Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-10-21 09:48 UTC

qua-platform / py-qua-tools

Tools for enhancing your quantum experiments

PythonBSD-3-Clause★ 60 зірок⑂ 33 форкиз черв. 2021 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#python#qua

qua-platform/py-qua-tools має індекс здоров’я 83 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Sustainability & Governance (83/100), найнижчий — Security (46/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

83
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»).

83
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 70 калібровано до 83 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

QUA PlatformОрганізація
128 підписників17 публічних репозиторіївз лип. 2020 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIqualang-tools0.24.012 229590 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

81Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

80Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
17.3/36Ритм комітів — 25/52 тижнів із комітами
17.2/18Обсяг комітів — 82 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year82
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year25

Дисципліна релізів

83Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 69 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~65,9 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count69
latest_release_tagv0.24.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases65,9

Спільнота та впровадження

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

60Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
28.7/60Зірки — 60 зірок
12.5/25Форки — 33 форків
0/15Спостерігачі — 2 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks33
stars60
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

77Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (BSD-3-Clause)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

68Добрий
Як обчислюється оцінка
54.5/80Щомісячні завантаження — 12 229 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesqualang-tools
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads12 229
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?

83Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

77Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
17.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 22% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 39 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled39
top_contributor_share0,22

Реактивність на issue та PR

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
37.1/42Вирішення issue — закрито 88% issue
26.9/30Прийняття PR — злито 269/300 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 2/2 PR від новачків за 30 дн.
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs269
open_issues5
closed_issues38
prs_merged_7d3
prs_decided_7d3
prs_merged_30d3
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,884
closed_unmerged_prs31
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2

Власність та опіка

66Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
15.2/25Охоплення власника — 128 підписників у qua-platform
21.1/25Послужний список — 17 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers128
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginqua-platform
public_repos17
account_age_days2 279

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 0 дн. тому
20/20Історія версій — 59 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesqualang-tools
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

74Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 3 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .flake8, pyproject.toml ([tool.black])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 8 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_configні

Документація

60Помірний
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
0/15Сайт документації / домашня сторінка
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 2 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, qua
has_wikiтак
homepage—
docs_site—
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

46Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

43Слабкий
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 — 8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
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
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 61 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,3
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Packaging. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

56Помірний
Як обчислюється оцінка
9.5/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 1: pillow 11.1.0 (critical 9.1)
0/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — транзитивний набір не відокремлюється від залежностей розробки й тестування в цьому обсязі
32.6/40Немає задавнених сповіщень — 1 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 251 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories112
affected_packages18
assessed_packages170
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 3, high 4, moderate 10, low 1
direct_affected_packages1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Непрямі залежності без відомих сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено 170 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.

52Помірний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

27У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
26.7/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 50 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,5
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

53Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .flake8, pyproject.toml ([tool.black])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 6 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
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_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,06
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.5/55Керовані розміри файлів — 2/238 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes85 685
source_files_sampled238
oversized_source_files2

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

60зірок GitHub
39контриб'юторів
82комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
69релізів
3бас-фактор
5відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:qualang-tools@0.24.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 33 ⇿
0Зірки
33Форки
60Релізи

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.

01325383332021-082023-122026-05
Мажорні 0Мінорні 22Патчі 36

Кожна точка охоплює 5 днів.

OpenSSF Scorecard 4.3 / 10
4.3сукупно

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 · 2026-10-21 09:47 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-Tests8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities61 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 33
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPImatplotlib>=3.10.5pyproject.toml
PyPIpillow—pyproject.toml
PyPIcontourpy—pyproject.toml
PyPIkiwisolver—pyproject.toml
PyPInumpy<3pyproject.toml
PyPIqm-qua>=1.2.3pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.7.2pyproject.toml
PyPIgrpclib0.4.5pyproject.toml
PyPIgrpcio>=1.75.1pyproject.toml
PyPIattrs>=22.2.0pyproject.toml
PyPIpackaging>=20.0pyproject.toml
PyPIscipy—pyproject.toml
PyPIdill^0.3.4pyproject.toml
PyPIpypiwin32^223pyproject.toml
PyPIipython^8.10.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.3.3pyproject.toml
PyPIdash^2.0.0pyproject.toml
PyPIdash-html-components^2.0.0pyproject.toml
PyPIdash-core-components^2.0.0pyproject.toml
PyPIdash-bootstrap-components^1.6.0pyproject.toml
PyPIdash-cytoscape^0.3.0pyproject.toml
PyPIdash-table^5.0.0pyproject.toml
PyPIdash-dangerously-set-inner-html^0.0.2pyproject.toml
PyPIdocutils>=0.14.0 <= 0.21pyproject.toml
PyPIwaitress^3.0.1pyproject.toml
PyPImarkupsafe>=3.0.3pyproject.toml
PyPIxarray>=2025.1.0,<2025.7.0pyproject.toml
PyPInetCDF4—pyproject.toml
PyPIcftime—pyproject.toml
PyPIcirq—pyproject.toml
PyPItqdm^4.67.1pyproject.toml
PyPItypedunits>=0.0.2pyproject.toml
PyPIqcodes—pyproject.toml
Усі залежності 170

