Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-13 03:48 UTC

fabiocaccamo / python-benedict

:blue_book: dict subclass with keylist/keypath support, built-in I/O operations (base64, csv, html, ini, json, pickle, plist, query-string, toml, xls, xml, yaml), s3 support and many utilities.

Python · HTMLMIT★ 1.609 Sterne⑂ 50 Forksseit Mai 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtDesktop-AnwendungBibliothekwie das ermittelt wird

fabiocaccamo/python-benedict erreicht einen Gesundheitsindex von 86 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (86/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (51/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

86
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.

86
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 72 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 86 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Fabio CaccamoPersönliches Konto
583 Follower37 öffentliche Reposseit Sept. 2011

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

Paket-Ökosysteme

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

78Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 2 Tagen
9/36Commit-Rhythmus13/52 Wochen mit Commits
17.2/18Commit-Volumen81 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintainedkeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year81
human_commit_share0,84
days_since_last_push2
active_weeks_last_year13
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus71 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 36 Tagen
19.8/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 113,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count71
latest_release_tag0.38.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release36
mean_days_between_releases113,7

Community & Verbreitung

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

86Exzellent · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
52/60Stars1.609 Stars
14.1/25Forks50 Forks
5.8/15Watcher12 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks50
stars1.609
watchers12
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges12
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesapi.securityscorecards.dev, shields.io
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat1.311.725 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespython-benedict
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads1.311.725
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?

62Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.3/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 99 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden10 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributorskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled10
top_contributor_share0,988
Wie die Bewertung erfolgt
40.2/42Issue-Lösungsquote96 % der Issues geschlossen
18.4/30PR-Annahme283/462 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewkeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs283
open_issues5
closed_issues110
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,957
closed_unmerged_prs179
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaftpersönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domainfür Nutzerkonten nicht anwendbar
19.9/25Reichweite des Inhabers583 Follower von fabiocaccamo
23.5/25Kontohistorie37 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers583
owner_typeUser
is_verified
owner_loginfabiocaccamo
public_repos37
account_age_days5.452
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 36 Tagen
20/20Versionshistorie71 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespython-benedict
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish36

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

75Gut · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationtox.ini
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Testskeine Daten
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
10/10Topics20 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, dict, dictionary, keypath, base64, csv, json, pickle, plist, query-string, toml, xml, yaml, encode, decode, filter, flatten, subset, traverse, xls
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?

64Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
25/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles
manifestspyproject.toml, requirements-release.txt, requirements-test.txt, requirements.txt, setup.py
has_codeql_workflownein
has_security_policyja
has_dependabot_configja

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_packages3
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:python-benedict@0.38.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 3 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.

51Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
10.8/40Lesbare Commit-Historie17 von 84 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,202
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationtox.ini
11/11Statische Typprüfungbenedict/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
10/10Belegte Agentenpraxis8 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung14 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencieskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsbenedict/py.typed
agent_commit_share0,08
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,14
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (benedict/py.typed)
54.7/55Handhabbare Dateigrößen1/185 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes61.321
source_files_sampled185
oversized_source_files1

Eckdaten

1.609GitHub-Sterne
10Mitwirkende
81Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
71Releases
1Bus-Faktor
5offene 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 ★ / 50 ⇿
0Sterne
50Forks
71Releases

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.

010203040504932019-122023-032026-07
Major 0Minor 38Patch 33

Jeder Punkt umfasst 7 Tage.

Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpython-slugify>= 7.0.0, < 9.0.0pyproject.toml
PyPItyping_extensions>= 4.13.2, < 4.16.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 47

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 44 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIpython-slugifydirekt
PyPIpython-slugify8.0.4direkt
PyPItyping-extensionsdirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIboto31.43.38indirekt
PyPIboto3-stubs1.43.38indirekt
PyPIbuildindirekt
PyPIbuild1.5.*indirekt
PyPIcertifiindirekt
PyPIcoverageindirekt
PyPIcoverage7.14.*indirekt
PyPIcyclonedx-bomindirekt
PyPIcyclonedx-bom7.3.*indirekt
PyPIdecouple-types1.0.2indirekt
PyPIftfy6.3.1indirekt
PyPIidnaindirekt
PyPImailchecker6.0.20indirekt
PyPImypyindirekt
PyPImypy2.1.*indirekt
PyPIopenpyxl3.1.5indirekt
PyPIorjsonindirekt
PyPIorjson3.11.*indirekt
PyPIphonenumbers9.0.33indirekt
PyPIpip-licensesindirekt
PyPIpip-licenses5.5.*indirekt
PyPIpre-commitindirekt
PyPIpre-commit4.6.*indirekt
PyPIpydanticindirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-decouple3.8indirekt
PyPIpython-fsutil0.17.0indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItoxindirekt
PyPItox4.56.*indirekt
PyPItypes-beautifulsoup44.12.0.20250516indirekt
PyPItypes-html5lib1.1.11.20260518indirekt
PyPItypes-openpyxl3.1.5.20260518indirekt
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20260518indirekt
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260518indirekt
PyPItypes-toml0.10.8.20260518indirekt
PyPItypes-xmltodict1.0.1.20260518indirekt
PyPIurllib3indirekt
PyPIxlrd2.0.2indirekt
PyPIxmltodict1.0.4indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:python-benedict@0.38.0 zieht 3 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

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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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.