Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-30 01:39 UTC

codereverser / casparser

Parser for Consolidated Account Statements (CAS) generated from CAMS/Karvy/Kfintech

PythonMIT★ 222 Sterne⑂ 93 Forksseit Okt. 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

codereverser/casparser erreicht einen Gesundheitsindex von 80 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (84/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (53/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

80
gesamt / 100
Exzellent

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.

80
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 68 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 80 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Sandeep SomasekharanPersönliches Konto
32 Follower11 öffentliche Reposseit Aug. 2014

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIcasparser1.4.123.61152vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

84Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 0 Tagen
9.7/36Commit-Rhythmus14/52 Wochen mit Commits
17.2/18Commit-Volumen82 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year82
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year14

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus39 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 11,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count39
latest_release_tagv1.4.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases11,1
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?

59Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
38/60Stars222 Stars
16.4/25Forks93 Forks
3.9/15Watcher6 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks93
stars222
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges6
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
58.3/80Downloads pro Monat23.611 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagescasparser
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads23.611
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?

56Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.9/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 96 % der Commits
12.2/13.5Breite der Beitragenden9 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled9
top_contributor_share0,959
Wie die Bewertung erfolgt
35/42Issue-Lösungsquote83 % der Issues geschlossen
22.7/30PR-Annahme50/66 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 0/25 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs50
open_issues11
closed_issues55
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,833
closed_unmerged_prs16
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaftpersönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domainfür Nutzerkonten nicht anwendbar
10.9/25Reichweite des Inhabers32 Follower von codereverser
19.9/25Kontohistorie11 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers32
owner_typeUser
is_verified
owner_logincodereverser
public_repos11
account_age_days4.386
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie52 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagescasparser
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

76Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests5 out of 5 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
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics14 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicscams, karvy, kfintech, cas, mutual-funds, mutual-fund-portfolio, pdf-parser, consolidated-account-statements, parser, capital-gains, capital-gains-calculator, capital-gain, python3, 112a
has_wikinein
homepage
docs_site
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

66Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionkeine Daten
2.5/2.5CI-Tests5 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-ReviewFound 0/25 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
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 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingkeine Daten
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
3.5/5SASTSAST tool detected but not run on all commits
0/5Security-Policysecurity policy file not 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_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,7
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 Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisoriestransitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages47
unassessed_packages2
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 47 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 2 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. 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.

53Mittel · 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://docs.pydantic.dev/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie75 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://docs.pydantic.dev/llms.txt
legible_history_share0,758
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebunglockfile
0/10Belegte Agentenpraxiskeine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung1 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency 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_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,01
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen0/36 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes59.756
source_files_sampled36
oversized_source_files0

Eckdaten

222GitHub-Sterne
9Mitwirkende
82Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
39Releases
1Bus-Faktor
11offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:casparser@1.4.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 93 ⇿
0Sterne
93Forks
37Releases

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.

0204060801009222020-122023-102026-08
Major 1Minor 8Patch 26

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.7 / 10
5.7Gesamtwert

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 · 2026-08-30 01:39 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
10CI-Tests5 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/25 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
7SASTSAST tool detected but not run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 7
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIcasparser-isin>=2026.6.9pyproject.toml
PyPIclick>=8.0,<10pyproject.toml
PyPIcolorama>=0.4.6,<1pyproject.toml
PyPIpypdfium2>=5.0,<7pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.8.2,<3pyproject.toml
PyPIrich>=13.5.2,<16pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.3.0,<3pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 49

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 7 direkte und 42 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcasparser-isin2026.6.9direkt
PyPIclick8.4.0direkt
PyPIcolorama0.4.6direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpypdfium25.8.0direkt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcoverageindirekt
PyPIcoverage7.14.0indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfilelock3.29.0indirekt
PyPIhatchlingindirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIplatformdirs4.9.6indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-cov6.0.0indirekt
PyPIpython-discovery1.3.1indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIrapidfuzz3.14.5indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItraitlets5.15.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIvirtualenv21.3.3indirekt
PyPIwcwidth0.7.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 47 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 2 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.