Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 14:56 UTC

nteract / papermill

📚 Parameterize, execute, and analyze notebooks

Python · Jupyter NotebookBSD-3-Clause★ 6.476 Sterne⑂ 462 Forksseit Juli 2017Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#jupyter#notebooks#notebook-generator#nteract#publishing#pipeline#notebook#python#julia#scala

nteract/papermill erreicht einen Gesundheitsindex von 86 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (94/100) ab, am schwächsten bei Vitality (45/100). Zuletzt vor 51 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

86
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.

86
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 72 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 86 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

nteractOrganisation · verifizierte Domain
289 Follower72 öffentliche Reposseit Mai 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpapermill2.7.015.154.96976vor 180 Tagenjupytermapreducenotebooknteractpipeline

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

45Schwach · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

34Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
18/36Push-Aktualität — letzter Push vor 51 Tagen
3.5/36Commit-Rhythmus — 5/52 Wochen mit Commits
12.4/18Commit-Volumen — 23 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year23
human_commit_share0,82
days_since_last_push51
active_weeks_last_year5

Release-Disziplin

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 70 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
27/36Release-Aktualität — letztes Release vor 180 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 215,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count70
latest_release_tag2.7.0
releases_from_tagsja
days_since_latest_release180
mean_days_between_releases215,8
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?

94Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 6.476 Stars
22.2/25Forks — 462 Forks
10.6/15Watcher — 81 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks462
stars6.476
watchers81
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges7
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io, snyk.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 15.154.969 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespapermill
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads15.154.969
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?

78Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
14/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 38 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 97 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 83 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled97
top_contributor_share0,376

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27.4/42Issue-Lösungsquote — 65 % der Issues geschlossen
26.7/30PR-Annahme — 375/422 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 16/21 approved changesets -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs375
open_issues148
closed_issues278
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,653
closed_unmerged_prs47
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
17.7/25Reichweite des Inhabers — 289 Follower von nteract
25/25Kontohistorie — 72 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers289
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginnteract
public_repos72
account_age_days4.125

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 180 Tagen
20/20Versionshistorie — 76 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespapermill
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish180

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 23 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — http://papermill.readthedocs.io/en/latest/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 11 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsjupyter, notebooks, notebook-generator, nteract, publishing, pipeline, notebook, python, r, julia, scala
has_wikinein
homepagehttp://papermill.readthedocs.io/en/latest/
docs_sitehttp://papermill.readthedocs.io/en/latest/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

59Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

49Schwach
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 — 23 out of 28 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
5.2/7.5Code-Review — Found 16/21 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 83 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
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
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
0/7.5Vulnerabilities — 38 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,9
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_packages27
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:papermill@2.7.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 27 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.

60Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 68 von 82 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,829
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
4/10Belegte Agentenpraxis — 2 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 17 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_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,17

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/37 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes22.992
source_files_sampled37
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

6.476GitHub-Sterne
97Mitwirkende
23Commits, letzte 12 Monate
51Tage seit letztem Push
70Releases
2Bus-Faktor
148offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 462 ⇿
0Sterne
462Forks
70Releases

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.

0100200300400500457142017-072022-012026-08
Major 2Minor 20Patch 48

Jeder Punkt umfasst 9 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.9 / 10
4.9Gesamtwert

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 · 2026-08-27 14:56 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-Tests23 out of 28 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 16/21 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 83 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
9SASTSAST tool detected but not run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities38 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 9
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIaiohttp>=3.9pyproject.toml
PyPIclick—pyproject.toml
PyPIentrypoints—pyproject.toml
PyPInbclient>=0.2pyproject.toml
PyPInbformat>=5.2pyproject.toml
PyPIpyyaml—pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPItenacity>=5.0.2pyproject.toml
PyPItqdm>=4.32.2pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 46

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 9 direkte und 37 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiohttp—direkt
PyPIclick—direkt
PyPIentrypoints—direkt
PyPInbclient—direkt
PyPInbformat—direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIrequests—direkt
PyPItenacity—direkt
PyPItqdm—direkt
PyPIattrs—indirekt
PyPIazure-datalake-store—indirekt
PyPIazure-identity—indirekt
PyPIazure-storage-blob—indirekt
PyPIboto3—indirekt
PyPIbotocore—indirekt
PyPIbumpversion—indirekt
PyPIcheck-manifest—indirekt
PyPIcodecov—indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIfuro—indirekt
PyPIgcsfs—indirekt
PyPIgoogle-compute-engine—indirekt
PyPIipykernel—indirekt
PyPIipython—indirekt
PyPIipywidgets—indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImoto—indirekt
PyPImyst-parser—indirekt
PyPInotebook—indirekt
PyPInteract-scrapbook—indirekt
PyPIpandas—indirekt
PyPIpip—indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpyarrow—indirekt
PyPIpygithub—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-env—indirekt
PyPIpytest-mock—indirekt
PyPIrecommonmark—indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-copybutton—indirekt
PyPItox—indirekt
PyPItwine—indirekt
PyPIwheel—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:papermill@2.7.0 zieht 27 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.