Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.25.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-21 22:33 UTC

whylabs / whylogs

An open-source data logging library for machine learning models and data pipelines. 📚 Provides visibility into data quality & model performance over time. 🛡️ Supports privacy-preserving data collection, ensuring safety & robustness. 📈

Jupyter Notebook · Python · HTMLApache-2.0★ 2 828 зірок⑂ 143 форкиз серп. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
#ai-pipelines#approximate-statistics#statistical-properties#data-quality#calculate-statistics#python#logging#mlops#dataops#ml-pipelines#data-pipeline#dataset#machine-learning#data-science#analytics#constraints#data-constraints#model-performance

whylabs/whylogs має індекс здоров’я 34 зі 100, що відповідає смузі «У зоні ризику». Найвищий показник — Community & Adoption (87/100), найнижчий — Vitality (28/100). Останнє оновлення було 557 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

34
загалом / 100
У зоні ризику

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»).

34
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 65 калібровано до 75 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

WhyLabsОрганізація
189 підписників40 публічних репозиторіївз жовт. 2019 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIwhylogsвказує на інший репозиторій — не оцінюється1.6.4157 722339594 дні тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

28У зоні ризику · 21% загального індексу

Активність розробки

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/36Свіжість push — останній push 557 дн. тому
0/36Ритм комітів — 0/52 тижнів із комітами
0/18Обсяг комітів — 0 комітів за останній рік
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
commits_last_year0
human_commit_share0,99
days_since_last_push557
active_weeks_last_year0

Дисципліна релізів

68Добрий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
7.2/36Свіжість релізів — останній реліз 594 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~9,4 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv1.6.4
releases_from_tagsні
days_since_latest_release594
mean_days_between_releases9,4
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?

87Відмінний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
56/60Зірки — 2 828 зірок
17.9/25Форки — 143 форків
8.3/15Спостерігачі — 32 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks143
stars2 828
watchers32
growth_stateorganic
growth_factor_pct100

Здоров'я спільноти

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
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_badges—
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_services—
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

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

82Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
15.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 30% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 22 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled22
top_contributor_share0,304

Реактивність на issue та PR

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
41.9/42Вирішення issue — закрито 100% issue
26.6/30Прийняття PR — злито 1 034/1 167 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Використані вхідні дані
merged_prs1 034
open_issues1
closed_issues434
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,998
closed_unmerged_prs133
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

88Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
16.4/25Охоплення власника — 189 підписників у whylabs
23.7/25Послужний список — 40 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~6 р.
Використані вхідні дані
followers189
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginwhylabs
public_repos40
account_age_days2 470
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

74Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

74Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 8 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — .flake8
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

75Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://whylogs.readthedocs.io/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 18 тем
10/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsai-pipelines, approximate-statistics, statistical-properties, data-quality, calculate-statistics, python, logging, mlops, dataops, ml-pipelines, data-pipeline, dataset, machine-learning, data-science, analytics, constraints, data-constraints, model-performance
has_wikiтак
homepagehttps://whylogs.readthedocs.io/
docs_sitehttps://whylogs.readthedocs.io/
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

54Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

42Слабкий
Як обчислюється оцінка
6.8/7.5Binary-Artifacts — binaries present in source code
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
0/2.5CI-Tests — 0 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
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 6 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
0/7.5Maintained — 0 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
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 — 143 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,2
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): 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_packages13
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:whylogs@1.6.4 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 13 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.

60Помірний · 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 94 з 99 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,949
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

61Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — python/Makefile, python/docs/Makefile, python/examples/integrations/bentoml/Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — .flake8
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, 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_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filespython/Makefile, python/docs/Makefile, python/examples/integrations/bentoml/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifestsjava/build.gradle.kts, java/core-bundle/build.gradle.kts, java/core/build.gradle.kts, java/smoketest/build.gradle, java/spark-bundle/build.gradle.kts, java/spark/build.gradle.kts
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Jupyter Notebook без конфігурації перевірки типів
54.7/55Керовані розміри файлів — 2/395 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes270 687
source_files_sampled395
oversized_source_files2

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
40/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — proto/src/whylogs_messages.proto, proto/v0/v0_constraints.proto, proto/v0/v0_messages.proto, proto/v0/v0_summaries.proto, python/examples/integrations/flask_streaming/swagger.yaml
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_filesproto/src/whylogs_messages.proto, proto/v0/v0_constraints.proto, proto/v0/v0_messages.proto, proto/v0/v0_summaries.proto, python/examples/integrations/flask_streaming/swagger.yaml
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

2 828зірок GitHub
22контриб'юторів
0комітів за останні 12 місяців
557днів від останнього пушу
100релізів
2бас-фактор
1відкритих issue
Maven, PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • pypi package 'whylogs' points at a different repository (https://docs.whylabs.ai); excluded from ecosystem scoring

Докладніше

Історія зірок і форків 2 828 ★ / 143 ⇿
2 828Зірки
143Форки
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.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

05001 0001 5002 0002 5003 0002 828143552020-092023-082026-07
Мажорні 0Мінорні 4Патчі 96

Кожна точка охоплює 6 днів.

