Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-28 06:04 UTC

astropy / astropy

Astronomy and astrophysics core library

Python · CBSD-3-Clause★ 5.288 Sterne⑂ 2.155 Forksseit Juli 2011Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#python#astronomy#science#astrophysics#astropy

astropy/astropy erreicht einen Gesundheitsindex von 100 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (97/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (64/100). Zuletzt heute aktualisiert. 6 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

100
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.

100
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 92 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 100 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

The Astropy ProjectOrganisation
486 Follower86 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
PyPIastropy8.0.13.398.304165vor 53 Tagenastronomyastrophysicscosmologyspacescienceunitstablewcssampcoordinatefitsmodelingmodelsfittingascii

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

97Außergewöhnlich · 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 — 1.611 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.611
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 42 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 50 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 65,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count42
latest_release_tagv8.0.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release50
mean_days_between_releases65,8
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?

96Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

97Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 5.288 Stars
25/25Forks — 2.155 Forks
11.8/15Watcher — 136 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2.155
stars5.288
watchers136
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 3.398.304 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesastropy
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3.398.304
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?

87Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
48.6/54Bus-Faktor — 6 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
19.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 14 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 98 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 72 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor6
contributors_sampled98
top_contributor_share0,14

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
34/42Issue-Lösungsquote — 81 % der Issues geschlossen
25.2/30PR-Annahme — 11.161/13.308 entschiedene PRs gemergt
7.8/13Newcomer PR acceptance — 3/5 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs11.161
open_issues1.294
closed_issues5.500
prs_merged_7d15
prs_decided_7d23
prs_merged_30d44
prs_decided_30d54
issue_closed_ratio0,81
closed_unmerged_prs2.147
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d5

Eigentümerschaft & Trägerschaft

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
19.3/25Reichweite des Inhabers — 486 Follower von astropy
25/25Kontohistorie — 86 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 15 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers486
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginastropy
public_repos86
account_age_days5.554

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 53 Tagen
20/20Versionshistorie — 165 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesastropy
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish53

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 16 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, .ruff.toml, pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 13 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://www.astropy.org
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, astronomy, science, astrophysics, astropy
has_wikija
homepagehttps://www.astropy.org
docs_sitehttps://www.astropy.org
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

90Exzellent · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 13 out of 13 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 72 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
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
3.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
3.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate8,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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:astropy@8.0.1 — 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.

64Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

35Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
35/40Lesbare Commit-Historie — 65 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,657
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, .ruff.toml, pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 1 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
7/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
52.1/55Handhabbare Dateigrößen — 59/1.137 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes1.400.412
source_files_sampled1.137
oversized_source_files59

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

5.288GitHub-Sterne
98Mitwirkende
1.611Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
42Releases
6Bus-Faktor
1.294offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 15 authors (cap 12)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 2.155 ⇿
0Sterne
2.155Forks
42Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

1.0001.2001.4001.6001.8002.0002.2002.155182020-122023-102026-08
Major 3Minor 3Patch 31

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 8.8 / 10
8.8Gesamtwert

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 · 2026-08-28 06:03 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests13 out of 13 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 72 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
7Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
7SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIastropy-iers-data>=0.2026.7.27.0.56.29pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0pyproject.toml
PyPIpackaging>=25.0pyproject.toml
PyPIpyerfa>=2.0.1.3pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 63

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 5 direkte und 58 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIastropy-iers-data—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPIpackaging—direkt
PyPIpyerfa—direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIarray-api-strict—indirekt
PyPIasdf-astropy—indirekt
PyPIbeautifulsoup4—indirekt
PyPIbleach—indirekt
PyPIbottleneck—indirekt
PyPIcertifi—indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIcython—indirekt
PyPIdask—indirekt
PyPIduckdb—indirekt
PyPIextension-helpers—indirekt
PyPIfsspec—indirekt
PyPIh5py—indirekt
PyPIhypothesis—indirekt
PyPIipydatagrid—indirekt
PyPIipykernel—indirekt
PyPIipython—indirekt
PyPIipywidgets—indirekt
PyPIjinja2—indirekt
PyPIjplephem—indirekt
PyPIjupyter-core—indirekt
PyPIlatex—indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImpmath—indirekt
PyPInarwhals—indirekt
PyPInumpy-quaddtype—indirekt
PyPIobjgraph—indirekt
PyPIpandas—indirekt
PyPIpandas-stubs—indirekt
PyPIpolars—indirekt
PyPIpyarrow—indirekt
PyPIpyinstaller—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-astropy-header—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-doctestplus—indirekt
PyPIpytest-filter-subpackage—indirekt
PyPIpytest-mpl—indirekt
PyPIpytest-remotedata—indirekt
PyPIpytest-skip-slow1.1.0indirekt
PyPIpytest-xdist—indirekt
PyPIpytz—indirekt
PyPIs3fs—indirekt
PyPIscipy—indirekt
PyPIscipy-stubs—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsetuptools-scm—indirekt
PyPIsgp4—indirekt
PyPIskyfield—indirekt
PyPIsortedcontainers—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-astropy—indirekt
PyPIsphinx-changelog—indirekt
PyPIsphinx-design—indirekt
PyPIsphinxcontrib-globalsubs—indirekt
PyPIthreadpoolctl—indirekt
PyPItox—indirekt
PyPIuncompresspy—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:astropy@8.0.1 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

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.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit astropy/astropy teilen. Nebeneinander lesen →

98materialsproject/pymatgenPython Materials Genomics (pymatgen) is a robust materials analysis code that defines classes for structures and molecules with support for many electronic structure codes. It powers the Materials Project.Außergewöhnlich98gradio-app/gradioBuild and share delightful machine learning apps, all in Python. 🌟 Star to support our work!Außergewöhnlich98django/djangoThe Web framework for perfectionists with deadlines.Außergewöhnlich97modelscope/modelscopeModelScope: bring the notion of Model-as-a-Service to life.Außergewöhnlich97asdf-format/asdfASDF (Advanced Scientific Data Format) is a next generation interchange format for scientific dataAußergewöhnlich100python-pillow/PillowPython Imaging Library (fork)Außergewöhnlich

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.