Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-17 17:56 UTC

online-ml / river

🌊 Online machine learning in Python

PythonBSD-3-Clause★ 6 099 зірок⑂ 822 форкиз січ. 2019 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#incremental-learning#machine-learning#python#online-learning#online-statistics#data-science#streaming#online-machine-learning#streaming-data#concept-drift#real-time-processing#stream-processing

online-ml/river має індекс здоров’я 96 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Security (61/100). 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

The Fellowship of Online Machine LearningОрганізація
400 підписників16 публічних репозиторіївз січ. 2019 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
crates.ioriverвказує на інший репозиторій — не оцінюється0.0.042836 днів томуproxy
PyPIriver0.26.1176 9203027 днів тому—

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

90Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
23.5/36Ритм комітів — 34/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 285 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 15 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year285
human_commit_share0,87
days_since_last_push0
active_weeks_last_year34

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 24 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 27 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~94,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count24
latest_release_tag0.26.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release27
mean_days_between_releases94,5
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?

92Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

95Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 6 099 зірок
24.3/25Форки — 822 форків
10.5/15Спостерігачі — 80 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks822
stars6 099
watchers80
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (BSD-3-Clause)
18/18Настанови 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_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
70/80Щомісячні завантаження — 176 920 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesriver
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads176 920
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?

76Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

60Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
11.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 49% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 98 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 30 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled98
top_contributor_share0,486

Реактивність на issue та PR

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
38.6/42Вирішення issue — закрито 92% issue
24.5/30Прийняття PR — злито 712/873 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 4/4 PR від новачків за 30 дн.
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 13/27 approved changesets -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
merged_prs712
open_issues55
closed_issues616
prs_merged_7d4
prs_decided_7d4
prs_merged_30d7
prs_decided_30d8
issue_closed_ratio0,918
closed_unmerged_prs161
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d4

Власність та опіка

70Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
18.7/25Охоплення власника — 400 підписників у online-ml
21/25Послужний список — 16 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~7 р.
Використані вхідні дані
followers400
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginonline-ml
public_repos16
account_age_days2 793

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 — 30 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesriver
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish27

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 7 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — Cargo.toml ([lints]), pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 17 out of 17 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

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://riverml.xyz
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 12 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsincremental-learning, machine-learning, python, online-learning, online-statistics, data-science, streaming, online-machine-learning, streaming-data, concept-drift, real-time-processing, stream-processing
has_wikiтак
homepagehttps://riverml.xyz
docs_sitehttps://riverml.xyz
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

61Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

55Помірний
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 — 17 out of 17 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
3/7.5Code-Review — Found 13/27 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 30 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 15 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 — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5.2/7.5Vulnerabilities — 3 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,5
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
26.6/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: bincode 1.3.3 (unknown)
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
37.2/40Немає задавнених сповіщень — 1 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 275 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories3
affected_packages3
assessed_packages294
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1, unknown 2
direct_affected_packages1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 294 резолвлених залежностей із OSV. Цей репозиторій не публікує пакета, який резолвить індекс, тож натомість оцінено граф залежностей репозиторію. Цей граф змішує закріплені версії для розробки й тестування зі справді постачаними залежностями, тож оцінюються лише задекларовані runtime-залежності; транзитивні знахідки подаються як контекст і в оцінку не входять. 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.

89Відмінний · 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 72 з 87 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,828
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes4 487

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — Cargo.toml ([lints]), pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — river/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 37 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 13 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
lockfilesCargo.lock, uv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsriver/py.typed
agent_commit_share0,37
toolchain_manifestsCargo.toml
dependency_bot_commit_share0,13

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (river/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/616 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes38 634
source_files_sampled616
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 — examples, notebooks, recipes
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, notebooks, recipes
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

6 099зірок GitHub
98контриб'юторів
285комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
24релізів
2бас-фактор
55відкритих issue
crates.io, PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • crates package 'river' points at a different repository (https://github.com/memorysafety/river); excluded from ecosystem scoring
  • deps.dev does not index crates:river@0.0.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 822 ⇿
0Зірки
822Форки
24Релізи

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.

02004006008001 0008111022019-012022-112026-09
Мажорні 0Мінорні 17Патчі 7

Кожна точка охоплює 7 днів.