OpenSSF Scorecard 4.2 / 10
4.2сукупно

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 · 2026-07-21 22:32 UTC

9Binary-Artifactsbinaries present in source code
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
0CI-Tests0 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 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
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
0Vulnerabilities143 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 35
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIwhylogs-sketching>=3.4.1.dev3python/pyproject.toml
PyPIprotobuf>=3.19.4python/pyproject.toml
PyPIimportlib-metadata<4.3python/pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=3.10python/pyproject.toml
PyPIwhylabs-client^0.6.15python/pyproject.toml
PyPIrequests^2.27python/pyproject.toml
PyPIbackoff^2.2.1python/pyproject.toml
PyPIplatformdirs^3.5.0python/pyproject.toml
PyPIpybars3^0.9python/pyproject.toml
PyPIipython*python/pyproject.toml
PyPIscipy—python/pyproject.toml
PyPInumpy—python/pyproject.toml
PyPIpandas*python/pyproject.toml
PyPIsphinx*python/pyproject.toml
PyPIsphinx-autoapi*python/pyproject.toml
PyPIsphinx-copybutton^0.5.0python/pyproject.toml
PyPImyst-parser^0.17.2python/pyproject.toml
PyPIfuro^2022.3.4python/pyproject.toml
PyPIsphinx-autobuild^2021.3.14python/pyproject.toml
PyPIsphinxext-opengraph^0.6.3python/pyproject.toml
PyPIsphinx-inline-tabs*python/pyproject.toml
PyPIipython_genutils^0.2.0python/pyproject.toml
PyPInbsphinx^0.8.9python/pyproject.toml
PyPInbconvert^7.0.0python/pyproject.toml
PyPIboto3^1.22.13python/pyproject.toml
PyPImlflow-skinny—python/pyproject.toml
PyPIdatabricks-cli^0.8.0python/pyproject.toml
PyPIgoogle-cloud-storage^2.5.0python/pyproject.toml
PyPIpyarrow>=8.0.0, <13python/pyproject.toml
PyPIpyspark^3.0.0python/pyproject.toml
PyPIfaster-fifo^1.4.5python/pyproject.toml
PyPIorjson^3.8.10python/pyproject.toml
PyPIPillow—python/pyproject.toml
PyPIscikit-learn—python/pyproject.toml
PyPIfugue^0.8.1python/pyproject.toml
Усі залежності 245

