Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-16 21:51 UTC

wkentaro / labelme

Image annotation with Python. Supports polygon, rectangle, circle, line, point, and AI-assisted annotation.

PythonGPL-3.0★ 16 173 зірки⑂ 3 708 форківз трав. 2016 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаДесктопний застосунокяк це визначено
#image-annotation#python#computer-vision#annotations#deep-learning#semantic-segmentation#instance-segmentation#video-annotation#classification

wkentaro/labelme має індекс здоров’я 93 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (98/100), найнижчий — Security (65/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

93
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»).

93
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 79 калібровано до 93 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Kentaro WadaОсобистий обліковий запис
2 551 підписник358 публічних репозиторіївз трав. 2013 р.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIlabelme7.5.030 2642392 дні тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

98Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
32.5/36Ритм комітів — 47/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 1 990 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 29 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year1 990
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year47

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 2 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~8,1 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv7.5.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases8,1
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?

75Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

97Винятковий
Як обчислюється оцінка
60/60Зірки — 16 173 зірок
25/25Форки — 3 708 форків
12.1/15Спостерігачі — 152 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks3 708
stars16 173
watchers152
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (GPL-3.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges3
has_contributingні
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?

67Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

35Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
2.2/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 90% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 66 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 21 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled66
top_contributor_share0,903

Реактивність на issue та PR

73Добрий
Як обчислюється оцінка
34.9/42Вирішення issue — закрито 83% issue
23.8/30Прийняття PR — злито 1 109/1 399 вирішених PR
13/13Newcomer PR acceptance — злито 2/2 PR від новачків за 30 дн.
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/10 approved changesets -- score normalized to 1
Використані вхідні дані
merged_prs1 109
open_issues166
closed_issues819
prs_merged_7d31
prs_decided_7d31
prs_merged_30d58
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,831
closed_unmerged_prs290
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2

Власність та опіка

74Добрий
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
24.5/25Охоплення власника — 2 551 підписників у wkentaro
25/25Послужний список — 358 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~13 р.
Використані вхідні дані
followers2 551
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginwkentaro
public_repos358
account_age_days4 886
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 2 дн. тому
20/20Історія версій — 239 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageslabelme
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish2

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

86Відмінний · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 10 out of 10 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

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://labelme.io
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 9 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsimage-annotation, python, computer-vision, annotations, deep-learning, semantic-segmentation, instance-segmentation, video-annotation, classification
has_wikiні
homepagehttps://labelme.io
docs_sitehttps://labelme.io
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

65Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

56Помірний
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 — 10 out of 10 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
0.8/7.5Code-Review — Found 1/10 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 21 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 29 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
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
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,6
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_packages47
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:labelme@7.5.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 47 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.

78Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://labelme.io/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 100 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://labelme.io/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes1 180

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
lockfilesuv.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

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.1/55Керовані розміри файлів — 3/188 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes135 069
source_files_sampled188
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
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

16 173зірок GitHub
66контриб'юторів
1 990комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
1бас-фактор
166відкритих 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 ★ / 3 708 ⇿
0Зірки
3 708Форки
49Релізи

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.

2 5002 7503 0003 2503 5003 7503 708112023-022024-112026-09
Мажорні 2Мінорні 17Патчі 24

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6сукупно

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 · 2026-09-16 21:51 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 1/10 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 21 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 29 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow 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
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 13
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIimgviz>=2.0.0pyproject.toml
PyPIloguru>=0.7pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.7pyproject.toml
PyPInatsort>=7.1.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24pyproject.toml
PyPIonnxruntime>=1.23.2pyproject.toml
PyPIosam>=0.4.0pyproject.toml
PyPIpillow>=2.8pyproject.toml
PyPIpyside6>=6.8pyproject.toml
PyPIscipy>=1.8pyproject.toml
PyPIscikit-image>=0.21pyproject.toml
PyPItifffile>=2024.1.30pyproject.toml
PyPIruamel-yaml>=0.18pyproject.toml
Усі залежності 117