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5сукупно

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 · 2026-09-17 17:56 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests17 out of 17 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 13/27 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 30 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 15 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
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7Vulnerabilities3 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 10
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
crates.iopyo30.29.2Cargo.toml
crates.iobincode1.3.3Cargo.toml
crates.ioserde1.0Cargo.toml
crates.ioserde_json1.0Cargo.toml
crates.ionum0.4Cargo.toml
crates.ioordered-float3.9Cargo.toml
crates.iolibm0.2Cargo.toml
PyPIscipy>=1.14.1,<2pyproject.toml
PyPInumpy>=2.2.5,<3pyproject.toml
PyPInarwhals>=2.0.0pyproject.toml
Усі залежності 294

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 10 прямих і 284 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
crates.iobincode1.3.3пряма
crates.iolibm0.2.16пряма
crates.ionum0.4.3пряма
crates.ioordered-float3.9.2пряма
crates.iopyo30.29.2пряма
crates.ioserde1.0.228пряма
crates.ioserde_json1.0.149пряма
PyPInarwhals2.18.1пряма
PyPInumpy2.4.3пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
crates.ioaho-corasick1.1.4непряма
crates.ioanes0.1.6непряма
crates.ioanstyle1.0.14непряма
crates.ioanyhow1.0.103непряма
crates.ioapprox0.5.1непряма
crates.ioautocfg1.5.0непряма
crates.iobitflags2.13.0непряма
crates.iobumpalo3.20.2непряма
crates.iocast0.3.0непряма
crates.iocc1.2.65непряма
crates.iocfg-if1.0.4непряма
crates.iocfg_aliases0.2.1непряма
crates.iociborium0.2.2непряма
crates.iociborium-io0.2.2непряма
crates.iociborium-ll0.2.2непряма
crates.ioclap4.6.0непряма
crates.ioclap_builder4.6.0непряма
crates.ioclap_lex1.1.0непряма
crates.iocodspeed5.0.1непряма
crates.iocodspeed-criterion-compat5.0.1непряма
crates.iocodspeed-criterion-compat-walltime5.0.1непряма
crates.iocolored3.1.1непряма
crates.iocriterion-plot0.5.0непряма
crates.iocrossbeam-deque0.8.6непряма
crates.iocrossbeam-epoch0.9.18непряма
crates.iocrossbeam-utils0.8.21непряма
crates.iocrunchy0.2.4непряма
crates.ioeither1.15.0непряма
crates.iofind-msvc-tools0.1.9непряма
crates.iogetrandom0.4.3непряма
crates.ioglob0.3.3непряма
crates.iohalf2.7.1непряма
crates.ioheck0.5.0непряма
crates.iohermit-abi0.5.2непряма
crates.iois-terminal0.4.17непряма
crates.ioitertools0.10.5непряма
crates.ioitoa1.0.18непряма
crates.iojs-sys0.3.95непряма
crates.iolibc0.2.186непряма
crates.iomemchr2.8.0непряма
crates.ionix0.31.3непряма
crates.ionum-bigint0.4.6непряма
crates.ionum-complex0.4.6непряма
crates.ionum-integer0.1.46непряма
crates.ionum-iter0.1.45непряма
crates.ionum-rational0.4.2непряма
crates.ionum-traits0.2.19непряма
crates.ioonce_cell1.21.4непряма
crates.iooorandom11.1.5непряма
crates.ioplotters0.3.7непряма
crates.ioplotters-backend0.3.7непряма
crates.ioplotters-svg0.3.7непряма
crates.ioportable-atomic1.13.1непряма
crates.ioproc-macro21.0.106непряма
crates.iopyo3-build-config0.29.2непряма
crates.iopyo3-ffi0.29.2непряма
crates.iopyo3-macros0.29.2непряма
crates.iopyo3-macros-backend0.29.2непряма
crates.ioquote1.0.45непряма
crates.ior-efi6.0.0непряма
crates.iorand0.8.6непряма
crates.iorand_core0.6.4непряма
crates.iorayon1.12.0непряма
crates.iorayon-core1.13.0непряма
crates.ioregex1.12.3непряма
crates.ioregex-automata0.4.14непряма
crates.ioregex-syntax0.8.10непряма
crates.iorustversion1.0.22непряма
crates.iosame-file1.0.6непряма
crates.ioserde_core1.0.228непряма
crates.ioserde_derive1.0.228непряма
crates.ioshlex2.0.1непряма
crates.iostatrs0.18.0непряма
crates.iosyn2.0.117непряма
crates.iotarget-lexicon0.13.5непряма
crates.iotinytemplate1.2.1непряма
crates.iounicode-ident1.0.24непряма
crates.iowalkdir2.5.0непряма
crates.iowasm-bindgen0.2.118непряма
crates.iowasm-bindgen-macro0.2.118непряма
crates.iowasm-bindgen-macro-support0.2.118непряма
crates.iowasm-bindgen-shared0.2.118непряма
crates.ioweb-sys0.3.95непряма
crates.iowinapi-util0.1.11непряма
crates.iowindows-link0.2.1непряма
crates.iowindows-sys0.61.2непряма
crates.iozerocopy0.8.48непряма
crates.iozerocopy-derive0.8.48непряма
crates.iozmij1.0.21непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIaltair6.0.0непряма
PyPIanyio4.13.0непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi25.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0непряма
PyPIarrow1.4.0непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIasv0.6.5непряма
PyPIasv-runner0.2.1непряма
PyPIasync-lru2.3.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIbleach6.4.0непряма
PyPIblinker1.9.0непряма
PyPIbuild1.4.2непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.6непряма
