Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-12 09:11 UTC

scverse / scanpy

Single-cell analysis in Python. Scales to >100M cells.

PythonBSD-3-Clause★ 2 559 зірок⑂ 774 форкиз січ. 2017 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#machine-learning#data-science#visualize-data#transcriptomics#bioinformatics#scanpy#anndata#python#scverse

scverse/scanpy має індекс здоров’я 98 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (99/100), найнижчий — AI Readiness (64/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

98
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»).

98
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 87 калібровано до 98 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

scverseОрганізація
1 557 підписників97 публічних репозиторіївз лист. 2021 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIscanpy1.12.4723 9119715 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

99Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

99Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
34.6/36Ритм комітів — 50/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 249 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year249
human_commit_share0,78
days_since_last_push0
active_weeks_last_year50

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 14 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~43,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tag1.13.0a2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release14
mean_days_between_releases43,8
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

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
55.3/60Зірки — 2 559 зірок
24.1/25Форки — 774 форків
9.4/15Спостерігачі — 50 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks774
stars2 559
watchers50
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_badges9
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateтак

Впровадження в екосистемі (завантаження)

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
78.1/80Щомісячні завантаження — 723 911 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesscanpy
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads723 911
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?

77Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

63Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
14.4/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 36% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 98 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 50 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled98
top_contributor_share0,36

Реактивність на issue та PR

75Добрий
Як обчислюється оцінка
32.9/42Вирішення issue — закрито 78% issue
26.7/30Прийняття PR — злито 1 909/2 146 вирішених PR
9.8/13Newcomer PR acceptance — злито 3/4 PR від новачків за 30 дн.
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 9/21 approved changesets -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
merged_prs1 909
open_issues447
closed_issues1 623
prs_merged_7d5
prs_decided_7d6
prs_merged_30d26
prs_decided_30d27
issue_closed_ratio0,784
closed_unmerged_prs237
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d4

Власність та опіка

76Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
23/25Охоплення власника — 1 557 підписників у scverse
22.6/25Послужний список — 97 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~4 р.
Використані вхідні дані
followers1 557
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginscverse
public_repos97
account_age_days1 746

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 15 дн. тому
20/20Історія версій — 97 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesscanpy
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish15

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigтак
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://scanpy.scverse.org
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 9 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsmachine-learning, data-science, visualize-data, transcriptomics, bioinformatics, scanpy, anndata, python, scverse
has_wikiні
homepagehttps://scanpy.scverse.org
docs_sitehttps://scanpy.scverse.org
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

77Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

71Добрий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 29 out of 29 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 9/21 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 50 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 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
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
0/7.5Signed-Releases — немає даних
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): 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_packages51
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:scanpy@1.12.4 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 51 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.

64Помірний · 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 78 з 78 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

72Добрий
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
0/10Відтворюване середовище
4/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 15 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
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,15

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.5/55Керовані розміри файлів — 2/215 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes92 430
source_files_sampled215
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 — notebooks
Використані вхідні дані
example_dirsnotebooks
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

2 559зірок GitHub
98контриб'юторів
249комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
2бас-фактор
447відкритих 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 ★ / 774 ⇿
0Зірки
774Форки
100Релізи

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.

020040060080075982017-032021-122026-09
Мажорні 0Мінорні 9Патчі 61

Кожна точка охоплює 9 днів.

OpenSSF Scorecard 7.1 / 10
7.1сукупно

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 · 2026-09-12 09:10 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests29 out of 29 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 9/21 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 50 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 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow 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
н/дSigned-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 23
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIanndata>=0.12.14pyproject.toml
PyPIfast-array-utils>=1.4pyproject.toml
PyPIh5py>=3.11pyproject.toml
PyPIjoblib—pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.10pyproject.toml
PyPInatsort—pyproject.toml
PyPInetworkx>=3.4pyproject.toml
PyPInumba>=0.61.2pyproject.toml
PyPInumpy>=2.2.5pyproject.toml
PyPIpackaging>=25pyproject.toml
PyPIpandas>=2.3pyproject.toml
PyPIpatsy—pyproject.toml
PyPIpynndescent>=0.5.13pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.6pyproject.toml
PyPIscipy>=1.15pyproject.toml
PyPIscverse-misc>=0.1.4pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.13.2pyproject.toml
PyPIsession-info2—pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.14.5pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPItyping-extensions—pyproject.toml
PyPIumap-learn>=0.5.12pyproject.toml
PyPIzarr>=3.2pyproject.toml
Усі залежності 36

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 17 прямих і 19 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIanndata—пряма
PyPIfast-array-utils—пряма
PyPIh5py—пряма
PyPImatplotlib—пряма
PyPInetworkx—пряма
PyPInumba—пряма
PyPInumpy—пряма
PyPIpackaging—пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpynndescent—пряма
PyPIscikit-learn—пряма
PyPIscipy—пряма
PyPIscverse-misc—пряма
PyPIseaborn—пряма
PyPIstatsmodels—пряма
PyPIumap-learn—пряма
PyPIzarr—пряма
PyPIdask—непряма
PyPIhv-anndata—непряма
PyPIigraph—непряма
PyPIillico—непряма
PyPIipython—непряма
PyPIleidenalg—непряма
PyPIlouvain—непряма
PyPImagic-impute—непряма
PyPImyst-nb—непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPInbsphinx—непряма
PyPIscanpydoc—непряма
PyPIscikit-image—непряма
PyPIscikit-misc—непряма
PyPIsphinx—непряма
PyPIsphinx-autodoc-typehints—непряма
PyPIsphinx-book-theme—непряма
PyPIsphinx-exec-jupyter—непряма
PyPIsphinx-issues—непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:scanpy@1.12.4 тягне 51 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 scverse/scanpy. Читати поруч →

98scverse/anndataAnnotated data.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.Винятковий99gradio-app/gradioBuild and share delightful machine learning apps, all in Python. 🌟 Star to support our work!Винятковий99kedro-org/kedroKedro is a toolbox for production-ready data science. It uses software engineering best practices to help you create data engineering and data science pipelines that are reproducible, maintainable, and modular.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.