Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-08 13:59 UTC

binarynightowl / covid19_python

A fast, powerful, and flexible way to get up to date COVID-19 data for any major city, state, country, and total world wide data, with just one line of code

PythonMIT★ 11 Sterne⑂ 0 Forksseit März 2020archiviertAuf GitHub ansehen ↗

ArtBibliothekwie das ermittelt wird

#covid-data #covid-19 #covid19 #covid #covid19-data #statistics #data #pandemic #pandemic-data #coronavirus #coronavirus-tracking #coronavirus-real-time #coronavirus-info #corona

binarynightowl/covid19_python erreicht einen Gesundheitsindex von 16 von 100 und liegt damit im Bereich Kritisch. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (65/100) ab, am schwächsten bei Vitality (25/100). Das Repository ist archiviert, weitere Wartung ist daher nicht zu erwarten.

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.

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)

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 44 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 41 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Taylor DettlingPersönliches Konto

6 Follower11 öffentliche Reposseit Juli 2017

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht	Tags
PyPI	covid19-data	1.2.0	48	20	vor 2215 Tagen	covid covid-19 corona coronavirus query hopkins python attribute fast easy powerful flexible json data statistics city state total world john scraping

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

25Gefährdet · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

1Kritisch

Hinweis auf Verwaisung

Arbeit ist eingegangen, und niemand hat sich darum gekümmert

von der Betreuung auf GitHub archiviertGesamtbewertung: Obergrenze Kritisch

Stille allein ist nie der Befund — eine kleine, fertige Bibliothek braucht womöglich jahrelang keinen Commit. Dieser Hinweis verlangt beides: lange keinen menschlichen Commit und Pflichten, denen das Projekt sichtbar nicht nachkommt. Automatisierte Commits gelten nicht als Pflege.

Wie Verwaisung bewertet wird

Wie die Bewertung erfolgt

0/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 1.966 Tagen
0/36	Commit-Rhythmus — 0/52 Wochen mit Commits
0/18	Commit-Volumen — 0 Commits im letzten Jahr
0/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — project is archived

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	0
human_commit_share	1
days_since_last_push	1.966
active_weeks_last_year	0

Release-Disziplin

60Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 11 Releases veröffentlicht
0/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 2.215 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 15,7 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	11
latest_release_tag	v1.2.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	2.215
mean_days_between_releases	15,7

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?

43Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

16Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

16.2/60	Stars — 11 Stars
0/25	Forks — 0 Forks
0/15	Watcher — 1 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	0
stars	11
watchers	1
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

85Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
0/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	6
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	ja
readme_badge_services	github.com, shields.io
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

28Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/80	Downloads pro Monat — 48 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	covid19-data
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	48
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?

45Schwach · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

10Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
1.4/13.5	Breite der Beitragenden — 1 Beitragende
0/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	1
top_contributor_share	1

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

67Gut

Wie die Bewertung erfolgt

28/42	Issue-Lösungsquote — 67 % der Issues geschlossen
30/30	PR-Annahme — 11/11 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/13 approved changesets -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	11
open_issues	1
closed_issues	2
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	0
prs_decided_30d	0
issue_closed_ratio	0,667
closed_unmerged_prs	0
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

45Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

10/30	Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20	Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
6.1/25	Reichweite des Inhabers — 6 Follower von binarynightowl
19.9/25	Kontohistorie — 11 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	6
owner_type	User
is_verified	—
owner_login	binarynightowl
public_repos	11
account_age_days	3.339

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

69Gut

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
4/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 2.215 Tagen
20/20	Versionshistorie — 20 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	covid19-data
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	2.215

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

65Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

48Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
0/16	Linter-Konfiguration
0/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
0/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	nein
has_precommit_config	nein

Dokumentation

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://pypi.org/project/covid19-data/
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 14 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	covid-data, covid-19, covid19, covid, covid19-data, statistics, data, pandemic, pandemic-data, coronavirus, coronavirus-tracking, coronavirus-real-time, coronavirus-info, corona
has_wiki	nein
homepage	https://pypi.org/project/covid19-data/
docs_site	https://pypi.org/project/covid19-data/
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

45Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

31Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — keine Daten
0/2.5	CI-Tests — 0 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5	Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
0/7.5	Maintained — project is archived
0/5	Packaging — keine Daten
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
6/7.5	Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	15
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	3
scorecard_aggregate	3,1

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

35/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	4
affected_packages	2
assessed_packages	21
unassessed_packages	0
affected_by_severity	high 1, moderate 1
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 21 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.

34Gefährdet · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

6Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
5.9/40	Lesbare Commit-Historie — 11 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,11
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

22Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

0/18	Bootstrap mit einem Befehl
22/22	Automatisierte Tests
0/11	Lint-/Format-Konfiguration
0/11	Statische Typprüfung
0/10	Reproduzierbare Umgebung
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8	Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	—
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	nein
has_linter_config	nein
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55	Handhabbare Dateigrößen — 0/15 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	14.057
source_files_sampled	15
oversized_source_files	0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

0/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20	MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40	Lauffähige Beispiele — examples

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples
has_mcp_signal	nein
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

11GitHub-Sterne

1Mitwirkende

0Commits, letzte 12 Monate

1.966Tage seit letztem Push

11Releases

1Bus-Faktor

1offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

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

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 3.1 / 10

3.1Gesamtwert

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 · 2026-09-08 13:59 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
k. A.	Branch-Protection	internal 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
0	CI-Tests	0 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
0	Contributors	project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
0	Maintained	project is archived
k. A.	Packaging	packaging workflow not detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
8	Vulnerabilities	2 existing vulnerabilities detected

Alle Abhängigkeiten 21

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 21 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	apipkg	`1.5`	indirekt
PyPI	atomicwrites	`1.4.0`	indirekt
PyPI	attrs	`19.3.0`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.3`	indirekt
PyPI	coverage	`5.1`	indirekt
PyPI	execnet	`1.7.1`	indirekt
PyPI	mock	`4.0.2`	indirekt
PyPI	more-itertools	`8.3.0`	indirekt
PyPI	packaging	`20.4`	indirekt
PyPI	pluggy	`0.13.1`	indirekt
PyPI	py	`1.8.1`	indirekt
PyPI	pyparsing	`2.4.7`	indirekt
PyPI	pytest	`5.4.3`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`2.9.0`	indirekt
PyPI	pytest-forked	`1.1.3`	indirekt
PyPI	pytest-spec	`2.0.0`	indirekt
PyPI	pytest-sugar	`0.9.3`	indirekt
PyPI	pytest-xdist	`1.32.0`	indirekt
PyPI	six	`1.15.0`	indirekt
PyPI	termcolor	`1.1.0`	indirekt
PyPI	wcwidth	`0.2.4`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 2

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 21 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 2 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
py	`1.8.1`	indirekt	hoch	2	`1.10.0`
pytest	`5.4.3`	indirekt	mittel	2	`9.0.3`

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.

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.

Software-Gesundheitsindex

Bewertungsprofil

Eigentümerschaft

Paket-Ökosysteme

Metriken nach Kategorie

Eckdaten

Warnungen zur Datenerhebung

Weitere Details

Feedback

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