Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-17 20:50 UTC

qlustered / deepdiff

DeepDiff: Deep Difference and search of any Python object/data. DeepHash: Hash of any object based on its contents. Delta: Use deltas to reconstruct objects by adding deltas together.

PythonВласна ліцензія★ 2 526 зірок⑂ 282 форкиз вер. 2014 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#python#tree#deep-search#repetition#difference#comparison#report-repetition#nested#recursive#diff#delta#distance#distance-calculation#deepdiff#deephash#hash#hashing#reconstruction

qlustered/deepdiff має індекс здоров’я 77 зі 100, що відповідає смузі «Добрий». Найвищий показник — Engineering Quality (82/100), найнижчий — Security (55/100). Останнє оновлення було 44 дні тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

77
загалом / 100
Добрий

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»).

77
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 66 калібровано до 77 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

QlusterОрганізація
8 підписників2 публічні репозиторіїз груд. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIdeepdiff9.1.058 538 11691125 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

60Помірний · 21% загального індексу

Активність розробки

45Слабкий
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 44 дн. тому
9/36Ритм комітів — 13/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 107 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
commits_last_year107
human_commit_share1
days_since_last_push44
active_weeks_last_year13

Дисципліна релізів

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 38 релізів
27/36Свіжість релізів — останній реліз 171 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~64,4 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count38
latest_release_tag9.0.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release171
mean_days_between_releases64,4
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?

74Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
55.2/60Зірки — 2 526 зірок
20.4/25Форки — 282 форків
7.9/15Спостерігачі — 27 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks282
stars2 526
watchers27
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
16.9/22.5Ліцензія — файл ліцензії наявний, не є визнаною ліцензією
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
80/80Щомісячні завантаження — 58 538 116 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesdeepdiff
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads58 538 116
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?

58Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
3.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 83% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 83 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled83
top_contributor_share0,832

Реактивність на issue та PR

58Помірний
Як обчислюється оцінка
30.7/42Вирішення issue — закрито 73% issue
22.8/30Прийняття PR — злито 187/246 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/1 PR від новачків за 30 дн.
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/6 approved changesets -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
merged_prs187
open_issues99
closed_issues268
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,73
closed_unmerged_prs59
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

52Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
6.9/25Охоплення власника — 8 підписників у qlustered
15/25Послужний список — 2 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~5 р.
Використані вхідні дані
followers8
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginqlustered
public_repos2
account_age_days2 103

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 125 дн. тому
20/20Історія версій — 91 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesdeepdiff
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish125

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

82Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

70Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 1 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.flake8])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
6/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://zepworks.com/deepdiff
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 18 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, tree, deep-search, repetition, difference, comparison, report-repetition, nested, recursive, diff, delta, distance, distance-calculation, deepdiff, deephash, hash, hashing, reconstruction
has_wikiтак
homepagehttps://zepworks.com/deepdiff
docs_sitehttps://zepworks.com/deepdiff
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

55Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

44Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
0.8/2.5CI-Tests — 1 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 2/6 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 8 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
2.2/2.5Ліцензія — license file detected
0/7.5Maintained — 1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packaging — немає даних
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
4.5/7.5Vulnerabilities — 4 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,4
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_packages2
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:deepdiff@9.1.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 2 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.

70Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

64Помірний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md, docs/AGENTS.md, docs/CLAUDE.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
19.2/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 36 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,36
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, docs/AGENTS.md, docs/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes3 774

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

72Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile, noxfile.py
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.flake8])
11/11Статична перевірка типів — deepdiff/py.typed, mypy.ini
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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile, noxfile.py
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configsdeepdiff/py.typed, mypy.ini
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

79Добрий
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (deepdiff/py.typed, mypy.ini)
52/55Керовані розміри файлів — 3/55 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes116 632
source_files_sampled55
oversized_source_files3

Ключові факти

2 526зірок GitHub
83контриб'юторів
107комітів за останні 12 місяців
44днів від останнього пушу
38релізів
1бас-фактор
99відкритих 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 ★ / 282 ⇿
0Зірки
282Форки
38Релізи

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.

05010015020025030027952014-112020-102026-09
Мажорні 5Мінорні 11Патчі 22

Кожна точка охоплює 11 днів.

OpenSSF Scorecard 4.4 / 10
4.4сукупно

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 20:49 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
3CI-Tests1 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 2/6 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
0Maintained1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
н/дPackagingpackaging workflow not 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
6Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 2
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIcachebox>=5.2,<6pyproject.toml
PyPIorderly-set>=5.5.0,<6pyproject.toml
Усі залежності 100

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 2 прямих і 98 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIcachebox5.2.3пряма
PyPIorderly-set5.5.0пряма
PyPIaccessible-pygments0.0.5непряма
PyPIalabaster1.0.0непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIargcomplete3.6.3непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIbump2version1.0.1непряма
PyPIcertifi2026.4.22непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIclick8.3.3непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcolorlog6.10.1непряма
PyPIcoverage7.13.5непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdeepdiff9.1.0непряма
PyPIdependency-groups1.3.1непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdocutils0.21.2непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfilelock3.29.0непряма
PyPIflake87.3.0непряма
PyPIflake8-pyproject1.2.4непряма
PyPIflit-core3.12.0непряма
PyPIfuro2025.12.19непряма
PyPIhumanize4.15.0непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIimagesize2.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipdb0.13.13непряма
PyPIipython8.39.0непряма
PyPIipython9.13.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIjedi0.20.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIjsonpickle4.1.1непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.2непряма
PyPImccabe0.7.0непряма
PyPInox2026.2.9непряма
PyPInumpy2.2.6непряма
PyPInumpy2.4.4непряма
PyPIorjson3.11.9непряма
PyPIpackaging26.2непряма
PyPIpandas2.2.3непряма
PyPIpandas3.0.3непряма
PyPIparso0.8.7непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIplatformdirs4.9.6непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpolars1.39.3непряма
PyPIpolars-runtime-321.39.3непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpy-cpuinfo9.0.0непряма
PyPIpycodestyle2.14.0непряма
PyPIpydantic2.12.5непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpyflakes3.4.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-benchmark5.2.3непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.3.1непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpytz2026.2непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIrequests2.34.2непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsnowballstemmer3.0.1непряма
PyPIsoupsieve2.8.3непряма
PyPIsphinx8.1.3непряма
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2непряма
PyPIsphinx-last-updated-by-git0.3.8непряма
PyPIsphinx-sitemap2.9.0непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0непряма
PyPIsphinxemoji0.3.2непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItomli-w1.2.0непряма
PyPItraitlets5.15.0непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2026.2непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIuuid62025.0.1непряма
PyPIvirtualenv21.3.3непряма
PyPIwcwidth0.7.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:deepdiff@9.1.0 тягне 2 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 qlustered/deepdiff. Читати поруч →

98delta-io/delta-rsA native Rust library for Delta Lake, with bindings into PythonВинятковий100open-telemetry/opentelemetry-pythonOpenTelemetry Python API and SDK Винятковий100optuna/optunaA hyperparameter optimization frameworkВинятковий100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Винятковий100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100aws/aws-sam-cliCLI tool to build, test, debug, and deploy Serverless applications using AWS SAMВинятковий

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.