Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.12.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-18 13:30 UTC

pyproj4 / pyproj

Python interface to PROJ (cartographic projections and coordinate transformations library)

Python · CythonMIT★ 1.219 Sterne⑂ 236 Forksseit Dez. 2014Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#geospatial#python#coordinate-systems#coordinate-transformation#cartographic-projection#geodesic#hacktoberfest

pyproj4/pyproj erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (89/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (49/100). Zuletzt vor 10 Tagen 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

pyproj4Organisation
25 Follower3 öffentliche Reposseit März 2019

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpyproj3.7.2-58vor 338 Tagengismapgeospatialcoordinate-systemscoordinate-transformationcartographic-projectiongeodesic

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

67Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 10 Tagen
15.9/36Commit-Rhythmus — 23/52 Wochen mit Commits
16.7/18Commit-Volumen — 72 Commits im letzten Jahr
4/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 3 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year72
human_commit_share—
days_since_last_push10
active_weeks_last_year23

Release-Disziplin

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 59 Releases veröffentlicht
16.2/36Release-Aktualität — letztes Release vor 338 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 88,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count59
latest_release_tag3.7.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release338
mean_days_between_releases88,2
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?

85Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
50.1/60Stars — 1.219 Stars
19.8/25Forks — 236 Forks
8.2/15Watcher — 31 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks236
stars1.219
watchers31
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 (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges—
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

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

70Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

38Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
5.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 77 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 75 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 34 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled75
top_contributor_share0,768

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
39.1/42Issue-Lösungsquote — 93 % der Issues geschlossen
27.8/30PR-Annahme — 730/787 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 12/14 approved changesets -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs730
open_issues46
closed_issues624
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,931
closed_unmerged_prs57
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

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
10.2/25Reichweite des Inhabers — 25 Follower von pyproj4
16.4/25Kontohistorie — 3 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 7 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers25
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginpyproj4
public_repos3
account_age_days2.690
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 338 Tagen
20/20Versionshistorie — 58 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyproj
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish338

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

89Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, .pylintrc
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
14/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 19 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
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://pyproj4.github.io/pyproj
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsgeospatial, python, coordinate-systems, coordinate-transformation, cartographic-projection, geodesic, hacktoberfest
has_wikinein
homepagehttps://pyproj4.github.io/pyproj
docs_sitehttps://pyproj4.github.io/pyproj
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

58Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
1.8/2.5CI-Tests — 19 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-Review — Found 12/14 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 34 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
3/7.5Maintained — 3 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
5/5Packaging — packaging workflow detected
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
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, 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)

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, .pylintrc
11/11Statische Typprüfung — pyproj/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
5/8Automatisierte Wartung — Abhängigkeits-Automatisierung konfiguriert, in den erfassten Commits nicht beobachtet
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_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspyproj/py.typed
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (pyproj/py.typed)
50.6/55Handhabbare Dateigrößen — 4/50 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes74.849
source_files_sampled50
oversized_source_files4

Eckdaten

1.219GitHub-Sterne
75Mitwirkende
72Commits, letzte 12 Monate
10Tage seit letztem Push
59Releases
1Bus-Faktor
46offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 5.8 / 10
5.8Gesamtwert

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 · 2026-07-18 13:29 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
7CI-Tests19 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 12/14 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 34 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
4Maintained3 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
10Packagingpackaging workflow 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
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 1
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIcertifi—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 16

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 1 direkte und 15 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcertifi—direkt
PyPIcython—indirekt
PyPIfuro—indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPIpackaging—indirekt
PyPIpandas—indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIruff—indirekt
PyPIshapely—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-argparse—indirekt
PyPItypes-certifi—indirekt
PyPIxarray—indirekt
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 v0.12.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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