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 13 прямих і 104 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIimgviz2.0.0пряма
PyPIloguru0.7.3пряма
PyPImatplotlib3.10.8пряма
PyPInatsort8.4.0пряма
PyPInumpy2.4.4пряма
PyPIonnxruntime1.24.4пряма
PyPIosam0.4.0пряма
PyPIpillow12.3.0пряма
PyPIpyside66.11.1пряма
PyPIruamel-yaml0.19.1пряма
PyPIscikit-image0.26.0пряма
PyPIscipy1.17.1пряма
PyPItifffile2026.4.11пряма
PyPIannotated-doc0.0.4непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIbeautifulsoup44.14.3непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.7непряма
PyPIclick8.3.2непряма
PyPIcmap0.7.2непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcontourpy1.3.3непряма
PyPIcoverage7.13.5непряма
PyPIcryptography50.0.0непряма
PyPIcycler0.12.1непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIfilelock3.28.0непряма
PyPIflatbuffers25.12.19непряма
PyPIfonttools4.62.1непряма
PyPIgdown6.0.0непряма
PyPIgruff0.0.10непряма
PyPIid1.6.1непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIimageio2.37.3непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipython9.12.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIjaraco-classes3.4.0непряма
PyPIjaraco-context6.1.2непряма
PyPIjaraco-functools4.4.0непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjeepney0.9.0непряма
PyPIjinja23.1.6непряма
PyPIkeyring25.7.0непряма
PyPIkiwisolver1.5.0непряма
PyPIlazy-loader0.5непряма
PyPImaison2.0.2непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.1непряма
PyPImdformat1.0.0непряма
PyPImdformat-frontmatter2.0.10непряма
PyPImdit-py-plugins0.5.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImore-itertools11.0.2непряма
PyPImpmath1.3.0непряма
PyPInetworkx3.6.1непряма
PyPInh30.3.4непряма
PyPIpackaging26.1непряма
PyPIparso0.8.6непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIplatformdirs4.9.6непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIprotobuf7.34.1непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.13.2непряма
PyPIpydantic-core2.46.2непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpyparsing3.3.2непряма
PyPIpyside6-addons6.11.1непряма
PyPIpyside6-essentials6.11.1непряма
PyPIpysocks1.7.1непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-qt4.5.0непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIreadme-renderer44.0непряма
PyPIrequests2.33.1непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrfc39862.0.0непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIruff0.12.12непряма
PyPIruyaml0.91.0непряма
PyPIsecretstorage3.5.0непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIshellingham1.5.4непряма
PyPIshiboken66.11.1непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsoupsieve2.8.4непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPIsympy1.14.0непряма
PyPItaplo0.9.3непряма
PyPItowncrier25.8.0непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItwine6.2.0непряма
PyPIty0.0.31непряма
PyPItyper0.24.1непряма
PyPItypes-pillow10.2.0.20240822непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItypos1.45.1непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIwcwidth0.6.0непряма
PyPIwin32-setctime1.2.0непряма
PyPIyamlfix1.19.1непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:labelme@7.5.0 тягне 47 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 wkentaro/labelme. Читати поруч →

99ultralytics/ultralyticsUltralytics YOLO27, YOLO26, YOLO11, YOLOv8 — object detection, instance segmentation, semantic segmentation, image classification, pose estimation, object trackingВинятковий99voxel51/fiftyoneRefine high-quality datasets and visual AI modelsВинятковий98openvinotoolkit/nncfNeural Network Compression Framework for enhanced OpenVINO™ inferenceВинятковий98autogluon/autogluonFast and Accurate ML in 3 Lines of CodeВинятковий97roboflow/rf-detrRF-DETR is a real-time object detection and segmentation model architecture developed by Roboflow, SOTA on COCO, designed for fine-tuning. [ICLR 2026] Винятковий97lance-format/lanceOpen Lakehouse Format for Multimodal AI. Convert from Parquet in 2 lines of code for 100x faster random access, vector index, and data versioning. Compatible with Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow, and PyTorch with more integrations coming..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.