Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-18 00:03 UTC

predict-idlab / plotly-resampler

Visualize large time series data with plotly.py

PythonMIT★ 1 209 зірок⑂ 76 форківз лист. 2021 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#visualization#time-series#plotly#data-science#python#plotly-dash#data-visualization#data-analysis

predict-idlab/plotly-resampler має індекс здоров’я 63 зі 100, що відповідає смузі «Помірний». Найвищий показник — Community & Adoption (71/100), найнижчий — Vitality (45/100). Останнє оновлення було 22 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

63
загалом / 100
Помірний

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»).

63
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 59 калібровано до 63 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

PreDiCT.IDLabОрганізація
111 підписників74 публічні репозиторіїз черв. 2021 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIplotly-resampler0.11.0-64384 дні томуtime-seriesvisualizationresamplingplotlyplotly-dash

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

45Слабкий · 21% загального індексу

Активність розробки

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 22 дн. тому
0.7/36Ритм комітів — 1/52 тижнів із комітами
4.3/18Обсяг комітів — 2 комітів за останній рік
7/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 2 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
commits_last_year2
human_commit_share1
days_since_last_push22
active_weeks_last_year1

Дисципліна релізів

52Помірний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 11 релізів
7.2/36Свіжість релізів — останній реліз 384 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~129,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count11
latest_release_tagv0.11.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release384
mean_days_between_releases129,9
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?

71Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

72Добрий
Як обчислюється оцінка
50/60Зірки — 1 209 зірок
15.6/25Форки — 76 форків
6.5/15Спостерігачі — 16 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks76
stars1 209
watchers16
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 (MIT)
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

Сталість та врядування

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

60Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

34У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
8.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 63% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 13 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled13
top_contributor_share0,626

Реактивність на issue та PR

70Добрий
Як обчислюється оцінка
28.3/42Вирішення issue — закрито 67% issue
26.2/30Прийняття PR — злито 119/136 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 9/19 approved changesets -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
merged_prs119
open_issues63
closed_issues130
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,674
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

68Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
14.7/25Охоплення власника — 111 підписників у predict-idlab
23.5/25Послужний список — 74 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers111
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginpredict-idlab
public_repos74
account_age_days1 924

Супровід пакетів

79Добрий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
14/35Свіжість публікацій — остання публікація 384 дн. тому
20/20Історія версій — 64 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesplotly-resampler
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish384

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

70Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

66Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 4 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
2/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://predict-idlab.github.io/plotly-resampler/latest
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 8 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsvisualization, time-series, plotly, data-science, python, plotly-dash, data-visualization, data-analysis
has_wikiтак
homepagehttps://predict-idlab.github.io/plotly-resampler/latest
docs_sitehttps://predict-idlab.github.io/plotly-resampler/latest
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

50Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

38Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
0.2/2.5CI-Tests — 1 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-Review — Found 9/19 approved changesets -- score normalized to 4
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
5.2/7.5Maintained — 2 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
0/5Packaging — немає даних
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
3.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
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
0/7.5Vulnerabilities — 105 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate3,9
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, 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_packages34
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:plotly-resampler@0.11.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 34 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.

54Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

24У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
24.5/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 46 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,46
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

61Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

51Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
51.4/55Керовані розміри файлів — 3/46 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes73 804
source_files_sampled46
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

1 209зірок GitHub
13контриб'юторів
2комітів за останні 12 місяців
22днів від останнього пушу
11релізів
1бас-фактор
63відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'plotly-resampler' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 76 ⇿
0Зірки
76Форки
11Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

01325385063757572021-122024-042026-09
Мажорні 0Мінорні 6Патчі 3

Кожна точка охоплює 5 днів.

