Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.30.0 · метрики 2.5.0 · 2026-08-03 08:46 UTC

os-climate / physrisk

Physical climate risk calculation engine

Python · TeXApache-2.0★ 67 зірок⑂ 57 форківз жовт. 2021 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

os-climate/physrisk має індекс здоров’я 89 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — AI Readiness (57/100). Останнє оновлення було 6 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

89
загалом / 100
Відмінний

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

89
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 75 калібровано до 89 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

OS-ClimateОрганізація
235 підписників96 публічних репозиторіївз трав. 2021 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIphysrisk-lib1.9.212 25510110 днів томуphysicalclimateriskfinance

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

91Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

86Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 6 дн. тому
22.2/36Ритм комітів — 32/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 108 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 28 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year108
human_commit_share0,74
days_since_last_push6
active_weeks_last_year32

Дисципліна релізів

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 33 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 10 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~3,7 дн.
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
Використані вхідні дані
releases_count33
latest_release_tagv1.9.21
releases_from_tagsні
days_since_latest_release10
mean_days_between_releases3,7

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

58Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

50Помірний
Як обчислюється оцінка
29.5/60Зірки — 67 зірок
14.6/25Форки — 57 форків
6/15Спостерігачі — 13 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks57
stars67
watchers13
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges8
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

56Помірний
Як обчислюється оцінка
44.7/80Щомісячні завантаження — 2 255 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesphysrisk-lib
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2 255
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?

67Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
8.5/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 62% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 21 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled21
top_contributor_share0,622

Реактивність на issue та PR

67Добрий
Як обчислюється оцінка
30.8/42Вирішення issue — закрито 73% issue
24.5/30Прийняття PR — злито 415/509 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 8/30 approved changesets -- score normalized to 2
Використані вхідні дані
merged_prs415
open_issues21
closed_issues58
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d5
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,734
closed_unmerged_prs94
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

70Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
17.1/25Охоплення власника — 235 підписників у os-climate
23.3/25Послужний список — 96 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers235
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginos-climate
public_repos96
account_age_days1 889

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 — 101 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesphysrisk-lib
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish10

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

94Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 8 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 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

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://physrisk.readthedocs.io/
10/10Опис репозиторію
0/10Теми
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topics—
has_wikiтак
homepagehttps://physrisk.readthedocs.io/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

65Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

56Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
1.5/7.5Code-Review — Found 8/30 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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 — 28 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
4.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
6/7.5Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 42 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): branch_protection, packaging. 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_packages58
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:physrisk-lib@1.9.21 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 58 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.

57Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 73 з 74 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
legible_history_share0,986
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

78Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
8/8Автоматизоване супроводження — 14 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
9/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,14

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/135 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes52 189
source_files_sampled135
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20Сервер MCP
40/40Придатні до запуску приклади — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalні
api_schema_files—

Ключові факти

67зірок GitHub
21контриб'юторів
108комітів за останні 12 місяців
6днів від останнього пушу
33релізів
1бас-фактор
21відкритих 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 ★ / 57 ⇿
0Зірки
57Форки
30Релізи

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.

01020304050605422022-072024-072026-07
Мажорні 0Мінорні 5Патчі 25

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6сукупно

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 · 2026-08-03 08:45 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 8/30 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained28 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
9Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
8Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities42 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 20
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIaffine>=2.4.0pyproject.toml
PyPIaiohttp>=3.14.0pyproject.toml
PyPIdependency-injector>=4.48.0pyproject.toml
PyPIgeopandas>=1.1.0pyproject.toml
PyPIh3>=4.3.0pyproject.toml
PyPIlmdbm>=0.0.6pyproject.toml
PyPIlxml>=6.1.0pyproject.toml
PyPInumba>=0.61.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.2.0pyproject.toml
PyPIpint>=0.24.0pyproject.toml
PyPIpillow>=12.2.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.11.0pyproject.toml
PyPIpyproj>=3.7.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.2.2pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.15.0pyproject.toml
PyPIshapely>=2.1.0pyproject.toml
PyPIs3fs>=2025.7.0pyproject.toml
PyPIvirtualenv>=20.36.1pyproject.toml
PyPIzarr>=2.18.0,<3.0.0pyproject.toml
Усі залежності 210

