Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 13:04 UTC

python-validators / validators

Python Data Validation for Humans™.

PythonMIT★ 1.123 Sterne⑂ 188 Forksseit Okt. 2013Auf GitHub ansehen ↗

python-validators/validators erreicht einen Gesundheitsindex von 69 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (79/100) ab, am schwächsten bei Vitality (35/100). Zuletzt vor 166 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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)

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-validatorsOrganisation

11 Follower1 öffentliches Reposeit Sept. 2022

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht	Tags
PyPI	validators	0.35.0	28.660.942	60	vor 483 Tagen	validation validator python-validator

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

35Schwach · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

18Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

9.9/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 166 Tagen
1.4/36	Commit-Rhythmus — 2/52 Wochen mit Commits
6.3/18	Commit-Volumen — 4 Commits im letzten Jahr
0/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	4
human_commit_share	0,92
days_since_last_push	166
active_weeks_last_year	2

Release-Disziplin

61Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 22 Releases veröffentlicht
7.2/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 483 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 41,9 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	22
latest_release_tag	0.35.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	483
mean_days_between_releases	41,9

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

79Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

74Gut

Wie die Bewertung erfolgt

49.5/60	Stars — 1.123 Stars
18.9/25	Forks — 188 Forks
6/15	Watcher — 13 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	188
stars	1.123
watchers	13
growth_state	organic
growth_factor_pct	100

Community-Gesundheit

70Gut

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
0/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	0
has_contributing	ja
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	—
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

80/80	Downloads pro Monat — 28.660.942 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	validators
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	28.660.942
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?

67Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

61Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

25.2/54	Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
12.7/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 43 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 56 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 7 contributing companies or organizations

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	2
contributors_sampled	56
top_contributor_share	0,434

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

83Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

41.1/42	Issue-Lösungsquote — 98 % der Issues geschlossen
21.8/30	PR-Annahme — 182/250 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
9/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 9/14 approved changesets -- score normalized to 6

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	182
open_issues	4
closed_issues	190
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	0
prs_decided_30d	0
issue_closed_ratio	0,979
closed_unmerged_prs	68
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

48Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain
7.8/25	Reichweite des Inhabers — 11 Follower von python-validators
10.1/25	Kontohistorie — 1 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	11
owner_type	Organization
is_verified	nein
owner_login	python-validators
public_repos	1
account_age_days	1.449

Paketpflege

79Gut

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
14/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 483 Tagen
20/20	Versionshistorie — 60 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	validators
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	483

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

74Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

64Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
0/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 17 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	nein

Dokumentation

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://yozachar.github.io/pyvalidators
10/10	Repository-Beschreibung
0/10	Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	—
has_wiki	ja
homepage	—
docs_site	https://yozachar.github.io/pyvalidators
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

56Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

45Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5	CI-Tests — 1 out of 17 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4.5/7.5	Code-Review — Found 9/14 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5	Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
5/5	Fuzzing — project is fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
0/7.5	Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5	Packaging — keine Daten
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0.5/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 1
5/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 49 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	4,5

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

35/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	24
affected_packages	6
assessed_packages	44
unassessed_packages	0
affected_by_severity	high 2, moderate 3, low 1
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 44 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.

66Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 78 von 92 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,848
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11	Statische Typprüfung — src/validators/py.typed
10/10	Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8	Automatisierte Wartung — 8 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	pdm.lock
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	docs/Makefile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	src/validators/py.typed
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0,08

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/validators/py.typed)
55/55	Handhabbare Dateigrößen — 0/64 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	14.979
source_files_sampled	64
oversized_source_files	0

Eckdaten

1.123GitHub-Sterne

56Mitwirkende

4Commits, letzte 12 Monate

166Tage seit letztem Push

22Releases

2Bus-Faktor

4offene Issues

PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
Star history carried forward from 2026-07-14: GitHub restricted the stargazers API to repository admins, so it can no longer be collected. The repository has 1123 stars today.

