Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-24 14:44 UTC

scverse / pertpy

Single-cell perturbation analysis

PythonMIT★ 337 Sterne⑂ 64 Forksseit Juni 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

scverse/pertpy erreicht einen Gesundheitsindex von 95 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (100/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (71/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt 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

scverseOrganisation
1.546 Follower88 öffentliche Reposseit Nov. 2021

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

Paket-Ökosysteme

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

96Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
30.5/36Commit-Rhythmus — 44/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 158 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 19 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year158
human_commit_share0,75
days_since_last_push0
active_weeks_last_year44

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 28 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 44,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count28
latest_release_tag1.3.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases44,3
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?

72Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
41/60Stars — 337 Stars
15/25Forks — 64 Forks
3.3/15Watcher — 5 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks64
stars337
watchers5
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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_badges8
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
51.7/80Downloads pro Monat — 7.588 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespertpy
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads7.588
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?

71Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
6.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 69 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 49 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 20 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled49
top_contributor_share0,693
Wie die Bewertung erfolgt
41.1/42Issue-Lösungsquote — 98 % der Issues geschlossen
27.1/30PR-Annahme — 599/664 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 3/3 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/24 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs599
open_issues9
closed_issues398
prs_merged_7d6
prs_decided_7d6
prs_merged_30d24
prs_decided_30d24
issue_closed_ratio0,978
closed_unmerged_prs65
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d3
first_time_prs_decided_30d3
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
22.9/25Reichweite des Inhabers — 1.546 Follower von scverse
22.5/25Kontohistorie — 88 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 4 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.546
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginscverse
public_repos88
account_age_days1.727

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 30 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespertpy
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

100Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 6 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pertpy.readthedocs.io/en/stable
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 13 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsscverse, single-cell, perturbation, anndata, bioinformatics, computational-biology, crispr, differential-abundance, differential-expression, drug-discovery, perturb-seq, python, scrna-seq
has_wikija
homepagehttps://pertpy.readthedocs.io/en/stable
docs_sitehttps://pertpy.readthedocs.io/en/stable
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

73Gut · 16 % des Gesamtindex
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 — 29 out of 29 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
0.8/7.5Code-Review — Found 3/24 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 20 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 19 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
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
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 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.

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.

76Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt vorhanden
40/40Lesbare Commit-Historie — 71 von 75 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_url
legible_history_share0,947
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — src/pertpy/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
10/10Belegte Agentenpraxis — 26 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 6 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/pertpy/py.typed
agent_commit_share0,26
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,06
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/pertpy/py.typed)
52.3/55Handhabbare Dateigrößen — 5/103 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes120.143
source_files_sampled103
oversized_source_files5

Eckdaten

337GitHub-Sterne
49Mitwirkende
158Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
28Releases
1Bus-Faktor
9offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:pertpy@1.3.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 64 ⇿
0Sterne
64Forks
25Releases

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.

01325385063756422022-112024-092026-08
Major 1Minor 9Patch 15

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 · 2026-08-24 14:43 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-Tests29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 3/24 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 20 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 19 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 17
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIrequestspyproject.toml
PyPIrichpyproject.toml
PyPIanndatapyproject.toml
PyPIscanpypyproject.toml
PyPImudatapyproject.toml
PyPIscikit-miscpyproject.toml
PyPIadjusttextpyproject.toml
PyPIsparseccapyproject.toml
PyPIopenpyxlpyproject.toml
PyPIpubchempypyproject.toml
PyPIpyarrowpyproject.toml
PyPIblitzgseapyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.4pyproject.toml
PyPIfast-array-utilspyproject.toml
PyPIarviz>=1.2.0pyproject.toml
PyPIpoochpyproject.toml
PyPIscverse-miscpyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 8

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 6 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIarvizdirekt
PyPIscikit-learndirekt
PyPIdocutilsindirekt
PyPIformulaic-contrastsindirekt
PyPIpydeseq2indirekt
PyPIsphinxindirekt
PyPIsphinxcontrib-bibtexindirekt
PyPItoytreeindirekt
Abhängigkeits-Advisories nicht bewertet

Der Advisory-Abgleich konnte für diesen Bericht nicht ausgeführt werden: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

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.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

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 StatistikenPyPI.