OpenSSF Scorecard 3.9 / 10
3.9сукупно

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 · 2026-09-18 00:03 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
1CI-Tests1 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 9/19 approved changesets -- score normalized to 4
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
7Maintained2 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 7
н/дPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
7SASTSAST tool detected but not run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities105 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 8
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIplotly>=5.5.0,<7.0.0pyproject.toml
PyPIdash>=2.11.0pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
PyPIorjson^3.10.0pyproject.toml
PyPIFlask-Cors^4.0.2pyproject.toml
PyPIkaleido0.2.1pyproject.toml
PyPItsdownsample>=0.1.3pyproject.toml
Усі залежності 204

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 12 прямих і 192 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIdash2.18.2пряма
PyPIflask-cors—пряма
PyPIflask-cors4.0.2пряма
PyPIkaleido—пряма
PyPIkaleido0.2.1пряма
PyPInumpy1.24.4пряма
PyPInumpy2.2.3пряма
PyPIorjson3.10.15пряма
PyPIpandas2.0.3пряма
PyPIpandas2.2.3пряма
PyPIplotly6.0.0пряма
PyPItsdownsample0.1.4.1пряма
PyPIanyio4.5.2непряма
PyPIanywidget0.9.13непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIargon2-cffi23.1.0непряма
PyPIargon2-cffi-bindings21.2.0непряма
PyPIarrow1.3.0непряма
PyPIasttokens3.0.0непряма
PyPIastunparse1.6.3непряма
PyPIasync-lru2.0.4непряма
PyPIattrs25.1.0непряма
PyPIbabel2.17.0непряма
PyPIbackcall0.2.0непряма
PyPIbackrefs5.7.post1непряма
PyPIbeautifulsoup44.13.3непряма
PyPIblack24.8.0непряма
PyPIbleach6.1.0непряма
PyPIblinker1.7.0непряма
PyPIbrotli1.1.0непряма
PyPIcertifi2025.1.31непряма
PyPIcffi1.17.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.1непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.2непряма
PyPIcoverage7.6.1непряма
PyPIcryptography43.0.3непряма
PyPIdash-bootstrap-components—непряма
PyPIdash-core-components2.0.0непряма
PyPIdash-extensions1.0.20непряма
PyPIdash-html-components2.0.0непряма
PyPIdash-table5.0.0непряма
PyPIdebugpy1.8.12непряма
PyPIdecorator5.1.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIexceptiongroup1.2.2непряма
PyPIexecuting2.2.0непряма
PyPIfastjsonschema2.21.1непряма
PyPIflask3.0.3непряма
PyPIfqdn1.5.1непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgriffe1.4.0непряма
PyPIh110.14.0непряма
PyPIh24.1.0непряма
PyPIhpack4.0.0непряма
PyPIhttpcore1.0.7непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhyperframe6.0.1непряма
PyPIidna3.10непряма
PyPIimportlib-metadata8.5.0непряма
PyPIimportlib-resources6.4.5непряма
PyPIiniconfig2.0.0непряма
PyPIipykernel6.29.5непряма
PyPIipython8.12.3непряма
PyPIipython-genutils0.2.0непряма
PyPIipywidgets—непряма
PyPIipywidgets7.8.5непряма
PyPIisoduration20.11.0непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.5непряма
PyPIjson50.10.0непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIjsonschema4.23.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2023.12.1непряма
PyPIjupyter-client8.6.3непряма
PyPIjupyter-core5.7.2непряма
PyPIjupyter-events0.10.0непряма
PyPIjupyter-lsp2.2.5непряма
PyPIjupyter-server2.14.2непряма
PyPIjupyter-server-terminals0.5.3непряма
PyPIjupyterlab4.3.5непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0непряма
PyPIjupyterlab-server2.27.3непряма
PyPIjupyterlab-widgets1.1.11непряма
PyPIkaitaistruct0.10непряма
PyPIline-profiler—непряма
PyPIline-profiler4.2.0непряма
PyPImarkdown3.7непряма
PyPImarkupsafe2.1.5непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.7непряма
PyPImemory-profiler—непряма
PyPImemory-profiler0.60.0непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImike1.1.2непряма