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 46 прямих і 199 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIbackoff2.2.1пряма
PyPIboto31.33.13пряма
PyPIdatabricks-cli0.8.7пряма
PyPIfaster-fifo1.4.7пряма
PyPIfugue0.8.6пряма
PyPIfuro2022.9.29пряма
PyPIgoogle-cloud-storage2.16.0пряма
PyPIimportlib-metadata4.2.0пряма
PyPIipython7.34.0пряма
PyPIipython-genutils0.2.0пряма
PyPImlflow-skinny1.27.0пряма
PyPImlflow-skinny2.13.0пряма
PyPImyst-parser0.17.2пряма
PyPInbconvert7.6.0пряма
PyPInbsphinx0.8.12пряма
PyPInumpy—пряма
PyPInumpy1.21.6пряма
PyPInumpy1.26.4пряма
PyPIorjson3.9.7пряма
PyPIpandas—пряма
PyPIpandas1.3.2пряма
PyPIpandas1.3.5пряма
PyPIpillow10.3.0пряма
PyPIpillow9.5.0пряма
PyPIplatformdirs3.11.0пряма
PyPIprotobuf4.24.4пряма
PyPIpyarrow12.0.1пряма
PyPIpybars30.9.7пряма
PyPIpyspark3.4.3пряма
PyPIrequests2.22.0пряма
PyPIrequests2.31.0пряма
PyPIscikit-learn—пряма
PyPIscikit-learn1.0.2пряма
PyPIscikit-learn1.1.1пряма
PyPIscikit-learn1.5.0пряма
PyPIscipy1.13.0пряма
PyPIscipy1.7.3пряма
PyPIsphinx4.3.2пряма
PyPIsphinx-autoapi2.0.1пряма
PyPIsphinx-autobuild2021.3.14пряма
PyPIsphinx-copybutton0.5.2пряма
PyPIsphinx-inline-tabs2023.4.21пряма
PyPIsphinxext-opengraph0.6.3пряма
PyPItyping-extensions4.7.1пряма
PyPIwhylabs-client0.6.15пряма
PyPIwhylogs-sketching3.4.1.dev3пряма
PyPI2to31.0непряма
PyPIadagio0.2.4непряма
PyPIalabaster0.7.13непряма
PyPIansiwrap0.8.4непряма
PyPIantlr4-python3-runtime4.11.1непряма
PyPIappdirs1.4.4непряма
PyPIappnope0.1.4непряма
PyPIastroid2.11.7непряма
PyPIattrs23.2.0непряма
PyPIautoflake1.7.8непряма
PyPIbabel2.14.0непряма
PyPIbackcall0.2.0непряма
PyPIbeautifulsoup44.12.3непряма
PyPIbentoml—непряма
PyPIblack22.12.0непряма
PyPIbleach6.0.0непряма
PyPIbotocore1.33.13непряма
PyPIbump2version1.0.1непряма
PyPIcachetools5.3.3непряма
PyPIcertifi2024.2.2непряма
PyPIcffi1.15.1непряма
PyPIcfgv3.3.1непряма
PyPIcharset-normalizer3.3.2непряма
PyPIclick8.1.7непряма
PyPIcloudpickle2.2.1непряма
PyPIcloudpickle3.0.0непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIconfigparser5.3.0непряма
PyPIcoverage7.2.7непряма
PyPIcryptography42.0.7непряма
PyPIcython3.0.10непряма
PyPIdebugpy1.7.0непряма
PyPIdecorator5.1.1непряма
PyPIdefusedxml0.7.1непряма
PyPIdeprecated1.2.14непряма
PyPIdistlib0.3.8непряма
PyPIdocutils0.17.1непряма
PyPIentrypoints0.4непряма
PyPIexceptiongroup1.2.1непряма
PyPIexecnet2.1.1непряма
PyPIfastapi—непряма
PyPIfastjsonschema2.19.1непряма
PyPIfilelock3.12.2непряма
PyPIfindspark2.0.1непряма
PyPIflake85.0.4непряма
PyPIflasgger0.9.5непряма
PyPIflask2.0.1непряма
PyPIflask-cors3.0.10непряма
PyPIflask-pydantic0.8.0непряма
PyPIfs2.4.16непряма
PyPIfsspec2023.1.0непряма
PyPIfugue-sql-antlr0.1.8непряма
PyPIgcp-storage-emulator2022.6.11непряма
PyPIgitdb4.0.11непряма
PyPIgitpython3.1.43непряма
PyPIgoogle-api-core2.19.0непряма
PyPIgoogle-auth2.29.0непряма
PyPIgoogle-cloud-core2.4.1непряма
PyPIgoogle-crc32c1.3.0непряма
PyPIgoogle-resumable-media2.7.0непряма
PyPIgoogleapis-common-protos1.63.0непряма
PyPIgunicorn20.1.0непряма
PyPIhttpretty1.1.4непряма
PyPIidentify2.5.24непряма
PyPIidna3.7непряма
PyPIimagesize1.4.1непряма
PyPIimportlib-resources5.12.0непряма
PyPIiniconfig2.0.0непряма
PyPIipykernel6.16.2непряма
PyPIisort5.11.5непряма
PyPIjaraco-classes3.2.3непряма
PyPIjedi0.19.1непряма
PyPIjeepney0.8.0непряма
PyPIjinja23.1.4непряма
PyPIjmespath1.0.1непряма
PyPIjoblib—непряма
PyPIjoblib1.0.1непряма
PyPIjoblib1.3.2непряма
PyPIjoblib1.4.2непряма
PyPIjsonschema4.17.3непряма
PyPIjupyter-client7.4.9непряма
PyPIjupyter-core4.12.0непряма
PyPIjupyterlab-pygments0.2.2непряма
PyPIkeyring23.9.3непряма
PyPIlazy-object-proxy1.9.0непряма
PyPIlivereload2.6.3непряма
PyPImarkdown-it-py2.2.0непряма
PyPImarkupsafe2.1.5непряма
PyPImatplotlib-inline0.1.6непряма
PyPImccabe0.7.0непряма
PyPImdit-py-plugins0.3.5непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImistune3.0.2непряма
PyPImore-itertools9.1.0непряма
