Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-16 13:03 UTC

vmagamedov / grpclib

Pure-Python gRPC implementation for asyncio

PythonBSD-3-Clause★ 987 Sterne⑂ 102 Forksseit Jan. 2017Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#grpc#python#asyncio#protobuf#h2#microservices

vmagamedov/grpclib erreicht einen Gesundheitsindex von 54 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (77/100) ab, am schwächsten bei Vitality (28/100). Zuletzt vor 275 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

54
gesamt / 100
Mittel

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.

54
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 53 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 54 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Volodymyr MagamedovPersönliches Konto
84 Follower23 öffentliche Reposseit Jan. 2010

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIgrpclib0.4.9-57vor 275 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

28Gefährdet · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

14Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
3.6/36Push-Aktualität — letzter Push vor 275 Tagen
1.4/36Commit-Rhythmus — 2/52 Wochen mit Commits
8.6/18Commit-Volumen — 8 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_year8
human_commit_share1
days_since_last_push275
active_weeks_last_year2

Release-Disziplin

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 21 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
16.2/36Release-Aktualität — letztes Release vor 275 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 214,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count21
latest_release_tagv0.4.9
releases_from_tagsja
days_since_latest_release275
mean_days_between_releases214,9
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?

62Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
48.6/60Stars — 987 Stars
16.7/25Forks — 102 Forks
8/15Watcher — 29 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks102
stars987
watchers29
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
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?

55Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

23Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 96 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 17 Beitragende
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled17
top_contributor_share0,958

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
32.7/42Issue-Lösungsquote — 78 % der Issues geschlossen
17.8/30PR-Annahme — 22/37 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/30 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs22
open_issues38
closed_issues133
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,778
closed_unmerged_prs15
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.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
13.9/25Reichweite des Inhabers — 84 Follower von vmagamedov
22.1/25Kontohistorie — 23 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 16 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers84
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginvmagamedov
public_repos23
account_age_days6.093
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 275 Tagen
20/20Versionshistorie — 57 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesgrpclib
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish275

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

77Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — setup.cfg ([flake8]), tox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
4/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — http://grpclib.readthedocs.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsgrpc, python, asyncio, protobuf, h2, microservices
has_wikinein
homepagehttp://grpclib.readthedocs.io
docs_sitehttp://grpclib.readthedocs.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

45Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

31Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0.5/2.5CI-Tests — 1 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-Review — Found 4/30 approved changesets -- score normalized to 1
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no 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
0/5Packaging — keine Daten
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, 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:grpclib@0.4.9 — 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.

58Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

19Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://tox.readthedocs.io/llms.txt)
3.7/40Lesbare Commit-Historie — 7 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://tox.readthedocs.io/llms.txt
legible_history_share0,07
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, examples/mtls/keys/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — setup.cfg ([flake8]), tox.ini
11/11Statische Typprüfung — grpclib/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates 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, examples/mtls/keys/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsgrpclib/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (grpclib/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/99 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes36.087
source_files_sampled99
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
40/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — examples/helloworld/helloworld.proto, examples/multiproc/primes.proto, examples/streaming/helloworld.proto, grpclib/channelz/v1/channelz.proto, grpclib/health/v1/health.proto, grpclib/reflection/v1/reflection.proto, grpclib/reflection/v1alpha/reflection.proto, tests/dummy.proto
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_filesexamples/helloworld/helloworld.proto, examples/multiproc/primes.proto, examples/streaming/helloworld.proto, grpclib/channelz/v1/channelz.proto, grpclib/health/v1/health.proto, grpclib/reflection/v1/reflection.proto, grpclib/reflection/v1alpha/reflection.proto, tests/dummy.proto
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

987GitHub-Sterne
17Mitwirkende
8Commits, letzte 12 Monate
275Tage seit letztem Push
21Releases
1Bus-Faktor
38offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'grpclib' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 102 ⇿
0Sterne
102Forks
21Releases

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.

02040608010012010132017-092022-032026-08
Major 0Minor 4Patch 17

Jeder Punkt umfasst 9 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.1 / 10
3.1Gesamtwert

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 · 2026-09-16 13:02 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
2CI-Tests1 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 4/30 approved changesets -- score normalized to 1
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update 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
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
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIh2<5,>=3.1.0setup.cfg
PyPImultidict—setup.cfg
Alle Abhängigkeiten 59

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 57 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIh24.3.0direkt
PyPImultidict6.7.0direkt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIbabel2.17.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIcertifi2025.11.12indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIcoverage7.12.0indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIdocutils0.22.3indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIgrpcio1.76.0indirekt
PyPIhpack4.1.0indirekt
PyPIhyperframe6.1.0indirekt
PyPIid1.5.0indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.0.1indirekt
PyPIjaraco-functools4.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIlibrt0.7.3indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools10.8.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInh30.3.2indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpathspec0.12.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprotobuf4.25.8indirekt
PyPIpycodestyle2.14.0indirekt
PyPIpyflakes3.4.0indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIreadme-renderer44.0indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIrich14.2.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPItomli2.3.0indirekt
PyPItypes-protobuf6.32.1.20251210indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItzdata2025.2indirekt
PyPIurllib32.5.0indirekt
PyPIurllib32.6.2indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:grpclib@0.4.9 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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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.