Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.12.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-18 14:19 UTC

DataDog / dd-trace-py

Datadog Python APM Client

PythonEigene Lizenz★ 646 Sterne⑂ 526 Forksseit Juni 2016Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#datadog#tracing#profiling#apm#python#error-monitoring#security#ci#debugging#observability

DataDog/dd-trace-py erreicht einen Gesundheitsindex von 97 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (100/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (67/100). Zuletzt heute aktualisiert. 9 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

97
gesamt / 100
Außergewöhnlich

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

97
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 85 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 97 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Datadog, Inc.Organisation
3.223 Follower1.194 öffentliche Reposseit Aug. 2010

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIddtrace4.11.1-817vor 1 Tag

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

100Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 2.747 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year2.747
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 0,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv4.11.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases0,9
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

77Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45.6/60Stars — 646 Stars
22.7/25Forks — 526 Forks
15/15Watcher — 616 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks526
stars646
watchers616
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

97Außergewöhnlich · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
54/54Bus-Faktor — 9 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
20.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 10 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 100 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 17 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor9
contributors_sampled100
top_contributor_share0,102

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
38.9/42Issue-Lösungsquote — 93 % der Issues geschlossen
24.3/30PR-Annahme — 14.135/17.468 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs14.135
open_issues108
closed_issues1.353
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,926
closed_unmerged_prs3.333
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
25/25Reichweite des Inhabers — 3.223 Follower von DataDog
25/25Kontohistorie — 1.194 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 15 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers3.223
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginDataDog
public_repos1.194
account_age_days5.815
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 1 Tagen
20/20Versionshistorie — 817 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesddtrace
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish1

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

77Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 21 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://ddtrace.readthedocs.io/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 10 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdatadog, tracing, profiling, apm, python, error-monitoring, security, ci, debugging, observability
has_wikinein
homepagehttps://ddtrace.readthedocs.io/
docs_sitehttps://ddtrace.readthedocs.io/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

70Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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 17 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
5/5Fuzzing — project is fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 113 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

67Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .claude/CLAUDE.md, .cursor/rules/ai-guard.mdc, .cursor/rules/appsec.mdc, .cursor/rules/dd-trace-py.mdc, .cursor/rules/iast.mdc, .cursor/rules/isolated-responsibility.mdc, .cursor/rules/linting.mdc, .cursor/rules/native-code.mdc, .cursor/rules/repo-structure.mdc, .cursor/rules/review-ci.mdc, .cursor/rules/testing.mdc, AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files.claude/CLAUDE.md, .cursor/rules/ai-guard.mdc, .cursor/rules/appsec.mdc, .cursor/rules/dd-trace-py.mdc, .cursor/rules/iast.mdc, .cursor/rules/isolated-responsibility.mdc, .cursor/rules/linting.mdc, .cursor/rules/native-code.mdc, .cursor/rules/repo-structure.mdc, .cursor/rules/review-ci.mdc, .cursor/rules/testing.mdc, AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes19.056
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — ddtrace/appsec/_iast/_taint_tracking/_vendor/pybind11/pybind11/py.typed, ddtrace/py.typed, mypy.ini
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesCargo.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configsddtrace/appsec/_iast/_taint_tracking/_vendor/pybind11/pybind11/py.typed, ddtrace/py.typed, mypy.ini
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (ddtrace/appsec/_iast/_taint_tracking/_vendor/pybind11/pybind11/py.typed, ddtrace/py.typed, mypy.ini)
54.3/55Handhabbare Dateigrößen — 40/3.083 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes315.381
source_files_sampled3.083
oversized_source_files40

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
40/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — tests/contrib/grpc/hello.proto, tests/contrib/protobuf/schemas/message.proto, tests/contrib/protobuf/schemas/other_message.proto, tests/profiling/collector/pprof.proto
20/20MCP-Server
0/40Lauffähige Beispiele
Verwendete Eingangsdaten
example_dirs—
has_mcp_signalja
api_schema_filestests/contrib/grpc/hello.proto, tests/contrib/protobuf/schemas/message.proto, tests/contrib/protobuf/schemas/other_message.proto, tests/profiling/collector/pprof.proto
interfaces_expected_of—

Eckdaten

646GitHub-Sterne
100Mitwirkende
2.747Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
9Bus-Faktor
108offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Could not fetch pypi package 'ddwaf' from its registry
  • Resolved dependency list truncated to 2000 of 4038 packages (counts remain complete)

