Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-04 18:50 UTC

pydantic / pydantic-settings

Settings management using pydantic

PythonMIT★ 1.403 Sterne⑂ 167 Forksseit Sept. 2022Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekDesktop-AnwendungKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#pydantic#configuration#environment#python#settings

pydantic/pydantic-settings erreicht einen Gesundheitsindex von 95 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (94/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (63/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

95
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

95
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 82 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 95 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

PydanticOrganisation
2.949 Follower80 öffentliche Reposseit Aug. 2022

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIpydantic-settings2.14.2-44vor 46 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

94Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

95Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1 Tagen
31.2/36Commit-Rhythmus — 45/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 137 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year137
human_commit_share0,69
days_since_last_push1
active_weeks_last_year45

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 37 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 46 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 45,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count37
latest_release_tagv2.14.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release46
mean_days_between_releases45,5
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?

63Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
51/60Stars — 1.403 Stars
18.5/25Forks — 167 Forks
5/15Watcher — 9 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks167
stars1.403
watchers9
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 (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, shields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

83Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 42 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 94 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 23 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled94
top_contributor_share0,422

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
39.4/42Issue-Lösungsquote — 94 % der Issues geschlossen
26.5/30PR-Annahme — 391/442 entschiedene PRs gemergt
9.1/13Newcomer PR acceptance — 7/10 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 13/21 approved changesets -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs391
open_issues29
closed_issues443
prs_merged_7d1
prs_decided_7d2
prs_merged_30d15
prs_decided_30d19
issue_closed_ratio0,939
closed_unmerged_prs51
first_time_authors_30d10
first_time_prs_merged_30d7
first_time_prs_decided_30d10

Eigentümerschaft & Trägerschaft

95Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
24.9/25Reichweite des Inhabers — 2.949 Follower von pydantic
21/25Kontohistorie — 80 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers2.949
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginpydantic
public_repos80
account_age_days1.457
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 46 Tagen
20/20Versionshistorie — 44 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespydantic-settings
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish46

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
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 — https://pydantic.dev/docs/validation/latest/concepts/pydantic_settings/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspydantic, configuration, environment, python, settings
has_wikinein
homepagehttps://pydantic.dev/docs/validation/latest/concepts/pydantic_settings/
docs_sitehttps://pydantic.dev/docs/validation/latest/concepts/pydantic_settings/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

78Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4.5/7.5Code-Review — Found 13/21 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 23 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 — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities — 22 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate7,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, 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_packages6
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:pydantic-settings@2.14.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 6 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.

74Gut · 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 — 62 von 69 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,899
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — pydantic_settings/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 46 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 31 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspydantic_settings/py.typed
agent_commit_share0,46
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,31

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (pydantic_settings/py.typed)
50.4/55Handhabbare Dateigrößen — 3/36 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes134.466
source_files_sampled36
oversized_source_files3

Eckdaten

1.403GitHub-Sterne
94Mitwirkende
137Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
37Releases
2Bus-Faktor
29offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 13 authors (cap 12)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 167 ⇿
0Sterne
167Forks
37Releases

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.

0408012016020016752022-092024-082026-08
Major 1Minor 14Patch 18

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.3 / 10
7.3Gesamtwert

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 · 2026-08-04 18:49 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
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 13/21 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 23 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities22 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 3
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpydantic>=2.7.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=0.21.0pyproject.toml
PyPItyping-inspection>=0.4.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 87

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 84 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpython-dotenv1.2.2direkt
PyPItyping-inspection0.4.2direkt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIazure-core1.38.2indirekt
PyPIazure-identity1.25.3indirekt
PyPIazure-keyvault-secrets4.11.0indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIboto31.43.55indirekt
PyPIbotocore1.43.60indirekt
PyPIbotocore-stubs1.42.41indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIchardet5.2.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.13.4indirekt
PyPIcryptography46.0.5indirekt
PyPIdiff-cover10.4.0indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfilelock3.25.0indirekt
PyPIgoogle-api-core2.30.0indirekt
PyPIgoogle-auth2.48.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-secret-manager2.30.0indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.72.0indirekt
PyPIgrpc-google-iam-v10.14.3indirekt
PyPIgrpcio1.78.0indirekt
PyPIgrpcio-status1.78.0indirekt
PyPIidentify2.6.17indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIisodate0.7.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImoto5.1.21indirekt
PyPImsal1.35.1indirekt
PyPImsal-extensions1.3.1indirekt
PyPImypy2.3.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIplatformdirs4.9.2indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.1indirekt
PyPIproto-plus1.27.1indirekt
PyPIprotobuf6.33.5indirekt
PyPIpyasn10.6.2indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpyjwt2.11.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-examples0.0.18indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpytest-pretty1.3.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.1.0indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIresponses0.26.0indirekt
PyPIrich14.3.3indirekt
PyPIrsa4.9.1indirekt
PyPIruff0.16.0indirekt
PyPIs3transfer0.19.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItypes-awscrt0.31.2indirekt
PyPItypes-boto31.42.78indirekt
PyPItypes-boto3-secretsmanager1.42.8indirekt
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260518indirekt
PyPItypes-s3transfer0.16.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIvirtualenv21.1.0indirekt
PyPIwerkzeug3.1.6indirekt
PyPIxmltodict1.0.4indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pydantic-settings@2.14.2 zieht 6 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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