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 33 прямих і 137 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIattrs25.4.0пряма
PyPIcftime1.6.4.post1пряма
PyPIcirq1.5.0пряма
PyPIcontourpy1.3.0пряма
PyPIdash2.18.2пряма
PyPIdash-bootstrap-components1.7.1пряма
PyPIdash-core-components2.0.0пряма
PyPIdash-cytoscape0.3.0пряма
PyPIdash-dangerously-set-inner-html0.0.2пряма
PyPIdash-html-components2.0.0пряма
PyPIdash-table5.0.0пряма
PyPIdill0.3.9пряма
PyPIdocutils0.21пряма
PyPIgrpcio1.83.1пряма
PyPIgrpclib0.4.5пряма
PyPIipython8.18.1пряма
PyPIkiwisolver1.4.7пряма
PyPImarkupsafe3.0.3пряма
PyPImatplotlib3.10.9пряма
PyPInetcdf41.7.2пряма
PyPInumpy2.0.2пряма
PyPIpackaging24.2пряма
PyPIpandas2.3.3пряма
PyPIpillow11.1.0пряма
PyPIpypiwin32223пряма
PyPIqcodes0.52.0пряма
PyPIqm-qua1.4.1пряма
PyPIscikit-learn1.7.2пряма
PyPIscipy1.13.1пряма
PyPItqdm4.67.1пряма
PyPItypedunits0.0.2пряма
PyPIwaitress3.0.2пряма
PyPIxarray2025.6.1пряма
PyPIanyio4.8.0непряма
PyPIappnope1.0.0непряма
PyPIasttokens3.0.0непряма
PyPIblack24.10.0непряма
PyPIblinker1.9.0непряма
PyPIbroadbean0.14.0непряма
PyPIcachetools5.5.2непряма
PyPIcertifi2025.1.31непряма
PyPIcf-xarray0.10.6непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.1непряма
PyPIcirq-aqt1.5.0непряма
PyPIcirq-core1.5.0непряма
PyPIcirq-google1.5.0непряма
PyPIcirq-ionq1.5.0непряма
PyPIcirq-pasqal1.5.0непряма
PyPIcirq-web1.5.0непряма
PyPIclick8.1.8непряма
PyPIcloudpickle3.1.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIcython3.2.4непряма
PyPIdask2026.8.0непряма
PyPIdatadog-api-client2.32.0непряма
PyPIdebugpy1.8.22непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdeprecation2.1.0непряма
PyPIduet0.2.9непряма
PyPIexceptiongroup1.2.2непряма
PyPIexecuting2.2.0непряма
PyPIflake87.3.0непряма
PyPIflask3.0.3непряма
PyPIfonttools4.56.0непряма
PyPIfsspec2026.9.0непряма
PyPIgoogle-api-core2.24.1непряма
PyPIgoogle-auth2.38.0непряма
PyPIgoogleapis-common-protos1.68.0непряма
PyPIgrpcio-status1.62.3непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIh24.3.0непряма
PyPIh5netcdf1.8.1непряма
PyPIh5py3.16.0непряма
PyPIhpack4.1.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIhyperframe6.1.0непряма
PyPIidna3.10непряма
PyPIimportlib-metadata8.6.1непряма
PyPIiniconfig2.0.0непряма
PyPIipykernel7.3.0непряма
PyPIipywidgets8.1.9непряма
PyPIitsdangerous2.2.0непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjinja23.1.5непряма
PyPIjoblib1.4.2непряма
PyPIjsonschema4.26.0непряма
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1непряма
PyPIjupyter-client8.10.0непряма
PyPIjupyter-core5.9.1непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.17непряма
PyPIlocket1.0.0непряма
PyPImarshmallow3.23.3непряма
PyPImarshmallow-polyfield5.11непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.7непряма
PyPImccabe0.7.0непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPImultidict6.7.1непряма
PyPImypy-extensions1.0.0непряма
PyPInarwhals2.25.0непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInest-asyncio21.7.4непряма
PyPInetworkx3.4.2непряма
PyPIopentelemetry-api1.45.1непряма
PyPIparso0.8.4непряма
PyPIpartd1.4.2непряма
PyPIpastel0.2.1непряма
PyPIpathspec0.12.1непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIplatformdirs4.3.6непряма
PyPIplotly5.24.1непряма
PyPIpluggy1.5.0непряма
PyPIpoethepoet0.18.1непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.50непряма
PyPIproto-plus1.26.0непряма
PyPIprotobuf5.29.6непряма
PyPIpsutil7.2.2непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpyarrow25.0.1непряма
PyPIpyasn10.6.1непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.1непряма
PyPIpycodestyle2.14.0непряма
PyPIpycparser3.11непряма
PyPIpyflakes3.4.0непряма
PyPIpygments2.19.1непряма
PyPIpyparsing3.2.1непряма
PyPIpytest8.4.2непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpytz2025.1непряма
PyPIpyvisa1.15.0непряма
PyPIpywin32308непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyzmq27.2.0непряма
PyPIqm-saas1.2.0непряма
PyPIreferencing0.37.0непряма
PyPIrequests2.33.1непряма
PyPIretrying1.3.4непряма
PyPIrpds-py0.30.0непряма
PyPIrsa4.9непряма
PyPIruamel-yaml0.19.1непряма
PyPIschema0.7.8непряма
PyPIsetuptools69.5.1непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIsympy1.13.3непряма
PyPItabulate0.10.0непряма
PyPItenacity9.0.0непряма
PyPIthreadpoolctl3.5.0непряма
PyPItinydb4.8.2непряма
PyPItomli2.2.1непряма
PyPItoolz1.2.0непряма
PyPItornado6.5.10непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItzdata2025.1непряма
PyPIuncertainties3.2.3непряма
PyPIurllib32.3.0непряма
PyPIversioningit3.3.0непряма
PyPIwcwidth0.2.13непряма
PyPIwebsockets16.1.1непряма
PyPIwerkzeug3.0.6непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.16непряма
PyPIwrapt2.5.1непряма
PyPIzipp3.21.0непряма
Сповіщення про залежності 18