PyPImistune3.1.2непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-autorefs1.2.0непряма
PyPImkdocs-gen-files0.5.0непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.0непряма
PyPImkdocs-literate-nav0.6.1непряма
PyPImkdocs-material9.6.18непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocs-section-index0.3.9непряма
PyPImkdocstrings0.25.2непряма
PyPImkdocstrings-python1.10.9непряма
PyPImypy-extensions1.0.0непряма
PyPInarwhals1.27.1непряма
PyPInbclient0.10.1непряма
PyPInbconvert7.16.6непряма
PyPInbformat5.10.4непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInotebook7.3.2непряма
PyPInotebook-shim0.2.4непряма
PyPIoutcome1.3.0.post0непряма
PyPIoverrides7.7.0непряма
PyPIpackaging24.2непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIparso0.8.4непряма
PyPIpathspec0.12.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpickleshare0.7.5непряма
PyPIpkgutil-resolve-name1.3.10непряма
PyPIplatformdirs4.3.6непряма
PyPIpluggy1.5.0непряма
PyPIprometheus-client0.21.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.50непряма
PyPIpsutil7.0.0непряма
PyPIpsygnal0.11.1непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpy1.11.0непряма
PyPIpyarrow—непряма
PyPIpyarrow17.0.0непряма
PyPIpyarrow19.0.1непряма
PyPIpyasn10.6.1непряма
PyPIpycparser2.22непряма
PyPIpydivert2.1.0непряма
PyPIpyfunctional—непряма
PyPIpygments2.19.1непряма
PyPIpymdown-extensions10.14.3непряма
PyPIpyopenssl25.0.0непряма
PyPIpyparsing3.1.4непряма
PyPIpysocks1.7.1непряма
PyPIpytest7.4.4непряма
PyPIpytest-base-url2.0.0непряма
PyPIpytest-cov3.0.0непряма
PyPIpytest-html3.2.0непряма
PyPIpytest-lazy-fixture0.6.3непряма
PyPIpytest-metadata2.0.4непряма
PyPIpytest-selenium2.0.1непряма
PyPIpytest-variables2.0.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-json-logger3.2.1непряма
PyPIpytz2025.1непряма
PyPIpywin32308непряма
PyPIpywinpty2.0.14непряма
PyPIpyyaml6.0.2непряма
PyPIpyyaml-env-tag0.1непряма
PyPIpyzmq26.2.1непряма
PyPIreferencing0.35.1непряма
PyPIrequests2.32.3непряма
PyPIretrying1.3.4непряма
PyPIrfc3339-validator0.1.4непряма
PyPIrfc3986-validator0.1.1непряма
PyPIrpds-py0.20.1непряма
PyPIruff0.12.9непряма
PyPIselenium4.2.0непряма
PyPIselenium-wire5.1.0непряма
PyPIsend2trash1.8.3непряма
PyPIsetuptools75.3.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsoupsieve2.6непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPItenacity6.3.1непряма
PyPIterminado0.18.1непряма
PyPItinycss21.2.1непряма
PyPItomli2.2.1непряма
PyPItornado6.4.2непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItrio0.27.0непряма
PyPItrio-websocket0.12.1непряма
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20241206непряма
PyPItyping-extensions4.12.2непряма
PyPItzdata2025.1непряма
PyPIuri-template1.3.0непряма
PyPIurllib31.26.20непряма
PyPIurllib3-secure-extra0.1.0непряма
PyPIverspec0.1.0непряма
PyPIwatchdog4.0.2непряма
PyPIwcwidth0.2.13непряма
PyPIwebcolors24.8.0непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwebsocket-client1.8.0непряма
PyPIwerkzeug3.0.6непряма
PyPIwheel0.45.1непряма
PyPIwidgetsnbextension3.6.10непряма
PyPIwsproto1.2.0непряма
PyPIzipp3.20.2непряма
PyPIzstandard0.23.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:plotly-resampler@0.11.0 тягне 34 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 predict-idlab/plotly-resampler. Читати поруч →

99apache/supersetApache Superset is a Data Visualization and Data Exploration PlatformВинятковий99gradio-app/gradioBuild and share delightful machine learning apps, all in Python. 🌟 Star to support our work!Винятковий98mckinsey/vizroVizro is a low-code toolkit for building high-quality data visualization apps.Винятковий97plotly/dashData Apps & Dashboards for Python. No JavaScript Required.Винятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий99reflex-dev/reflex🕸️ Web apps in pure Python 🐍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 — PyPI.