Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-12 08:03 UTC

john-kurkowski / tldextract

Accurately separates a URL’s subdomain, domain, and public suffix, using the Public Suffix List (PSL).

PythonBSD-3-Clause★ 2.019 Sterne⑂ 219 Forksseit Feb. 2011Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#python#tldextract#country-codes#suffix#tld#publicsuffix#publicsuffixlist

john-kurkowski/tldextract erreicht einen Gesundheitsindex von 81 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (72/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (64/100). 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

John KurkowskiPersönliches Konto
97 Follower31 öffentliche Reposseit Juni 2010

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPItldextract5.3.2-66vor 34 Tagentlddomainsubdomainurlparseextracturlparseurlsplitpublicsuffixlistpublicsuffixpublicsuffixlist

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

70Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 10 Tagen
4.2/36Commit-Rhythmus — 6/52 Wochen mit Commits
13.1/18Commit-Volumen — 28 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 15 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year28
human_commit_share0,99
days_since_last_push10
active_weeks_last_year6

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 12 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 34 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 114,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count12
latest_release_tag5.3.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release34
mean_days_between_releases114,7
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?

67Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
53.6/60Stars — 2.019 Stars
19.5/25Forks — 219 Forks
9/15Watcher — 43 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks219
stars2.019
watchers43
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges2
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesbadge.fury.io, github.com
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

64Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
5.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 76 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 46 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 30 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled46
top_contributor_share0,759

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
38.7/42Issue-Lösungsquote — 92 % der Issues geschlossen
22.3/30PR-Annahme — 112/151 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 5/29 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs112
open_issues17
closed_issues202
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,922
closed_unmerged_prs39
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

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
14.3/25Reichweite des Inhabers — 97 Follower von john-kurkowski
23/25Kontohistorie — 31 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 16 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers97
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginjohn-kurkowski
public_repos31
account_age_days5.940
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 34 Tagen
20/20Versionshistorie — 66 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagestldextract
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish34

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

72Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, tldextract, country-codes, suffix, tld, publicsuffix, publicsuffixlist
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?

72Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2/2.5CI-Tests — 8 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-Review — Found 5/29 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 30 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 — 15 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate6,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, 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
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_packages7
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:tldextract@5.3.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 7 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.

70Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
25.9/40Lesbare Commit-Historie — 48 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,485
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes957

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

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
11/11Statische Typprüfung — tldextract/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 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 — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configstldextract/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (tldextract/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/18 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes28.334
source_files_sampled18
oversized_source_files0

Eckdaten

2.019GitHub-Sterne
46Mitwirkende
28Commits, letzte 12 Monate
10Tage seit letztem Push
12Releases
1Bus-Faktor
17offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'tldextract' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 219 ⇿
0Sterne
219Forks
12Releases

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.

0408012016020024021852012-012019-042026-08
Major 2Minor 4Patch 6

Jeder Punkt umfasst 14 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.5 / 10
6.5Gesamtwert

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 · 2026-09-12 08:03 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
8CI-Tests8 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 5/29 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 30 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained15 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIidna—pyproject.toml
PyPIrequests>=2.1.0pyproject.toml
PyPIrequests-file>=1.4pyproject.toml
PyPIfilelock>=3.0.8pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 67

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 4 direkte und 63 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIfilelock3.32.2direkt
PyPIidna3.18direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIrequests-file3.0.1direkt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbuild1.5.0indirekt
PyPIcachetools7.1.7indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdocutils0.23indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIid1.6.1indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.6.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImypy2.3.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInh30.3.6indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIplatformdirs4.11.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyproject-api1.11.0indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpython-discovery1.5.1indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIreadme-renderer45.0indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIresponses0.26.2indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIruff0.16.1indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIsybil10.1.0indirekt
PyPIsybil9.3.0indirekt
PyPIsyrupy5.5.3indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItox4.58.0indirekt
PyPItox-uv1.36.0indirekt
PyPItox-uv-bare1.36.0indirekt
PyPItwine7.0.0indirekt
PyPItypes-filelock3.2.7indirekt
PyPItypes-requests2.33.0.20260712indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuv0.12.1indirekt
PyPIvirtualenv21.7.1indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:tldextract@5.3.2 zieht 7 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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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