Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 18:51 UTC

gtalarico / pyairtable

Python Api Client for Airtable

PythonMIT★ 893 Sterne⑂ 156 Forksseit Aug. 2017Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#python#airtable#api#client#api-wrapper

gtalarico/pyairtable erreicht einen Gesundheitsindex von 81 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (100/100) ab, am schwächsten bei Security (21/100). Zuletzt vor 10 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

81
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.

81
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 69 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 81 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Gui TalaricoPersönliches Konto
702 Follower55 öffentliche Reposseit Nov. 2014

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpyairtable3.4.24.257.49848vor 32 Tagenairtableapiclientpyairtable

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

69Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 10 Tagen
9/36Commit-Rhythmus — 13/52 Wochen mit Commits
16.8/18Commit-Volumen — 73 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year73
human_commit_share0,99
days_since_last_push10
active_weeks_last_year13

Release-Disziplin

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 44 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 32 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 68,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count44
latest_release_tag3.4.2
releases_from_tagsja
days_since_latest_release32
mean_days_between_releases68,5

Community & Verbreitung

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

72Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
47.9/60Stars — 893 Stars
18.3/25Forks — 156 Forks
7.4/15Watcher — 22 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks156
stars893
watchers22
growth_stateorganic
growth_factor_pct100

Community-Gesundheit

50Mittel
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_badges5
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 4.257.498 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyairtable
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4.257.498
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?

71Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

37Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
10.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 53 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 38 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled38
top_contributor_share0,528

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
23.8/30PR-Annahme — 214/270 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs214
open_issues0
closed_issues195
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs56
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.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
20.5/25Reichweite des Inhabers — 702 Follower von gtalarico
24.7/25Kontohistorie — 55 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers702
owner_typeUser
is_verified—
owner_logingtalarico
public_repos55
account_age_days4.316
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 32 Tagen
20/20Versionshistorie — 48 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyairtable
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish32

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

100Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.black]), tox.ini
9.6/9.6Pre-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_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pyairtable.readthedocs.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, airtable, api, client, api-wrapper
has_wikija
homepagehttps://pyairtable.readthedocs.io
docs_sitehttps://pyairtable.readthedocs.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

21Gefährdet · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/30Sicherheitsrichtlinie (SECURITY.md)
0/25Dependabot-Konfiguration
0/25Lockfiles für Abhängigkeiten
0/20CodeQL-Workflow
Verwendete Eingangsdaten
sourcefile_signals
lockfiles—
manifestspyproject.toml, requirements-dev.txt, requirements-test.txt, setup.cfg, setup.py
has_codeql_workflownein
has_security_policynein
has_dependabot_confignein

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages11
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:pyairtable@3.4.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 11 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.

81Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .claude/CLAUDE.md, AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
23.7/40Lesbare Commit-Historie — 44 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,444
agent_instruction_files.claude/CLAUDE.md, AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes581

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

89Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.black]), tox.ini
11/11Statische Typprüfung — pyairtable/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
10/10Belegte Agentenpraxis — 16 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
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_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspyairtable/py.typed
agent_commit_share0,16
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (pyairtable/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/65 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes50.024
source_files_sampled65
oversized_source_files0

Eckdaten

893GitHub-Sterne
38Mitwirkende
73Commits, letzte 12 Monate
10Tage seit letztem Push
44Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Star history carried forward from 2026-07-15: GitHub restricted the stargazers API to repository admins, so it can no longer be collected. The repository has 893 stars today.
  • OpenSSF Scorecard timed out after 240s; skipping Scorecard checks

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 892 ★ / 156 ⇿
892Sterne
156Forks
44Releases

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.

Die Sternehistorie wird mit dem Stand vom 2026-07-15 gezeigt. GitHub hat die Stargazers-API im Juli 2026 auf Repository-Administratoren beschränkt, diese Reihe lässt sich daher nicht mehr fortschreiben; die Gesamtzahl der Sterne oben bleibt aktuell.

02004006008001.000892154122017-082022-012026-07
Major 3Minor 20Patch 21

Jeder Punkt umfasst 9 Tage.

Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIinflection—setup.cfg
PyPIpydantic>= 2, < 3setup.cfg
PyPIrequests>= 2.22.0setup.cfg
PyPItyping_extensions—setup.cfg
PyPIurllib3>= 1.26setup.cfg
Alle Abhängigkeiten 33

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 5 direkte und 28 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIinflection—direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIrequests—direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPIurllib3—direkt
PyPIautodoc-pydantic—indirekt
PyPIblack—indirekt
PyPIbuild0.6.0.post1indirekt
PyPIclick—indirekt
PyPIcodecov—indirekt
PyPIcogapp—indirekt
PyPIflake8—indirekt
PyPImock—indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIrequests-mock—indirekt
PyPIrevitron-sphinx-theme—indirekt
PyPIsphinx4.5.0indirekt
PyPIsphinx-autoapi—indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints—indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp1.0.4indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp1.0.2indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp1.0.3indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml1.1.5indirekt
PyPIsphinxext-opengraph—indirekt
PyPItox—indirekt
PyPItwine3.3.0indirekt
PyPItypes-requests—indirekt
PyPItypes-urllib3—indirekt
PyPIwheel0.46.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pyairtable@3.4.2 zieht 11 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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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.