas>=2.0.0pyproject.toml
PyPIpyarrow>=13.0.0pyproject.toml
PyPIscipy*pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.5.1pyproject.toml
PyPIrequests*pyproject.toml
PyPIjoblib*pyproject.toml
PyPIpandas-stubs*pyproject.toml
PyPIarch>=7.2.0pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.14.5pyproject.toml
PyPIidna>=3.15pyproject.toml
Усі залежності 190

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 20 прямих і 170 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIarch—пряма
PyPIarch8.0.0пряма
PyPIidna—пряма
PyPIidna3.19пряма
PyPIjoblib—пряма
PyPIjoblib1.6.0пряма
PyPImatplotlib—пряма
PyPImatplotlib3.11.1пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpandas3.0.5пряма
PyPIpandas-stubs—пряма
PyPIpandas-stubs3.0.5.260730пряма
PyPIpyarrow—пряма
PyPIpyarrow25.0.1пряма
PyPIrequests—пряма
PyPIrequests2.34.2пряма
PyPIscipy—пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPIstatsmodels—пряма
PyPIstatsmodels0.15.0пряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIappnope1.0.0непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings26.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIasttokens3.0.2непряма
PyPIasync-lru2.3.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0непряма
PyPIblack26.5.1непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.5.1непряма
PyPIclick8.5.0непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcommonmark0.9.2непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.3непряма
PyPIdocutils—непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.22.2непряма
PyPIfilelock3.32.4непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIformulaic1.2.2непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIimagesize2.0.1непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIinterface-meta2.0.1непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipython—непряма
PyPIipython9.17.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.9непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja2—непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjson50.15.0непряма
PyPIjsonpointer3.1.1непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-builder1.2.2непряма
PyPIjupyter-client8.10.0непряма
PyPIjupyter-console6.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.1непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.1непряма
PyPIjupyter-server2.21.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab4.6.3непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.17непряма
PyPIkiwisolver1.5.1непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImistune3.3.4непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInarwhals2.25.0непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.11.1непряма
PyPInbmake1.5.5непряма
PyPInbsphinx—непряма
PyPInbsphinx0.9.8непряма
PyPInbsphinx-link—непряма
PyPInbsphinx-link1.4.1непряма
PyPInest-asyncio21.7.2непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInotebook7.6.2непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInumpy2.4.6непряма
PyPInumpy-typing-compat20251206.2.4непряма
PyPInumpydoc—непряма
PyPInumpydoc1.10.0непряма
PyPIoptype0.17.1непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpandoc—непряма
PyPIpandoc2.4непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpatsy1.0.3непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.11.5непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIplumbum2.0.2непряма
PyPIply3.11непряма
PyPIpre-commit4.6.2непряма
PyPIprometheus-client0.26.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.53непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.6.0непряма
PyPIpython-json-logger4.2.0непряма
PyPIpytokens0.4.1непряма
PyPIpywinpty3.0.5непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.2.0непряма
PyPIrecommonmark—непряма
PyPIrecommonmark0.7.1непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIroman-numerals-py4.1.0непряма
PyPIrpds-py2026.6.3непряма
PyPIruff0.16.5непряма
PyPIscipy-stubs1.17.1.5непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.1.1непряма
PyPIsoupsieve2.9.2непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx8.2.3непряма
PyPIsphinx-rtd-theme—непряма
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItokenize-rt6.2.0непряма
PyPItornado6.5.8непряма
PyPItraitlets5.16.1непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPItzdata2026.3непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv21.7.7непряма
PyPIwcwidth0.8.3непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.6.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.1непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.16непряма
PyPIwrapt2.4.0непряма
PyPIzmq0.0.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:okama@3.0.0 тягне 30 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 mbk-dev/okama. Читати поруч →

99nautechsystems/nautilus_traderProduction-grade Rust-native trading engine with deterministic event-driven architectureВинятковий99ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий99cvxpy/cvxpyA Python-embedded modeling language for convex optimization problems.Винятковий98Nixtla/statsforecastLightning ⚡️ fast forecasting with statistical and econometric models.Винятковий98PennyLaneAI/pennylanePennyLane is an open-source quantum software platform for quantum computing, quantum machine learning, and quantum chemistry. Create meaningful quantum algorithms, from inspiration to implementation.Винятковий98autogluon/autogluonFast and Accurate ML in 3 Lines of CodeВинятковий

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.