Цей репозиторій не публікує пакета, який розпізнає індекс, тож оцінено його власний граф залежностей — 170 пакетів, серед яких є й піниї розробки та тестування, що ніколи не постачаються: 18 мають відомі сповіщення, з них 1 прямі.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
pillow11.1.0прямакритична4313.0.0
anyio4.8.0непрямакритична44.14.2
black24.10.0непрямакритична326.3.1
certifi2025.1.31непрямависока22026.10.19
pyasn10.6.1непрямависока100.6.4
setuptools69.5.1непрямависока683.0.0
urllib32.3.0непрямависока162.8.0
flask3.0.3непрямапомірна23.1.3
fonttools4.56.0непрямапомірна24.60.2
h24.3.0непрямапомірна24.4.1
hpack4.1.0непрямапомірна24.2.0
idna3.10непрямапомірна23.15
jinja23.1.5непрямапомірна23.1.6
marshmallow3.23.3непрямапомірна24.1.2
multidict6.7.1непрямапомірна26.9.1
pytest8.4.2непрямапомірна29.0.3
werkzeug3.0.6непрямапомірна83.1.9
pygments2.19.1непряманизька22.20.0

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 qua-platform/py-qua-tools. Читати поруч →

100scikit-learn/scikit-learnscikit-learn: machine learning in PythonВинятковий100open-telemetry/opentelemetry-pythonOpenTelemetry Python API and SDK Винятковий100PrefectHQ/prefectPrefect is a workflow orchestration framework for building resilient data pipelines in Python.Винятковий100matplotlib/matplotlibmatplotlib: plotting with PythonВинятковий100deepset-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.Винятковий100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. 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.