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 7.0 / 10
7.0Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-07-18 14:17 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 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 17 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities113 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 8
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIbytecode>=0.17.0,<1pyproject.toml
PyPIbytecode>=0.16.0,<1pyproject.toml
PyPIbytecode>=0.15.1,<1pyproject.toml
PyPIbytecode>=0.14.0,<1pyproject.toml
PyPIbytecode>=0.13.0,<1pyproject.toml
PyPIenvier~=0.6.1pyproject.toml
PyPIopentelemetry-api>=1,<2pyproject.toml
PyPIwrapt>=1,!=2.2.0,<3pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 4.038

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 35 direkte und 4.003 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.Aufgeführt sind die ersten 2000 Pakete, direkte zuerst — die Zählungen umfassen den vollständigen Graphen.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbytecode0.13.0direkt
PyPIbytecode0.15.1direkt
PyPIbytecode0.16.1direkt
PyPIbytecode0.17.0direkt
PyPIenvier0.5.2direkt
PyPIenvier0.6.1direkt
PyPIopentelemetry-api—direkt
PyPIopentelemetry-api1.0.0direkt
PyPIopentelemetry-api1.15.0direkt
PyPIopentelemetry-api1.22.0direkt
PyPIopentelemetry-api1.24.0direkt
PyPIopentelemetry-api1.26.0direkt
PyPIopentelemetry-api1.29.0direkt
PyPIopentelemetry-api1.30.0direkt
PyPIopentelemetry-api1.34.0direkt
PyPIopentelemetry-api1.34.1direkt
PyPIopentelemetry-api1.36.0direkt
PyPIopentelemetry-api1.37.0direkt
PyPIopentelemetry-api1.38.0direkt
PyPIopentelemetry-api1.39.1direkt
PyPIopentelemetry-api1.40.0direkt
PyPIopentelemetry-api1.41.0direkt
PyPIopentelemetry-api1.41.1direkt
PyPIopentelemetry-api1.42.1direkt
PyPIopentelemetry-api1.43.0direkt
PyPIwrapt—direkt
PyPIwrapt1.15.0direkt
PyPIwrapt1.16.0direkt
PyPIwrapt1.17.0direkt
PyPIwrapt1.17.2direkt
PyPIwrapt1.17.3direkt
PyPIwrapt2.0.1direkt
PyPIwrapt2.1.2direkt
PyPIwrapt2.2.1direkt
PyPIwrapt2.2.2direkt
crates.ioadler22.0.1indirekt
crates.ioaho-corasick1.1.4indirekt
crates.ioallocator-api20.2.21indirekt
crates.ioandroid_system_properties0.1.5indirekt
crates.ioanstream1.0.0indirekt
crates.ioanstyle1.0.14indirekt
crates.ioanstyle-parse1.0.0indirekt
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crates.iohttparse1.10.1indirekt
crates.iohyper1.10.1indirekt
crates.iohyper-rustls0.27.9indirekt
crates.iohyper-util0.1.20indirekt
crates.ioiana-time-zone0.1.65indirekt
crates.ioiana-time-zone-haiku0.1.2indirekt
crates.ioicu_collections2.2.0indirekt
crates.ioicu_locale_core2.2.0indirekt
crates.ioicu_normalizer2.2.0indirekt
crates.ioicu_normalizer_data2.2.0indirekt
crates.ioicu_properties2.2.0indirekt
crates.ioicu_properties_data2.2.0indirekt
crates.ioicu_provider2.2.0indirekt
crates.ioident_case1.0.1indirekt
crates.ioidna1.1.0indirekt
crates.ioidna_adapter1.2.2indirekt
crates.ioindexmap1.9.3indirekt
crates.ioindexmap2.14.0indirekt
crates.ioipconfig0.3.4indirekt
crates.ioipnet2.12.0indirekt
crates.iois_terminal_polyfill1.70.2indirekt
crates.ioitertools0.14.0indirekt
crates.ioitoa1.0.18indirekt
crates.iojni0.21.1indirekt
crates.iojni0.22.4indirekt
crates.iojni-macros0.22.4indirekt
crates.iojni-sys0.3.1indirekt
crates.iojni-sys0.4.1indirekt
crates.iojni-sys-macros0.4.1indirekt
crates.iojobserver0.1.34indirekt
crates.iojs-sys0.3.103indirekt
crates.iokonst0.2.20indirekt
crates.iokonst_macro_rules0.2.19indirekt
crates.iolazy_static1.5.0indirekt
crates.iolibc0.2.186indirekt
crates.iolibdd-alloc1.0.0indirekt
crates.iolibdd-capabilities2.0.0indirekt
crates.iolibdd-capabilities-impl2.0.0indirekt
crates.iolibdd-common5.0.0indirekt
crates.iolibdd-common-ffi37.0.0indirekt
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