Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.17.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-07-21 04:06 UTC

python-arq / arq

Fast job queuing and RPC in python with asyncio and redis.

PythonMIT★ 2.989 Sterne⑂ 222 Forksseit Juli 2016Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#redis#concurrent#worker#distributed#tasks#queue#async#asyncio#msgpack#concurrency

python-arq/arq erreicht einen Gesundheitsindex von 69 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (84/100) ab, am schwächsten bei Vitality (42/100). Zuletzt vor 95 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

69
gesamt / 100
Gut

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.

69
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 62 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 69 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

python-arqOrganisation
7 Follower1 öffentliches Reposeit Juni 2024

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIarq0.28.0-65vor 95 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

42Schwach · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

21Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9.9/36Push-Aktualität — letzter Push vor 95 Tagen
2.1/36Commit-Rhythmus — 3/52 Wochen mit Commits
9.4/18Commit-Volumen — 10 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_year10
human_commit_share—
days_since_last_push95
active_weeks_last_year3

Release-Disziplin

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 62 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualität — letztes Release vor 95 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 148 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count62
latest_release_tagv0.28.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release95
mean_days_between_releases148
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?

68Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
56.4/60Stars — 2.989 Stars
19.5/25Forks — 222 Forks
8.2/15Watcher — 31 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks222
stars2.989
watchers31
growth_stateorganic
growth_factor_pct100

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_badges—
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

62Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
7.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 67 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 64 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 18 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled64
top_contributor_share0,666

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
27.6/42Issue-Lösungsquote — 66 % der Issues geschlossen
22/30PR-Annahme — 189/258 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 12/25 approved changesets -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs189
open_issues85
closed_issues162
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,656
closed_unmerged_prs69
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

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
6.5/25Reichweite des Inhabers — 7 Follower von python-arq
6.3/25Kontohistorie — 1 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 2 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers7
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginpython-arq
public_repos1
account_age_days752
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 95 Tagen
20/20Versionshistorie — 65 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesarq
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish95

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

84Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
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
6/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 9 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
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://arq-docs.helpmanual.io/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 10 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsredis, concurrent, worker, distributed, tasks, queue, async, asyncio, msgpack, concurrency
has_wikinein
homepagehttps://arq-docs.helpmanual.io/
docs_sitehttps://arq-docs.helpmanual.io/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

54Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
0.8/2.5CI-Tests — 9 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-Review — Found 12/25 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 18 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
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
0/7.5Vulnerabilities — 13 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,3
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_packages4
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:arq@0.28.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 4 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.

63Mittel · 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)

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — arq/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine Daten
0/8Automatisierte Wartung — keine Daten
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_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsarq/py.typed
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Belegte Agentenpraxis, Automatisierte Wartung. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (arq/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/31 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes41.448
source_files_sampled31
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 — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
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

2.989GitHub-Sterne
64Mitwirkende
10Commits, letzte 12 Monate
95Tage seit letztem Push
62Releases
1Bus-Faktor
85offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 2.989 ★ / 0 ⇿
2.989Sterne

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

1.5002.0002.5003.0002.989112024-072025-072026-07

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.3 / 10
4.3Gesamtwert

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 · 2026-07-21 04:06 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
3CI-Tests9 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 12/25 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 18 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
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
0Vulnerabilities13 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIredis>=4.2.0,<6pyproject.toml
PyPIclick>=8.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 77

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 74 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIclick8.1.8direkt
PyPIclick8.3.1direkt
PyPIredis4.6.0direkt
PyPIaiohttp3.4.4indirekt
PyPIaiohttp-session2.7.0indirekt
PyPIalabaster0.7.16indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIbabel2.17.0indirekt
PyPIcertifi2026.1.4indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIchevron0.13.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.10.7indirekt
PyPIcoverage7.13.2indirekt
PyPIcryptography46.0.4indirekt
PyPIdirty-equals0.11indirekt
PyPIdocker7.1.0indirekt
PyPIdocutils0.19indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIhiredis3.3.0indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImsgpack1.1.2indirekt
PyPImypy1.9.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpycparser2.23indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.12.5indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpytest8.4.2indirekt
PyPIpytest-asyncio0.23.6indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpytest-pretty1.3.0indirekt
PyPIpytest-timeout2.4.0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.1indirekt
PyPIpytz2025.2indirekt
PyPIpywin32311indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIrich14.3.1indirekt
PyPIruff0.14.14indirekt
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirekt
PyPIsphinx6.2.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPItestcontainers4.12.0indirekt
PyPItomli2.4.0indirekt
PyPItypes-cffi1.17.0.20250915indirekt
PyPItypes-pyopenssl24.1.0.20240722indirekt
PyPItypes-pytz2025.2.0.20251108indirekt
PyPItypes-redis4.6.0.20240311indirekt
PyPItypes-setuptools80.10.0.20260124indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2025.3indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIuvloop0.11.3indirekt
PyPIwatchfiles1.1.1indirekt
PyPIwrapt2.0.1indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:arq@0.28.0 zieht 4 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 v0.17.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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