Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.11.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-17 00:18 UTC

ionelmc / pytest-benchmark

pytest fixture for benchmarking code

PythonBSD-2-Clause★ 1.444 Sterne⑂ 138 Forksseit Okt. 2014Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#python#pytest#benchmark#benchmarking#performance

ionelmc/pytest-benchmark erreicht einen Gesundheitsindex von 71 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (89/100) ab, am schwächsten bei Security (41/100). Zuletzt vor 30 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

71
gesamt / 100
Gut

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.

71
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 63 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 71 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Ionel Cristian MărieșPersönliches Konto
511 Follower199 öffentliche Reposseit Sept. 2009

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpytest-benchmark5.2.3-49vor 249 Tagenpytestbenchmark

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

54Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 30 Tagen
8.3/36Commit-Rhythmus — 12/52 Wochen mit Commits
16.3/18Commit-Volumen — 64 Commits im letzten Jahr
3/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 2 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year64
human_commit_share—
days_since_last_push30
active_weeks_last_year12

Release-Disziplin

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 18 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
16.2/36Release-Aktualität — letztes Release vor 249 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 185,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count18
latest_release_tagv5.2.3
releases_from_tagsja
days_since_latest_release249
mean_days_between_releases185,2
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?

73Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
51.2/60Stars — 1.444 Stars
17.8/25Forks — 138 Forks
6.8/15Watcher — 18 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks138
stars1.444
watchers18
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (BSD-2-Clause)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

61Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

36Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
3.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 86 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 50 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 75 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled50
top_contributor_share0,862

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
20/42Issue-Lösungsquote — 48 % der Issues geschlossen
24.3/30PR-Annahme — 76/94 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 12/18 approved changesets -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs76
open_issues109
closed_issues99
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,476
closed_unmerged_prs18
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
19.5/25Reichweite des Inhabers — 511 Follower von ionelmc
25/25Kontohistorie — 199 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 16 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers511
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginionelmc
public_repos199
account_age_days6.142
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
26/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 249 Tagen
20/20Versionshistorie — 49 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespytest-benchmark
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish249

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

89Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — tox.ini
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, pytest, benchmark, benchmarking, performance
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

41Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

41Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
1.5/2.5CI-Tests — 8 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4.5/7.5Code-Review — Found 12/18 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 75 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
2.2/7.5Maintained — 2 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
0/5Packaging — keine Daten
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_aggregate4,1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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.

49Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

1Kritisch
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.

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

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — tox.ini
11/11Statische Typprüfung — src/pytest_benchmark/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
0/8Automatisierte Wartung — keine Daten
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/pytest_benchmark/py.typed
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis, Automatisierte Wartung. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/pytest_benchmark/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/32 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes40.399
source_files_sampled32
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
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 — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
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

1.444GitHub-Sterne
50Mitwirkende
64Commits, letzte 12 Monate
30Tage seit letztem Push
18Releases
1Bus-Faktor
109offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 4.1 / 10
4.1Gesamtwert

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 · 2026-07-17 00:18 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
6CI-Tests8 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 12/18 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 75 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
3Maintained2 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 3
k. A.Packagingpackaging workflow not 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 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpytest>=8.1pyproject.toml
PyPIpy-cpuinfo2>=10.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 7

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 7 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIfuro—indirekt
PyPIpip—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsetuptools-scm—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPItox—indirekt
PyPIvirtualenv—indirekt
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 v0.11.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.