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 20 прямих і 190 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaffine2.4.0пряма
PyPIaiohttp3.14.0пряма
PyPIdependency-injector4.49.0пряма
PyPIgeopandas1.1.3пряма
PyPIh34.4.2пряма
PyPIlmdbm0.0.6пряма
PyPIlxml6.1.1пряма
PyPInumba0.65.1пряма
PyPInumpy2.2.6пряма
PyPIpillow12.2.0пряма
PyPIpint0.24.4пряма
PyPIpydantic2.13.4пряма
PyPIpyproj3.7.1пряма
PyPIpython-dotenv1.2.2пряма
PyPIrequests2.34.2пряма
PyPIs3fs2026.4.0пряма
PyPIscipy1.15.3пряма
PyPIshapely2.1.2пряма
PyPIvirtualenv21.3.3пряма
PyPIzarr2.18.3пряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIaiobotocore3.7.0непряма
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2непряма
PyPIaioitertools0.13.0непряма
PyPIaiosignal1.4.0непряма
PyPIalabaster0.7.16непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIapeye1.4.1непряма
PyPIapeye-core1.1.5непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIasciitree0.3.3непряма
PyPIast-serialize0.5.0непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIasync-timeout5.0.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIautodocsumm0.2.15непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIbleach4.1.0непряма
PyPIbotocore1.43.0непряма
PyPIbrotli1.2.0непряма
PyPIbrotlicffi1.2.0.1непряма
PyPIcachecontrol0.14.4непряма
PyPIcachetools7.1.3непряма
PyPIcertifi2026.5.20непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIclick8.4.0непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcoverage7.14.0непряма
PyPIcssselect20.9.0непряма
PyPIdebugpy1.8.20непряма
PyPIdecorator5.3.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdeprecated1.3.1непряма
PyPIdict2css0.5.0непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdocutils0.20.1непряма
PyPIdomdf-python-tools3.10.0непряма
PyPIet-xmlfile2.0.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfasteners0.20непряма
PyPIfastjsonschema2.21.2непряма
PyPIfilelock3.29.0непряма
PyPIflexcache0.3непряма
PyPIflexparser0.4непряма
PyPIfonttools4.63.0непряма
PyPIfrozenlist1.8.0непряма
PyPIfsspec2026.4.0непряма
PyPIgraphviz0.21непряма
PyPIgreenlet3.5.1непряма
PyPIhtml5lib1.1непряма
PyPIidentify2.6.19непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipykernel7.2.0непряма
PyPIipython8.39.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjmespath1.1.0непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-cache1.0.1непряма
PyPIjupyter-client8.8.0непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIlatexcodec3.0.1непряма
PyPIlibrt0.11.0непряма
PyPIlibsass0.23.0непряма
PyPIllvmlite0.47.0непряма
PyPIlmdb2.2.0непряма
PyPImarkdown-it-py3.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImdit-py-plugins0.6.1непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.2.1непряма
PyPImsgpack1.1.2непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPImypy2.1.0непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPImyst-nb1.4.0непряма
PyPImyst-parser4.0.1непряма
PyPInarwhals2.21.2непряма
PyPInatsort8.4.0непряма
PyPInbclient0.10.4непряма
PyPInbconvert7.17.1непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInbsphinx0.9.5непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPInumcodecs0.13.1непряма
PyPInumpydoc1.9.0непряма
PyPIopenpyxl3.1.5непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIpandoc2.4непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpathspec1.1.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIplatformdirs4.9.6непряма
PyPIplotly6.7.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIplumbum1.10.0непряма
PyPIply3.11непряма
PyPIpre-commit4.6.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpropcache0.5.2непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpybtex0.26.1непряма
PyPIpybtex-docutils1.0.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-core2.46.4непряма
PyPIpydata-sphinx-theme0.15.4непряма
PyPIpydyf0.12.1непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyogrio0.12.1непряма
PyPIpyphen0.17.2непряма
PyPIpyproject-api1.10.0непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-asyncio1.3.0непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.3.1непряма
PyPIpytz2026.2непряма
PyPIpywin32311непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.1.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIruamel-yaml0.19.1непряма
PyPIruff0.15.13непряма
PyPIsetuptools80.10.2непряма
PyPIsetuptools-git-versioning—непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.0.1непряма
PyPIsoupsieve2.8.3непряма
PyPIsphinx7.4.7непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints2.3.0непряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2непряма
PyPIsphinx-design0.6.1непряма
PyPIsphinx-jinja2-compat0.3.0непряма
PyPIsphinx-prompt1.8.0непряма
PyPIsphinx-rtd-theme2.0.0непряма
PyPIsphinx-simplepdf1.6.0непряма
PyPIsphinx-tabs3.4.5непряма
PyPIsphinx-toggleprompt0.5.2непряма
PyPIsphinx-toolbox3.8.0непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-bibtex2.6.3непряма
PyPIsphinxcontrib-details-directive0.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsqlalchemy2.0.49непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIstandard-imghdr3.10.14непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItinycss21.5.1непряма
PyPItinyhtml52.1.0непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItomli-w1.2.0непряма
PyPItornado6.5.5непряма
PyPItox4.54.0непряма
PyPItraitlets5.15.0непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.2непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIwcwidth0.7.0непряма
PyPIweasyprint68.1непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwheel—непряма
PyPIwrapt2.1.2непряма
PyPIyarl1.24.2непряма
PyPIzipp4.1.0непряма
PyPIzopfli0.4.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:physrisk-lib@1.9.21 тягне 58 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

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з os-climate/physrisk. Читати поруч →

94catalyst-cooperative/pudlThe Public Utility Data Liberation Project provides analysis-ready energy system data to climate advocates, researchers, policymakers, and journalists.Винятковий98nautechsystems/nautilus_traderProduction-grade Rust-native trading engine with deterministic event-driven architectureВинятковий96plotly/dashData Apps & Dashboards for Python. No JavaScript Required.Винятковий94alpacahq/alpaca-pyThe Official Python SDK for Alpaca APIВинятковий94akfamily/akshareAKShare is an elegant and simple financial data interface library for Python, built for human beings! 开源财经数据接口库Винятковий94GridTools/gt4pyPython library for generating high-performance implementations of stencil kernels for weather and climate modeling from a domain-specific language (DSL).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 v2.5.0, схема v0.30.0 — повна методологія · вікі метрик.

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