Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 18:50 UTC

ets-labs / python-dependency-injector

Dependency injection framework for Python

Python · CythonBSD-3-Clause★ 4.913 Sterne⑂ 353 Forksseit Jan. 2015Auf GitHub ansehen ↗

ets-labs/python-dependency-injector erreicht einen Gesundheitsindex von 83 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (93/100) ab, am schwächsten bei Security (46/100). Zuletzt vor 16 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

83
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.

83
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 70 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 83 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

ETS LabsOrganisation
40 Follower4 öffentliche Reposseit März 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIdependency-injector4.49.18.015.146262vor 91 Tagendependency-injectiondiinversion-of-controliocfactorysingletondesign-patternsflask

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

68Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 16 Tagen
9/36Commit-Rhythmus — 13/52 Wochen mit Commits
14.8/18Commit-Volumen — 43 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year43
human_commit_share0,99
days_since_last_push16
active_weeks_last_year13
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 13 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualität — letztes Release vor 91 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 52,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count13
latest_release_tag4.49.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release91
mean_days_between_releases52,9

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

79Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
59.9/60Stars — 4.913 Stars
21.2/25Forks — 353 Forks
9.6/15Watcher — 55 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks353
stars4.913
watchers55
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges7
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescoveralls.io, shields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 8.015.146 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdependency-injector
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads8.015.146
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?

59Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 92 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 44 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled44
top_contributor_share0,919
Wie die Bewertung erfolgt
28.9/42Issue-Lösungsquote — 69 % der Issues geschlossen
25.7/30PR-Annahme — 236/275 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs236
open_issues202
closed_issues448
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,689
closed_unmerged_prs39
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
11.6/25Reichweite des Inhabers — 40 Follower von ets-labs
17.1/25Kontohistorie — 4 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers40
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginets-labs
public_repos4
account_age_days4.214

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 91 Tagen
20/20Versionshistorie — 262 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdependency-injector
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish91

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

93Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.pylint], [tool.isort]), setup.cfg ([flake8]), tox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://python-dependency-injector.ets-labs.org/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 18 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, dependency-injection, ioc, ioc-container, factory, singleton, design-patterns, dependency-injection-container, dependency-injection-framework, flask, aiohttp, asyncio, python3, python-3, python-2, flask-application, flask-restful, threadlocal
has_wikija
homepagehttps://python-dependency-injector.ets-labs.org/
docs_sitehttps://python-dependency-injector.ets-labs.org/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

46Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

33Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
25/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten — veröffentlichte Bibliothek — Lockfiles sind Sache der Anwendung, hier nicht erwartet
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestspyproject.toml, requirements-dev.txt, requirements-doc.txt, requirements-ext.txt, setup.cfg, setup.py
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_configja
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lockfiles für Abhängigkeiten. 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
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages2
unassessed_packages44
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. 2 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 44 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.

80Exzellent · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .cursor/rules/coding-guide.mdc, .cursor/rules/makefile-commands.mdc, .cursor/rules/run-examples.mdc
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
11.3/40Lesbare Commit-Historie — 21 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,212
agent_instruction_files.cursor/rules/coding-guide.mdc, .cursor/rules/makefile-commands.mdc, .cursor/rules/run-examples.mdc
agent_instruction_max_bytes802
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.pylint], [tool.isort]), setup.cfg ([flake8]), tox.ini
11/11Statische Typprüfung — src/dependency_injector/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 1 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/dependency_injector/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/dependency_injector/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/428 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes36.557
source_files_sampled428
oversized_source_files0
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 — example, examples, samples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexample, examples, samples
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

4.913GitHub-Sterne
44Mitwirkende
43Commits, letzte 12 Monate
16Tage seit letztem Push
13Releases
1Bus-Faktor
202offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 353 ⇿
0Sterne
353Forks
13Releases

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.

012525037534282016-052021-072026-09
Major 0Minor 8Patch 5

Jeder Punkt umfasst 10 Tage.

Direkte Abhängigkeiten 1
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItyping-extensions—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 46

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 1 direkte und 45 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPItyping-extensions—direkt
PyPIaiohttp—indirekt
PyPIbootstrap-flask—indirekt
PyPIboto3—indirekt
PyPIboto3-stubs—indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIcython3.1.4indirekt
PyPIdependency-injector—indirekt
PyPIdjango—indirekt
PyPIdjango-bootstrap4—indirekt
PyPIfast-depends—indirekt
PyPIfastapi—indirekt
PyPIfaststream—indirekt
PyPIflake8—indirekt
PyPIflake8-pyproject—indirekt
PyPIflask—indirekt
PyPIhttpx—indirekt
PyPIjinja2—indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPImypy-boto3-s3—indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPIpip—indirekt
PyPIpydantic—indirekt
PyPIpydantic-settings—indirekt
PyPIpydocstyle—indirekt
PyPIpygithub—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-aiohttp—indirekt
PyPIpytest-asyncio—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-flask—indirekt
PyPIpyyaml—indirekt
PyPIredis—indirekt
PyPIrequests—indirekt
PyPIsanic—indirekt
PyPIsanic-testing—indirekt
PyPIscipy—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-autobuild—indirekt
PyPIsphinx-disqus1.3.0indirekt
PyPIsqlalchemy—indirekt
PyPIstarlette—indirekt
PyPItox—indirekt
PyPIuvicorn—indirekt
PyPIwerkzeug—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 2 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 44 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

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 Statistiken — PyPI.