Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-13 01:47 UTC

moj-analytical-services / splink

Fast, accurate and scalable probabilistic data linkage with support for multiple SQL backends

Python · JavaScriptMIT★ 2 336 зірок⑂ 253 форкиз лист. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#record-linkage#spark#em-algorithm#deduplication#deduplicate-data#entity-resolution#data-matching#fuzzy-matching#data-science#duckdb#uk-gov-data-science

moj-analytical-services/splink має індекс здоров’я 96 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (99/100), найнижчий — AI Readiness (65/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

96
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»).

96
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 84 калібровано до 96 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

MoJ Analytical ServicesОрганізація
537 підписників21 публічний репозиторійз лют. 2017 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIsplink4.0.16-162154 дні тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

99Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

99Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
35.3/36Ритм комітів — 51/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 1 424 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year1 424
human_commit_share0,79
days_since_last_push0
active_weeks_last_year51

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 42 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~21,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv5.0.0.dev4
releases_from_tagsні
days_since_latest_release42
mean_days_between_releases21,8
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?

79Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
54.6/60Зірки — 2 336 зірок
20/25Форки — 253 форків
6.5/15Спостерігачі — 16 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks253
stars2 336
watchers16
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

77Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges2
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

82Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

62Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
12.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 43% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 76 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled76
top_contributor_share0,432

Реактивність на issue та PR

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
32.2/42Вирішення issue — закрито 77% issue
27.1/30Прийняття PR — злито 1 684/1 866 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs1 684
open_issues191
closed_issues624
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d9
prs_decided_30d10
issue_closed_ratio0,766
closed_unmerged_prs182
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

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
19.6/25Охоплення власника — 537 підписників у moj-analytical-services
21.8/25Послужний список — 21 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~9 р.
Використані вхідні дані
followers537
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginmoj-analytical-services
public_repos21
account_age_days3 460
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 154 дн. тому
20/20Історія версій — 162 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagessplink
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish154

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

81Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

68Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 15 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 19 out of 19 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://moj-analytical-services.github.io/splink/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 11 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsrecord-linkage, spark, em-algorithm, deduplication, deduplicate-data, entity-resolution, data-matching, fuzzy-matching, data-science, duckdb, uk-gov-data-science
has_wikiтак
homepagehttps://moj-analytical-services.github.io/splink/
docs_sitehttps://moj-analytical-services.github.io/splink/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
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
5.2/7.5Binary-Artifacts — binaries present in source code
4.5/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 19 out of 19 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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 6 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
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — немає даних
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
1.5/7.5Vulnerabilities — 8 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7,2
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, 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_packages19
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:splink@4.0.16 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 19 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.

65Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

22У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
21.6/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 32 з 79 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,405
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

77Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — splink/py.typed
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 21 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configssplink/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,21

Читабельність коду для моделей

81Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (splink/py.typed)
54.3/55Керовані розміри файлів — 3/252 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes920 153
source_files_sampled252
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 — demos, examples
Використані вхідні дані
example_dirsdemos, examples
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

2 336зірок GitHub
76контриб'юторів
1 424комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
2бас-фактор
191відкритих 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 ★ / 253 ⇿
0Зірки
253Форки
100Релізи

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.

05010015020025030025152020-032023-052026-08
Мажорні 2Мінорні 9Патчі 58

Кожна точка охоплює 6 днів.

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 · 2026-08-13 01:46 UTC

7Binary-Artifactsbinaries present in source code
6Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests19 out of 19 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
2Vulnerabilities8 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 5
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIduckdb>=0.9.2pyproject.toml
PyPIsqlglot>=17.6.0pyproject.toml
PyPIaltair>=5.0.1pyproject.toml
PyPIJinja2>=3.0.3pyproject.toml
PyPIigraph>=0.11.2pyproject.toml
Усі залежності 196