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 1.120 ★ / 188 ⇿

1.120Sterne

188Forks

22Releases

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.

Die Sternehistorie wird mit dem Stand vom 2026-07-14 gezeigt. GitHub hat die Stargazers-API im Juli 2026 auf Repository-Administratoren beschränkt, diese Reihe lässt sich daher nicht mehr fortschreiben; die Gesamtzahl der Sterne oben bleibt aktuell.

Major 0Minor 15Patch 7

Jeder Punkt umfasst 10 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.5 / 10

4.5Gesamtwert

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 13:04 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
0	Branch-Protection	branch protection not enabled on development/release branches
0	CI-Tests	1 out of 17 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6	Code-Review	Found 9/14 approved changesets -- score normalized to 6
10	Contributors	project has 7 contributing companies or organizations
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
10	Fuzzing	project is fuzzed
10	License	license file detected
0	Maintained	0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
k. A.	Packaging	packaging workflow not detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
1	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 1
10	Security-Policy	security policy file detected
0	Signed-Releases	Project has not signed or included provenance with any releases.
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	49 existing vulnerabilities detected

Alle Abhängigkeiten 44

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 44 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	alabaster	`0.7.13`	indirekt
PyPI	babel	`2.15.0`	indirekt
PyPI	beautifulsoup4	`4.12.3`	indirekt
PyPI	certifi	`2024.7.4`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.3.2`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	docutils	`0.20.1`	indirekt
PyPI	eth-hash	`0.7.0`	indirekt
PyPI	exceptiongroup	`1.2.1`	indirekt
PyPI	furo	`2024.8.6`	indirekt
PyPI	idna	`3.7`	indirekt
PyPI	imagesize	`1.4.1`	indirekt
PyPI	importlib-metadata	`8.0.0`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.0.0`	indirekt
PyPI	jinja2	`3.1.6`	indirekt
PyPI	markdown-it-py	`3.0.0`	indirekt
PyPI	markupsafe	`2.1.5`	indirekt
PyPI	mdit-py-plugins	`0.4.1`	indirekt
PyPI	mdurl	`0.1.2`	indirekt
PyPI	myst-parser	`3.0.1`	indirekt
PyPI	nodeenv	`1.9.1`	indirekt
PyPI	packaging	`24.1`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.5.0`	indirekt
PyPI	pycryptodome	`3.20.0`	indirekt
PyPI	pygments	`2.18.0`	indirekt
PyPI	pypandoc-binary	`1.13`	indirekt
PyPI	pyright	`1.1.378`	indirekt
PyPI	pytest	`8.3.2`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.1`	indirekt
PyPI	requests	`2.32.4`	indirekt
PyPI	ruff	`0.6.3`	indirekt
PyPI	snowballstemmer	`2.2.0`	indirekt
PyPI	soupsieve	`2.5`	indirekt
PyPI	sphinx	`7.1.2`	indirekt
PyPI	sphinx-basic-ng	`1.0.0b2`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-applehelp	`1.0.4`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-devhelp	`1.0.2`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-htmlhelp	`2.0.1`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-jsmath	`1.0.1`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-qthelp	`1.0.3`	indirekt
PyPI	sphinxcontrib-serializinghtml	`1.1.5`	indirekt
PyPI	tomli	`2.0.1`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.2.2`	indirekt
PyPI	zipp	`3.19.2`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 6

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 44 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 6 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
soupsieve	`2.5`	indirekt	hoch	4	`2.8.4`
urllib3	`2.2.2`	indirekt	hoch	12	`2.7.0`
idna	`3.7`	indirekt	mittel	2	`3.15`
pytest	`8.3.2`	indirekt	mittel	2	`9.0.3`
requests	`2.32.4`	indirekt	mittel	2	`2.33.0`
pygments	`2.18.0`	indirekt	niedrig	2	`2.20.0`

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.

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.

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Warnungen zur Datenerhebung

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