Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.11.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-16 23:47 UTC

alexmojaki / executing

Get information about what a Python frame is currently doing, particularly the AST node being executed

PythonMIT★ 397 Sterne⑂ 39 Forksseit Mai 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#python

alexmojaki/executing erreicht einen Gesundheitsindex von 69 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (72/100) ab, am schwächsten bei Security (49/100). Zuletzt vor 16 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

69
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.

69
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 62 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 69 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Alex HallPersönliches Konto
932 Follower127 öffentliche Reposseit Feb. 2013@pydantic

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIexecuting2.2.1-36vor 318 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

62Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 16 Tagen
0/36Commit-Rhythmus — keine Daten
0/18Commit-Volumen — keine Daten
3/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year—
human_commit_share—
days_since_last_push16
active_weeks_last_year—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Commit-Rhythmus, Commit-Volumen. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Release-Disziplin

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 6 Releases veröffentlicht
7.2/36Release-Aktualität — letztes Release vor 683 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 331,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count6
latest_release_tagv2.1.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release683
mean_days_between_releases331,8
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?

56Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
42.1/60Stars — 397 Stars
13.2/25Forks — 39 Forks
5.3/15Watcher — 10 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks39
stars397
watchers10
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
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
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
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)

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
10.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 53 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 12 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled12
top_contributor_share0,533

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
29.1/42Issue-Lösungsquote — 69 % der Issues geschlossen
27.2/30PR-Annahme — 48/53 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 5/6 approved changesets -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs48
open_issues15
closed_issues34
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,694
closed_unmerged_prs5
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

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
21.4/25Reichweite des Inhabers — 932 Follower von alexmojaki
25/25Kontohistorie — 127 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers932
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginalexmojaki
public_repos127
account_age_days4.896
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
26/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 318 Tagen
20/20Versionshistorie — 36 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesexecuting
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish318

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

72Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — tox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 6 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 1 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

49Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

49Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2/2.5CI-Tests — 6 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-Review — Found 5/6 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 6 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 — 4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
0/5Packaging — keine Daten
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 — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5.2/7.5Vulnerabilities — 3 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,9
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, 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.

54Mittel · 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)

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — tox.ini
11/11Statische Typprüfung — executing/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
0/8Automatisierte Wartung — keine Daten
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsexecuting/py.typed
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis, Automatisierte Wartung. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (executing/py.typed)
54.4/55Handhabbare Dateigrößen — 2/195 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes91.942
source_files_sampled195
oversized_source_files2

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 — samples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirssamples
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

397GitHub-Sterne
12Mitwirkende
-Commits, letzte 12 Monate
16Tage seit letztem Push
6Releases
1Bus-Faktor
15offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Commit participation stats not ready (GitHub still computing); rerun to fill in

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 4.9 / 10
4.9Gesamtwert

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 · 2026-07-16 23:46 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
8CI-Tests6 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 5/6 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
3Maintained4 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
k. A.Packagingpackaging workflow not 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
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7Vulnerabilities3 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 38

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 38 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIastunparse1.6.3indirekt
PyPIbackcall0.2.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIcoverage7.6.1indirekt
PyPIcoverage-enable-subprocess1.0indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIipython8.10.0indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIlittleutils0.2.4indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImatplotlib-inline0.1.7indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpickleshare0.7.5indirekt
PyPIpluggy1.5.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpysource-minimize0.10.1indirekt
PyPIpytest8.3.5indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsetuptools-scm—indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIstack-data0.5.1indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPItyping-extensions4.13.2indirekt
PyPIwcwidth0.7.0indirekt
PyPIwheel0.45.1indirekt
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 v0.11.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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