Сравнение репозиториев
Лучшее значение в строке выделено фоном. Категория без данных в сравнении не участвует. Как считается оценка
Главные различия
- Документацияfastapi-ml-lab78противletsgo22разница 56
- Issuesfastapi-ml-lab50противdatahint5разница 45
- Code healthfastapi-ml-lab100противdatahint90разница 10
| datahintzylex27Низкая | fastapi-ml-labagolubevdev56Удовлетворительно | letsgozomgtech28Низкая | |
|---|---|---|---|
| Место в рейтинге | 12 563–12 936 из 21 884 | 244–316 из 21 884 | 12 090–12 562 из 21 884 |
| Охват метрикнасколько оценка опирается на данные | 100% | 100% | 82% |
| Активностьвес 15% | 7 | 10лучшее значение | 10лучшее значение |
| Документациявес 15% | 26 | 78лучшее значение | 22 |
| Issuesвес 15% | 5 | 50лучшее значение | 50лучшее значение |
| Code healthвес 10% | 90 | 100лучшее значение | нет данных |
| Лайкив оценку не входят | 0 | 0 | 0 |
| Язык | SQLPL | Jupyter Notebook | — |
| Размер | Средний | Небольшой | Небольшой |
| Последний коммит | 15 мар 2026 | 13 июн 2026лучшее значение | 6 янв 2026 |
| Половину коммитов делают | нет данных | 1 человек | нет данных |
| Доля зависших issues | 100% (5 из 5) | нет данных | нет данных |
| Первый ответ на issue | нет ответов | нет данных | нет данных |
| Доля файлов с тестами | не найдены | 11% (3 из 28)лучшее значение | нет данных |
Оценка за 90 дней
Точные значения в таблице выше и в подсказке при наведении
- datahint
- fastapi-ml-lab
- letsgo