Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 07:43 UTC

fizyk / port-for

`port-for` is a command-line utility and a python library that helps with local TCP ports managment. `port-for <foo>` script finds an unused port and associates it with `<foo>`. Subsequent calls will return the same port number.

PythonMIT★ 32 Sterne⑂ 8 Forksseit Juni 2012Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

fizyk/port-for erreicht einen Gesundheitsindex von 34 von 100 und liegt damit im Bereich Gefährdet. Am stärksten schneidet es bei Vitality (88/100) ab, am schwächsten bei Security (47/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

34
gesamt / 100
Gefährdet

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.

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)
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 66 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 77 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02). Die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen wendet einen Multiplikator von 50 % auf die gewichtete Gesamtgesundheit an und begrenzt sie auf die Obergrenze Gefährdet von 34.

Eigentümerschaft

Grzegorz ŚliwińskiPersönliches Konto
52 Follower39 öffentliche Reposseit März 2010Spyro-Soft AdTech

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIport-for1.1.04.716.26517vor 11 Tagenportposix

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

88Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
35.3/36Commit-Rhythmus — 51/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 292 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year292
human_commit_share0,11
days_since_last_push2
active_weeks_last_year51
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 13 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 11 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 213,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count13
latest_release_tagv1.1.0
releases_from_tagsja
days_since_latest_release11
mean_days_between_releases213,5
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?

55Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24.2/60Stars — 32 Stars
7/25Forks — 8 Forks
0/15Watcher — 2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks8
stars32
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 4.716.265 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesport-for
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4.716.265
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?

61Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
3.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 85 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 12 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled12
top_contributor_share0,849
Wie die Bewertung erfolgt
26.1/42Issue-Lösungsquote — 62 % der Issues geschlossen
29.5/30PR-Annahme — 443/450 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/3 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs443
open_issues11
closed_issues18
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d4
prs_decided_30d4
issue_closed_ratio0,621
closed_unmerged_prs7
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 Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
12.4/25Reichweite des Inhabers — 52 Follower von fizyk
23.7/25Kontohistorie — 39 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 16 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers52
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginfizyk
public_repos39
account_age_days6.020
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 11 Tagen
20/20Versionshistorie — 17 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesport-for
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish11

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

76Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 13 out of 13 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
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

47Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

34Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 13 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/3 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 15 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,8
high_risk_jurisdiction_cap34
high_risk_jurisdiction_multiplier50
security_posture_after_multiplier34
security_posture_before_jurisdiction68
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen wendet einen Multiplikator von 50 % an und begrenzt die Sicherheitslage auf die Obergrenze Gefährdet von 34.

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_packages32
unassessed_packages1
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. 32 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 1 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.

48Schwach · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
0/40Lesbare Commit-Historie — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Lesbare Commit-Historie. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — port_for/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 32 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
9/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsport_for/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,32
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (port_for/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/13 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes13.189
source_files_sampled13
oversized_source_files0

Eckdaten

32GitHub-Sterne
12Mitwirkende
292Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
13Releases
1Bus-Faktor
11offene 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 ★ / 8 ⇿
0Sterne
8Forks
9Releases

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.

02468812014-032019-052024-08
Major 0Minor 3Patch 6

Jeder Punkt umfasst 10 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.8 / 10
6.8Gesamtwert

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 · 2026-09-17 07:43 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests13 out of 13 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 0/3 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 15 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 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
9Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 33

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 33 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIcli-ui0.19.0indirekt
PyPIclick8.4.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.14.0indirekt
PyPIcoverage7.16.0indirekt
PyPIdocopt0.6.2indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImypy2.1.0indirekt
PyPImypy2.3.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIport-for1.1.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIschema0.7.8indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPItabulate0.9.0indirekt
PyPItbump6.11.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomlkit0.11.8indirekt
PyPItowncrier25.8.0indirekt
PyPItowncrier26.9.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPIunidecode1.4.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 32 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 1 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.