Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-23 11:38 UTC

PyCQA / pydocstyle

docstring style checker

PythonMIT★ 1.115 Sterne⑂ 188 Forksseit Jan. 2012archiviertAuf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

PyCQA/pydocstyle erreicht einen Gesundheitsindex von 19 von 100 und liegt damit im Bereich Kritisch. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (84/100) ab, am schwächsten bei Vitality (21/100). Das Repository ist archiviert, weitere Wartung ist daher nicht zu erwarten.

19
gesamt / 100
Kritisch

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.

19
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 55 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 57 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

1.030 Follower29 öffentliche Reposseit Sept. 2014

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIpydocstyle6.3.04.011.16122vor 1374 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

21Gefährdet · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1.084 Tagen
0/36Commit-Rhythmus — 0/52 Wochen mit Commits
0/18Commit-Volumen — 0 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year0
human_commit_share1
days_since_last_push1.084
active_weeks_last_year0
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 17 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1.374 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 97,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count17
latest_release_tag6.3.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1.374
mean_days_between_releases97,6

Community & Verbreitung

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

72Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
49.4/60Stars — 1.115 Stars
18.9/25Forks — 188 Forks
0/15Watcher — 2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks188
stars1.115
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges7
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 4.011.161 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespydocstyle
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4.011.161
unverified_packages_excluded—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

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

61Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
10.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 52 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 85 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled85
top_contributor_share0,515
Wie die Bewertung erfolgt
28/42Issue-Lösungsquote — 67 % der Issues geschlossen
22.7/30PR-Annahme — 235/310 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs235
open_issues113
closed_issues225
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,666
closed_unmerged_prs75
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
21.7/25Reichweite des Inhabers — 1.030 Follower von PyCQA
22.8/25Kontohistorie — 29 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.030
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginPyCQA
public_repos29
account_age_days4.423
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
4/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 1.374 Tagen
20/20Versionshistorie — 22 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespydocstyle
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish1.374

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

84Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort]), tox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — http://pydocstyle.org
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 3 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, linter, docstrings
has_wikinein
homepagehttp://pydocstyle.org
docs_sitehttp://pydocstyle.org
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

40Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
25/25Lockfiles für Abhängigkeiten — poetry.lock
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfilespoetry.lock
manifestspyproject.toml, requirements.txt
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_confignein

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages1
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:pydocstyle@6.3.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 1 Paketen. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

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.

54Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
34.1/40Lesbare Commit-Historie — 64 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,64
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort]), tox.ini
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/38 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes47.225
source_files_sampled38
oversized_source_files0

Eckdaten

1.115GitHub-Sterne
85Mitwirkende
0Commits, letzte 12 Monate
1.084Tage seit letztem Push
17Releases
1Bus-Faktor
113offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 188 ⇿
0Sterne
188Forks
17Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

0408012016020018442012-062019-052026-05
Major 3Minor 7Patch 7

Jeder Punkt umfasst 13 Tage.

Direkte Abhängigkeiten 3
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIsnowballstemmer>=2.2.0pyproject.toml
PyPItomli>=1.2.3pyproject.toml
PyPIimportlib-metadata>=2.0.0,<5.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 18

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 6 direkte und 12 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIimportlib-metadata—direkt
PyPIimportlib-metadata4.8.3direkt
PyPIsnowballstemmer—direkt
PyPIsnowballstemmer2.2.0direkt
PyPItomli—direkt
PyPItomli1.2.3direkt
PyPI-—indirekt
PyPIblack22.3indirekt
PyPIisort5.4.2indirekt
PyPIjinja2—indirekt
PyPImypy0.930indirekt
PyPIpytest6.2.5indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme—indirekt
PyPItox—indirekt
PyPItypes-setuptools—indirekt
PyPItyping-extensions4.1.1indirekt
PyPIzipp3.6.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pydocstyle@6.3.0 zieht 1 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.