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 6 прямих і 190 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaltair6.2.2пряма
PyPIduckdb1.5.4пряма
PyPIigraph1.0.0пряма
PyPIjinja23.1.6пряма
PyPIsqlglot30.11.0пряма
PyPIsqlglot30.14.0пряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.13.0непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIast-serialize0.5.0непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackrefs7.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIblosc24.3.3непряма
PyPIblosc24.5.1непряма
PyPIcachecontrol0.14.4непряма
PyPIcertifi2026.5.20непряма
PyPIcertifi2026.6.17непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIclick8.4.1непряма
PyPIclick8.4.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcoverage7.14.1непряма
PyPIdebugpy1.8.21непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIessentials1.1.9непряма
PyPIessentials-openapi1.4.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.29.0непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgitdb4.0.12непряма
PyPIgitpython3.1.57непряма
PyPIgreenlet3.5.1непряма
PyPIgriffe2.1.0непряма
PyPIgriffecli2.1.0непряма
PyPIgriffelib2.1.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIidna3.17непряма
PyPIidna3.18непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipython8.39.0непряма
PyPIipython9.14.1непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-client8.8.0непряма
PyPIjupyter-client8.9.1непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIjupytext1.19.4непряма
PyPIlayered-config-tree4.1.3непряма
PyPIlibrt0.11.0непряма
PyPIlinkify-it-py2.1.0непряма
PyPIloguru0.7.3непряма
PyPIlxml6.1.1непряма
PyPImarkdown3.10.2непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkdownify1.2.2непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdformat0.7.22непряма
PyPImdformat-tables1.0.0непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImistune3.3.0непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-autorefs1.4.4непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.2непряма
PyPImkdocs-llmstxt0.5.0непряма
PyPImkdocs-material9.7.7непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocs-rss-plugin1.19.0непряма
PyPImkdocs-video1.5.0непряма
PyPImkdocstrings1.0.6непряма
PyPImkdocstrings-python2.0.5непряма
PyPImknotebooks0.8.0непряма
PyPImsgpack1.2.1непряма
PyPImypy2.1.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInarwhals2.21.2непряма
PyPInarwhals2.22.1непряма
PyPInbclient0.10.4непряма
PyPInbclient0.11.0непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInbmake1.5.5непряма
PyPIndindex1.10.1непряма
PyPIneoteroi-mkdocs1.2.0непряма
PyPInest-asyncio21.7.2непряма
PyPInetworkx3.4.2непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInumexpr2.14.1непряма
PyPInumpy2.2.6непряма
PyPInumpy2.4.6непряма
PyPInumpy2.5.0непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpandas3.0.3непряма
PyPIpandas-stubs2.2.3.250308непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIplatformdirs4.10.0непряма
PyPIplotext5.3.2непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIproperdocs1.6.7непряма
PyPIpseudopeople1.2.8непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIpsycopg2-binary2.9.12непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpy-cpuinfo9.0.0непряма
PyPIpy4j0.10.9.9непряма
PyPIpyarrow24.0.0непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.13.4непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpymdown-extensions10.21.3непряма
PyPIpyspark3.5.8непряма
PyPIpyspark4.1.2непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpytz2026.2непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIrapidfuzz3.14.5непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIrpds-py2026.5.1непряма
PyPIruff0.15.18непряма
PyPIscipy1.15.3непряма
PyPIscipy1.17.1непряма
PyPIscipy1.18.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsmmap5.0.3непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIsplink5.0.0.dev4непряма
PyPIsplink-demos5.0.0непряма
PyPIsqlalchemy2.0.51непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPItables3.10.1непряма
PyPItables3.11.1непряма
PyPItexttable1.7.0непряма
PyPItextual8.2.7непряма
PyPItextual-plotext1.0.1непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItornado6.5.7непряма
PyPItqdm4.68.3непряма
PyPItraitlets5.15.0непряма
PyPItraitlets5.15.1непряма
PyPIty0.0.52непряма
PyPItypes-pytz2026.2.0.20260518непряма
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260518непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPItzdata2026.2непряма
PyPIuc-micro-py2.0.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvivarium2.3.7непряма
PyPIvivarium-build-utils1.1.2непряма
PyPIvivarium-dependencies1.0.4непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIwcwidth0.7.0непряма
PyPIwcwidth0.8.1непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIwin32-setctime1.2.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:splink@4.0.16 тягне 19 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 moj-analytical-services/splink. Читати поруч →

88benseverndev-oss/goldenmatchZero-config entity resolution feeding a durable identity layer: messy records from any source become stable golden entities, a Customer 360 with provenance, merge/split and audit. Fellegi-Sunter beats hand-tuned Splink. Arrow-native/Rust, 250M rows in 11.2 min. Python + edge TypeScript (WASM), SQL-native in Postgres & DuckDB, 97 MCP tools + REST.Відмінний97lance-format/lanceOpen Lakehouse Format for Multimodal AI. Convert from Parquet in 2 lines of code for 100x faster random access, vector index, and data versioning. Compatible with Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow, and PyTorch with more integrations coming..Винятковий95microsoft/SynapseMLSimple and Distributed Machine Learning Python Library porting ML algorithms for SparkВинятковий93tobymao/sqlglotPython SQL Parser and TranspilerВинятковий92opengeos/GeoLibreA lightweight, cloud-native GIS platform for visualizing, exploring, and analyzing geospatial data. It runs in the web browser, on the desktop, on mobile, and inside Jupyter notebooks.Відмінний89flyteorg/flytekitExtensible Python SDK for developing Flyte tasks and workflows. Simple to get started and learn and highly extensible. 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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.