PyPIclick8.3.1непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdebugpy1.8.20непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdeepmerge2.0непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIdominate2.9.1непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfarama-notifications0.0.4непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.25.2непряма
PyPIflask3.1.3непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIgraphviz0.20.3непряма
PyPIgreenlet3.3.2непряма
PyPIgrimp3.15непряма
PyPIgymnasium0.29.1непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIimport-linter2.13непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel6.31.0непряма
PyPIipython8.38.0непряма
PyPIipython-genutils0.2.0непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjoblib1.5.3непряма
PyPIjson50.13.0непряма
PyPIjsonpointer3.1.1непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter1.1.1непряма
PyPIjupyter-client8.8.0непряма
PyPIjupyter-console6.6.3непряма
PyPIjupyter-contrib-core0.4.2непряма
PyPIjupyter-contrib-nbextensions0.7.0непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyter-events0.12.0непряма
PyPIjupyter-highlight-selected-word0.2.0непряма
PyPIjupyter-lsp2.3.0непряма
PyPIjupyter-nbextensions-configurator0.6.4непряма
PyPIjupyter-server2.20.0непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4непряма
PyPIjupyterlab4.5.10непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.28.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlark1.3.1непряма
PyPIlibrt0.8.1непряма
PyPIlxml6.1.0непряма
PyPImarkdown3.10.2непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib3.10.9непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImike2.2.0+zensical.0.1.0непряма
PyPImistune3.3.3непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImypy1.19.1непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInbclassic1.3.3непряма
PyPInbclient0.10.4непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInotebook6.5.4непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPInumpydoc1.10.0непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging26.0непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.6непряма
PyPIpathspec1.0.4непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpillow12.3.0непряма
PyPIplatformdirs4.9.4непряма
PyPIplotly6.6.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpolars1.39.3непряма
PyPIpolars-runtime-321.39.3непряма
PyPIprek0.4.3непряма
PyPIprometheus-client0.24.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpyarrow24.0.0непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpymdown-extensions11.0.1непряма
PyPIpympler1.1непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyproject-hooks1.2.0непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-codspeed5.0.3непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.2.0непряма
PyPIpython-json-logger4.0.0непряма
PyPIpython-slugify8.0.4непряма
PyPIpytz2026.1.post1непряма
PyPIpywin32311непряма
PyPIpywinpty3.0.3непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.33.0непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrfc3987-syntax1.1.0непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIriver0.26.1непряма
PyPIroman-numerals4.1.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIruff0.15.8непряма
PyPIscikit-learn1.8.0непряма
PyPIsend2trash2.1.0непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.0.1непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIsphinx9.0.4непряма
PyPIsphinx9.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsqlalchemy2.0.48непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPIta-lib0.6.8непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPItext-unidecode1.3непряма
PyPIthreadpoolctl3.6.0непряма
PyPItinycss21.4.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItornado6.5.8непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIverspec0.1.0непряма
PyPIvirtualenv21.2.0непряма
PyPIwatermark2.6.0непряма
PyPIwcwidth0.6.0непряма
PyPIwebcolors25.10.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.9.0непряма
PyPIwerkzeug3.1.7непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIzensical0.0.40непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
Сповіщення про залежності 3

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 294 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 3 мають відомі сповіщення, з них 1 прямі.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
click8.3.1непрямависока18.3.3
bincode1.3.3пряманевідома1—
crossbeam-epoch0.9.18непряманевідома10.9.20

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 online-ml/river. Читати поруч →

98MaterializeInc/materializeThe live data layer for apps and AI agents. Create up-to-the-second views into your business, just using SQLВинятковий97lance-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..Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий99ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий

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 — crates.io, PyPI.