Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.16.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-21 03:03 UTC

Toblerity / Fiona

Fiona reads and writes geographic data files

Python · CythonBSD-3-Clause★ 1.245 Sterne⑂ 220 Forksseit Dez. 2011Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#python#gis#vector#gdal#ogr#cli#cython

Toblerity/Fiona erreicht einen Gesundheitsindex von 65 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (76/100) ab, am schwächsten bei Vitality (29/100). Zuletzt vor 515 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

65
gesamt / 100
Gut

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.

65
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 60 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 65 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

ToblerityOrganisation
33 Follower8 öffentliche Reposseit Juni 2011

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIFiona1.10.1-117vor 672 Tagengisvectorfeaturedata

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

29Gefährdet · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

3Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/36Push-Aktualität — letzter Push vor 515 Tagen
0/36Commit-Rhythmus — 0/52 Wochen mit Commits
0/18Commit-Volumen — 0 Commits im letzten Jahr
3/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year0
human_commit_share—
days_since_last_push515
active_weeks_last_year0

Release-Disziplin

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 25 Releases veröffentlicht
7.2/36Release-Aktualität — letztes Release vor 672 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 37,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count25
latest_release_tag1.10.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release672
mean_days_between_releases37,8
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?

76Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
50.2/60Stars — 1.245 Stars
19.5/25Forks — 220 Forks
9.1/15Watcher — 45 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks220
stars1.245
watchers45
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
7.2/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingnein
has_issue_templateja
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

68Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

41Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
8.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 64 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 69 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 37 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled69
top_contributor_share0,637

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
39.7/42Issue-Lösungsquote — 94 % der Issues geschlossen
25.1/30PR-Annahme — 527/629 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 12/20 approved changesets -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs527
open_issues45
closed_issues780
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,945
closed_unmerged_prs102
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

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
11/25Reichweite des Inhabers — 33 Follower von Toblerity
18.9/25Kontohistorie — 8 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 15 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers33
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginToblerity
public_repos8
account_age_days5.510
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
14/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 672 Tagen
20/20Versionshistorie — 117 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesFiona
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish672

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

69Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
0/16Linter-Konfiguration
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_confignein
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://fiona.readthedocs.io/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, gis, vector, gdal, ogr, cli, cython
has_wikija
homepagehttps://fiona.readthedocs.io/
docs_sitehttps://fiona.readthedocs.io/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

67Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
0/2.5CI-Tests — 0 out of 26 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
4.5/7.5Code-Review — Found 12/20 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 37 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
2.5/2.5Lizenz — license file detected
2.2/7.5Maintained — 0 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
0/5Packaging — keine Daten
1/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
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
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities — 15 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,9
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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_packages5
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:Fiona@1.10.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 5 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.

49Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
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—
agent_instruction_max_bytes—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
0/11Lint-/Format-Konfiguration
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
2/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_confignein
typecheck_configs—
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

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/121 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes39.240
source_files_sampled121
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

1.245GitHub-Sterne
69Mitwirkende
0Commits, letzte 12 Monate
515Tage seit letztem Push
25Releases
1Bus-Faktor
45offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9Gesamtwert

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 · 2026-07-21 03:03 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
0CI-Tests0 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 12/20 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 37 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
3Maintained0 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
2Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 2
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities15 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 6
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIattrs>=19.2.0pyproject.toml
PyPIcertifi—pyproject.toml
PyPIclick~=8.0pyproject.toml
PyPIclick-plugins>=1.0pyproject.toml
PyPIcligj>=0.5pyproject.toml
PyPIimportlib-metadata—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 52

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 8 direkte und 44 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIattrs—direkt
PyPIcertifi—direkt
PyPIcertifi2024.7.4direkt
PyPIclick—direkt
PyPIclick8.1.7direkt
PyPIclick-plugins—direkt
PyPIcligj—direkt
PyPIimportlib-metadata—direkt
PyPIaiohttp—indirekt
PyPIalabaster0.7.13indirekt
PyPIbabel2.12.1indirekt
PyPIboto3—indirekt
PyPIcharset-normalizer3.2.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcommonmark0.9.1indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIcoveralls—indirekt
PyPIcython—indirekt
PyPIdocutils0.19indirekt
PyPIfsspec—indirekt
PyPIidna3.7indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIjinja23.1.4indirekt
PyPImarkupsafe2.1.3indirekt
PyPIpackaging23.1indirekt
PyPIpydantic1.10.13indirekt
PyPIpygments2.16.1indirekt
PyPIpyparsing—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytz2022.6indirekt
PyPIrequests—indirekt
PyPIrequests2.32.0indirekt
PyPIrich12.6.0indirekt
PyPIrstcheck6.1.2indirekt
PyPIrstcheck-core1.0.3indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIshapely—indirekt
PyPIshellingham1.5.3indirekt
PyPIsnowballstemmer2.2.0indirekt
PyPIsphinx7.2.5indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp1.0.7indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp1.0.5indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.0.4indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp1.0.6indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml1.1.9indirekt
PyPItyper0.7.0indirekt
PyPItypes-docutils0.19.1.9indirekt
PyPItyping-extensions4.7.1indirekt
PyPIurllib32.2.2indirekt
PyPIwheel—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:Fiona@1.10.1 zieht 5 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

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Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.16.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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