Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-20 22:09 UTC

launchdarkly / openfeature-python-server

An OpenFeature provider for the LaunchDarkly Python server SDK.

PythonEigene Lizenz★ 4 Sterne⑂ 1 Forkseit Jan. 2024Auf GitHub ansehen ↗

launchdarkly/openfeature-python-server erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (85/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (53/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

87
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.

87
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 73 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 87 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

LaunchDarklyOrganisation · verifizierte Domain
336 Follower317 öffentliche Reposseit Juli 2014

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIlaunchdarkly-openfeature-server0.8.3177.96515vor 0 Tagen

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
13.6/18Commit-Volumen — 32 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 19 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year32
human_commit_share0,71
days_since_last_push0
active_weeks_last_year12
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 18 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 52,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count18
latest_release_tag0.8.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases52,2
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?

53Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.7/60Stars — 4 Stars
0/25Forks — 1 Forks
7.1/15Watcher — 20 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1
stars4
watchers20
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
70/80Downloads pro Monat — 177.965 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageslaunchdarkly-openfeature-server
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads177.965
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?

77Gut · 23 % des Gesamtindex
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
9.5/13.5Breite der Beitragenden — 7 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled7
top_contributor_share0,531
Wie die Bewertung erfolgt
33.6/42Issue-Lösungsquote — 80 % der Issues geschlossen
28.6/30PR-Annahme — 62/65 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 20/21 approved changesets -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs62
open_issues1
closed_issues4
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d5
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,8
closed_unmerged_prs3
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
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
18.2/25Reichweite des Inhabers — 336 Follower von launchdarkly
25/25Kontohistorie — 317 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers336
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginlaunchdarkly
public_repos317
account_age_days4.494

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 15 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageslaunchdarkly-openfeature-server
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

85Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.isort]), setup.cfg ([pycodestyle])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 27 out of 28 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

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://launchdarkly-openfeature-python-sdk.readthedocs.io/en/latest/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicslaunchdarkly-sdk, managed-by-terraform, open-feature, python, sdk, feature-flags, feature-toggles, launchdarkly
has_wikinein
homepage—
docs_sitehttps://launchdarkly-openfeature-python-sdk.readthedocs.io/en/latest/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

70Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5CI-Tests — 27 out of 28 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
6.8/7.5Code-Review — Found 20/21 approved changesets -- score normalized to 9
2.5/2.5Contributors — project has 6 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
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 19 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
1.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
4.5/5Security-Policy — security policy file 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_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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
advisories8
affected_packages1
assessed_packages45
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1
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. 45 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 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.

69Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.launchdarkly.com/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 48 von 49 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://docs.launchdarkly.com/llms.txt
legible_history_share0,98
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.isort]), setup.cfg ([pycodestyle])
11/11Statische Typprüfung — ld_openfeature/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
10/10Belegte Agentenpraxis — 16 der letzten 69 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
3/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsld_openfeature/py.typed
agent_commit_share0,232
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (ld_openfeature/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/11 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes15.787
source_files_sampled11
oversized_source_files0

Eckdaten

4GitHub-Sterne
7Mitwirkende
32Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
18Releases
1Bus-Faktor
1offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:launchdarkly-openfeature-server@0.8.3; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 6.3 / 10
6.3Gesamtwert

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 · 2026-10-20 22:08 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests27 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 20/21 approved changesets -- score normalized to 9
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained19 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
3Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 3
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
9Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIopenfeature-sdk>=0.9.0,<1pyproject.toml
PyPIlaunchdarkly-server-sdk>=9.18.3,<10pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 45

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 43 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIlaunchdarkly-server-sdk9.18.3direkt
PyPIopenfeature-sdk0.10.0direkt
PyPIalabaster0.7.16indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIcertifi2026.10.19indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.16.2indirekt
PyPIdocutils0.19indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexpiringdict1.2.2indirekt
PyPIfilelock4.1.0indirekt
PyPIidna3.20indirekt
PyPIimagesize2.0.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.1indirekt
PyPIisort5.13.2indirekt
PyPIjinja23.1.3indirekt
PyPIjsonpickle4.1.4indirekt
PyPIlaunchdarkly-eventsource1.7.4indirekt
PyPImarkupsafe3.0.4indirekt
PyPImypy1.8.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpluggy1.7.0indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpyrfc33392.1.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-mypy0.10.3indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIsemver3.1.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsphinx6.2.1indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPItomli2.5.0indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPIurllib32.8.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 45 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 1 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
jinja23.1.3indirekthoch83.1.6

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.