Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-15 21:55 UTC

frictionlessdata / frictionless-py

Data management framework for Python that provides functionality to describe, extract, validate, and transform tabular data

Python · HTMLMIT★ 845 Sterne⑂ 184 Forksseit Dez. 2014Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

frictionlessdata/frictionless-py erreicht einen Gesundheitsindex von 91 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (89/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (56/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

91
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.

91
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 77 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 91 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Frictionless DataOrganisation · verifizierte Domain
211 Follower130 öffentliche Reposseit Nov. 2013

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIfrictionless5.21.0602.994311vor 0 Tagendata-packagedata-validationfrictionless-datajson-schemajson-table-schemaopen-datatabular-data-package
npmnameverweist auf ein anderes Repo — nicht bewertet0.0.21.1902vor 5203 Tagenprivatenamees6harmonyshimpolyfill

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

78Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
8.3/36Commit-Rhythmus — 12/52 Wochen mit Commits
13.4/18Commit-Volumen — 30 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 22 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year30
human_commit_share0,98
days_since_last_push0
active_weeks_last_year12
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 99,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv5.21.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases99,9
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?

89Exzellent · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
47.5/60Stars — 845 Stars
18.9/25Forks — 184 Forks
7.8/15Watcher — 26 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks184
stars845
watchers26
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
7.2/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templateja
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
77.1/80Downloads pro Monat — 602.994 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesfrictionless
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads602.994
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?

74Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
6.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 70 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 85 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 37 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled85
top_contributor_share0,699
Wie die Bewertung erfolgt
33.1/42Issue-Lösungsquote — 79 % der Issues geschlossen
26.7/30PR-Annahme — 646/726 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 4/4 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 8/30 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs646
open_issues230
closed_issues853
prs_merged_7d3
prs_decided_7d3
prs_merged_30d7
prs_decided_30d7
issue_closed_ratio0,788
closed_unmerged_prs80
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d4
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
16.7/25Reichweite des Inhabers — 211 Follower von frictionlessdata
25/25Kontohistorie — 130 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers211
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginfrictionlessdata
public_repos130
account_age_days4.721

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 311 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesfrictionless
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

81Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 24 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://framework.frictionlessdata.io
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikinein
homepagehttps://framework.frictionlessdata.io
docs_sitehttps://framework.frictionlessdata.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

68Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.2/2.5CI-Tests — 24 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1.5/7.5Code-Review — Found 8/30 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 37 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 — 22 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Signed-Releases. 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_packages1
unassessed_packages48
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. 1 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 48 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.

56Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
35.9/40Lesbare Commit-Historie — 66 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,673
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — frictionless/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 2 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsfrictionless/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (frictionless/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/636 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes46.298
source_files_sampled636
oversized_source_files0

Eckdaten

845GitHub-Sterne
85Mitwirkende
30Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
230offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • npm package 'name' points at a different repository (https://github.com/Gozala/name); excluded from ecosystem scoring
  • deps.dev does not index pypi:frictionless@5.21.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 184 ⇿
0Sterne
184Forks
98Releases

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.

0408012016020018152015-052021-012026-10
Major 0Minor 15Patch 62

Jeder Punkt umfasst 11 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0Gesamtwert

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 · 2026-10-15 21:54 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
9CI-Tests24 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 8/30 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 37 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained22 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
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 21
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpetl>=1.6pyproject.toml
PyPImarko>=1.0pyproject.toml
PyPIattrs>=22.2.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=5.3pyproject.toml
PyPIisodate>=0.6pyproject.toml
PyPIrfc3986>=1.4pyproject.toml
PyPIchardet>=3.0pyproject.toml
PyPIchardet>=6.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.10pyproject.toml
PyPIhumanize>=4.2pyproject.toml
PyPItabulate>=0.8.10pyproject.toml
PyPIjsonschema>=4.20pyproject.toml
PyPIreferencing>=0.28.4pyproject.toml
PyPIsimpleeval>=0.9.11pyproject.toml
PyPItyper>=0.12pyproject.toml
PyPIvalidators>=0.18pyproject.toml
PyPIpython-slugify>=1.2pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.8pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.3pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 49

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 20 direkte und 29 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIattrs—direkt
PyPIchardet—direkt
PyPIhumanize—direkt
PyPIisodate—direkt
PyPIjinja2—direkt
PyPIjsonschema—direkt
PyPImarko—direkt
PyPIpetl—direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpython-dateutil—direkt
PyPIpython-slugify—direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIreferencing—direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrfc3986—direkt
PyPIsimpleeval—direkt
PyPItabulate—direkt
PyPItyper—direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPIvalidators—direkt
PyPIboto3—indirekt
PyPIdatasette—indirekt
PyPIduckdb—indirekt
PyPIduckdb-engine—indirekt
PyPIezodf—indirekt
PyPIfrictionless-ckan-mapper—indirekt
PyPIgoogle-api-python-client—indirekt
PyPIijson—indirekt
PyPIjsonlines—indirekt
PyPIlxml—indirekt
PyPIopenpyxl—indirekt
PyPIpandas—indirekt
PyPIpsycopg—indirekt
PyPIpsycopg2—indirekt
PyPIpyarrow—indirekt
PyPIpygithub—indirekt
PyPIpygsheets—indirekt
PyPIpymysql—indirekt
PyPIpyquery—indirekt
PyPIpyright1.1.317indirekt
PyPIpyzenodo3—indirekt
PyPIruff—indirekt
PyPIsavreaderwriter—indirekt
PyPIsqlalchemy—indirekt
PyPItableschema-to-template—indirekt
PyPItatsu—indirekt
PyPIvisidata—indirekt
PyPIxlrd—indirekt
PyPIxlwt—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 1 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 48 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, npm.