Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 16:21 UTC

sissaschool / elementpath

XPath 1.0/2.0/3.0/3.1 parsers and selectors for ElementTree and lxml

PythonMIT★ 92 Sterne⑂ 30 Forksseit März 2018Auf GitHub ansehen ↗

sissaschool/elementpath erreicht einen Gesundheitsindex von 81 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (80/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (53/100). Zuletzt vor 18 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

81
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.

81
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 69 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 81 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

23 Follower6 öffentliche Reposseit Mai 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIelementpath5.1.48.510.85287vor 18 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

76Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualitätletzter Push vor 18 Tagen
11.1/36Commit-Rhythmus16/52 Wochen mit Commits
16/18Commit-Volumen59 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained15 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year59
human_commit_share1
days_since_last_push18
active_weeks_last_year16
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus70 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 18 Tagen
19.8/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 52 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count70
latest_release_tagv5.1.4
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release18
mean_days_between_releases52
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
Wie die Bewertung erfolgt
31.8/60Stars92 Stars
12.2/25Forks30 Forks
3.3/15Watcher5 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks30
stars92
watchers5
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonbelow_threshold
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat8.510.852 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageselementpath
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads8.510.852
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?

64Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.3/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 99 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden15 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled15
top_contributor_share0,987
Wie die Bewertung erfolgt
40.4/42Issue-Lösungsquote96 % der Issues geschlossen
26.9/30PR-Annahme26/29 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptancekein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 3/30 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs26
open_issues3
closed_issues75
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,962
closed_unmerged_prs3
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
9.9/25Reichweite des Inhabers23 Follower von sissaschool
18.2/25Kontohistorie6 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers23
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginsissaschool
public_repos6
account_age_days4.131

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 18 Tagen
20/20Versionshistorie87 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageselementpath
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish18

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

80Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationtox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
12/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests2 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics8 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsxpath, xpath2, pratt-parser, elementtree, lxml, xpath3, xpath-selector, xpath31
has_wikija
homepage
docs_site
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

58Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionkeine Daten
1.5/2.5CI-Tests2 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-ReviewFound 3/30 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained15 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingkeine Daten
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,7
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisoriestransitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages2
unassessed_packages3
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 2 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 3 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. 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.

53Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
28.8/40Lesbare Commit-Historie54 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,54
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehldoc/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationtox.ini
11/11Statische Typprüfungelementpath/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxiskeine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartungkeine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdoc/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configselementpath/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer CodePython mit Typprüfungs-Konfiguration (elementpath/py.typed)
50.8/55Handhabbare Dateigrößen9/118 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes107.701
source_files_sampled118
oversized_source_files9

Eckdaten

92GitHub-Sterne
15Mitwirkende
59Commits, letzte 12 Monate
18Tage seit letztem Push
70Releases
1Bus-Faktor
3offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Star history carried forward from 2026-05-26: GitHub restricted the stargazers API to repository admins, so it can no longer be collected. The repository has 92 stars today.

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 90 ★ / 30 ⇿
90Sterne
30Forks
68Releases

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.

Die Sternehistorie wird mit dem Stand vom 2026-05-26 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.

020406080100903022018-032022-052026-06
Major 4Minor 18Patch 46

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.7 / 10
4.7Gesamtwert

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 16:20 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
6CI-Tests2 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 6
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 3/30 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained15 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not 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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 5

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 5 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIreadthedocs-sphinx-search0.3.2indirekt
PyPIsetuptoolsindirekt
PyPIsphinx7.2.6indirekt
PyPItoxindirekt
PyPIxmlschemaindirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 2 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 3 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

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

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.