PyPImoto4.2.14непряма
PyPImypy0.991непряма
PyPImypy-extensions1.0.0непряма
PyPImypy-protobuf3.4.0непряма
PyPInbclient0.7.4непряма
PyPInbformat5.8.0непряма
PyPInest-asyncio1.6.0непряма
PyPInodeenv1.8.0непряма
PyPIopentelemetry-api1.16.0непряма
PyPIopentelemetry-sdk1.16.0непряма
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.37b0непряма
PyPIpackaging24.0непряма
PyPIpandas-stubs1.2.0.62непряма
PyPIpandocfilters1.5.1непряма
PyPIpapermill2.4.0непряма
PyPIparso0.8.4непряма
PyPIpathspec0.11.2непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpickleshare0.7.5непряма
PyPIpkginfo1.10.0непряма
PyPIpkgutil-resolve-name1.3.10непряма
PyPIpluggy1.2.0непряма
PyPIpre-commit2.20.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.43непряма
PyPIproto-plus1.23.0непряма
PyPIpsutil5.9.8непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpy4j0.10.9.7непряма
PyPIpyasn10.5.1непряма
PyPIpyasn1-modules0.3.0непряма
PyPIpycodestyle2.9.1непряма
PyPIpycparser2.21непряма
PyPIpydantic1.8.2непряма
PyPIpyflakes2.5.0непряма
PyPIpygments2.17.2непряма
PyPIpymeta30.5.1непряма
PyPIpyright1.1.385непряма
PyPIpyrsistent0.19.3непряма
PyPIpytest7.4.4непряма
PyPIpytest-cov4.1.0непряма
PyPIpytest-mock3.11.1непряма
PyPIpytest-spark0.6.0непряма
PyPIpytest-xdist3.6.1непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-dotenv0.19.0непряма
PyPIpytz2024.1непряма
PyPIpywin32306непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.2непряма
PyPIpyyaml6.0.1непряма
PyPIpyzmq26.0.3непряма
PyPIqpd0.4.4непряма
PyPIreadme-renderer37.3непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIresponses0.23.3непряма
PyPIrfc39862.0.0непряма
PyPIrich13.7.1непряма
PyPIrsa4.9непряма
PyPIruff0.4.4непряма
PyPIs3transfer0.8.2непряма
PyPIsecretstorage3.3.3непряма
PyPIsetuptools68.0.0непряма
PyPIsix1.16.0непряма
PyPIsmmap5.0.1непряма
PyPIsnowballstemmer2.2.0непряма
PyPIsoupsieve2.4.1непряма
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2непряма
PyPIsphinxcontrib-applehelp1.0.2непряма
PyPIsphinxcontrib-devhelp1.0.2непряма
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.0.0непряма
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1непряма
PyPIsphinxcontrib-qthelp1.0.3непряма
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml1.1.5непряма
PyPIsqlglot24.0.0непряма
PyPIsqlparse0.5.0непряма
PyPItabulate0.9.0непряма
PyPItenacity8.2.3непряма
PyPItextwrap30.9.2непряма
PyPIthreadpoolctl3.1.0непряма
PyPIthreadpoolctl3.5.0непряма
PyPItinycss21.2.1непряма
PyPItoml0.10.2непряма
PyPItomli2.0.1непряма
PyPItornado6.2непряма
PyPItqdm4.66.4непряма
PyPItraitlets5.9.0непряма
PyPItriad0.9.1непряма
PyPItwine4.0.2непряма
PyPItyped-ast1.5.5непряма
PyPItypes-protobuf4.24.0.4непряма
PyPItypes-python-dateutil2.8.19.14непряма
PyPItypes-pyyaml6.0.12.12непряма
PyPItypes-requests2.30.0.0непряма
PyPItypes-urllib31.26.25.14непряма
PyPIunidecode1.3.8непряма
PyPIurllib31.26.18непряма
PyPIutils1.0.1непряма
PyPIuvicorn—непряма
PyPIvirtualenv20.4.7непряма
PyPIwcwidth0.2.13непряма
PyPIwebencodings0.5.1непряма
PyPIwerkzeug2.2.3непряма
PyPIwhylogs—непряма
PyPIwrapt1.16.0непряма
PyPIxmltodict0.13.0непряма
PyPIzipp3.15.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:whylogs@1.6.4 тягне 13 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 whylabs/whylogs. Читати поруч →

98feast-dev/feastThe Open Source Feature Store for AI/MLВинятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий99kedro-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.Винятковий98voxel51/fiftyoneRefine high-quality datasets and visual AI modelsВинятковий98dagster-io/dagsterAn orchestration platform for the development, production, and observation of data assets.Винятковий100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.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 v0.25.0 — повна методологія · вікі метрик.

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