Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-28 05:52 UTC

authlib / authlib

The ultimate Python library in building OAuth, OpenID Connect clients and servers. JWS, JWE, JWK, JWA, JWT included.

PythonBSD-3-Clause★ 5.407 Sterne⑂ 559 Forksseit Okt. 2017Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird

authlib/authlib erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (91/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (54/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
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.

94
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 81 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

AuthlibOrganisation · verifizierte Domain
78 Follower13 öffentliche Reposseit Okt. 2017

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIAuthlib1.7.2148.719.02462vor 113 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

91Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 1 Tagen
27/36Commit-Rhythmus39/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen223 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year223
human_commit_share1
days_since_last_push1
active_weeks_last_year39
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus56 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualitätletztes Release vor 113 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 13 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count56
latest_release_tagv1.7.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release113
mean_days_between_releases13
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?

85Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars5.407 Stars
22.9/25Forks559 Forks
9.7/15Watcher57 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks559
stars5.407
watchers57
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io, sonarcloud.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat148.719.024 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesAuthlib
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads148.719.024
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?

70Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
4.8/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 79 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 21 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled99
top_contributor_share0,786
Wie die Bewertung erfolgt
33.2/42Issue-Lösungsquote79 % der Issues geschlossen
24.7/30PR-Annahme263/319 entschiedene PRs gemergt
6.5/13Newcomer PR acceptance4/8 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
6/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 9/19 approved changesets -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs263
open_issues115
closed_issues435
prs_merged_7d2
prs_decided_7d3
prs_merged_30d8
prs_decided_30d12
issue_closed_ratio0,791
closed_unmerged_prs56
first_time_authors_30d8
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d8
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
13.6/25Reichweite des Inhabers78 Follower von authlib
20.3/25Kontohistorie13 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers78
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginauthlib
public_repos13
account_age_days3.233

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 113 Tagen
20/20Versionshistorie62 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesAuthlib
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish113

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests10 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://authlib.org
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics13 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsoauth, oauth2, oidc, oauth2-server, oauth2-provider, openid-connect, jwt, jws, jwk, jwe, jose, flask, django
has_wikinein
homepagehttps://authlib.org
docs_sitehttps://authlib.org
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

77Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionkeine Daten
2/2.5CI-Tests10 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-ReviewFound 9/19 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributorsproject has 21 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
3.5/5SASTSAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7,1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages4
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:Authlib@1.7.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 4 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
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://authlib.org/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie94 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://authlib.org/llms.txt
legible_history_share0,94
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem BefehlMakefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
2/10Belegte Agentenpraxis1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartungkeine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen0/333 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes53.539
source_files_sampled333
oversized_source_files0

Eckdaten

5.407GitHub-Sterne
99Mitwirkende
223Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
56Releases
1Bus-Faktor
115offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 559 ⇿
0Sterne
559Forks
56Releases

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.

010020030040050060054962017-112022-042026-08
Major 1Minor 7Patch 33

Jeder Punkt umfasst 9 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.1 / 10
7.1Gesamtwert

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 05:51 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
8CI-Tests10 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 9/19 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 21 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 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
7SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIcryptography>=45.0.1pyproject.toml
PyPIjoserfc>=1.6.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 23

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 21 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcryptographydirekt
PyPIjoserfcdirekt
PyPIanyioindirekt
PyPIcachelibindirekt
PyPIcoverageindirekt
PyPIdiff-coverindirekt
PyPIdjangoindirekt
PyPIflaskindirekt
PyPIflask-sqlalchemyindirekt
PyPIhttpx2indirekt
PyPIprekindirekt
PyPIpycryptodomexindirekt
PyPIpytestindirekt
PyPIpytest-asyncioindirekt
PyPIpytest-djangoindirekt
PyPIpytest-envindirekt
PyPIrequestsindirekt
PyPIshibuyaindirekt
PyPIsphinxindirekt
PyPIsphinx-copybuttonindirekt
PyPIsphinx-designindirekt
PyPIstarletteindirekt
PyPItox-uvindirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:Authlib@1.7.2 zieht 4 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 StatistikenPyPI.