Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-20 06:32 UTC

z-mio / ParseHub

轻量、异步、开箱即用的社交媒体聚合解析库

PythonMIT★ 180 Sterne⑂ 26 Forksseit Nov. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#python#python3#yt-dlp#crawler#bilibili#douyin#facebook#instagram#threads#tieba#tiktok#twitter#weibo#xiaoheihe#xiaohongshu#youtube#zuiyou

z-mio/ParseHub erreicht einen Gesundheitsindex von 84 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (92/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (38/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

84
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.

84
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 71 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 84 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

梓澪Persönliches Konto
155 Follower35 öffentliche Reposseit Juni 2019ZIO LLC

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIparsehub2.3.111.534184vor 1 Tagparservideo-downloadersocial-mediacrawlerparsehub

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

92Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1 Tagen
21.5/36Commit-Rhythmus — 31/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 462 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year462
human_commit_share1
days_since_last_push1
active_weeks_last_year31

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 0,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv2.3.11
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1
mean_days_between_releases0,9
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?

51Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36.5/60Stars — 180 Stars
11.7/25Forks — 26 Forks
1.7/15Watcher — 3 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks26
stars180
watchers3
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 (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
42.5/80Downloads pro Monat — 1.534 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesparsehub
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.534
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?

68Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

26Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 98 % der Commits
6.8/13.5Breite der Beitragenden — 5 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,982

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
29.4/30PR-Annahme — 49/50 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs49
open_issues0
closed_issues5
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs1
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, OpenSSF Scorecard: Code-Review. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
15.8/25Reichweite des Inhabers — 155 Follower von z-mio
23.3/25Kontohistorie — 35 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 7 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers155
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginz-mio
public_repos35
account_age_days2.676
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 1 Tagen
20/20Versionshistorie — 184 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesparsehub
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish1

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

79Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 14 out of 15 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://t.me/ParseHubot
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 17 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, python3, yt-dlp, crawler, bilibili, douyin, facebook, instagram, threads, tieba, tiktok, twitter, weibo, xiaoheihe, xiaohongshu, youtube, zuiyou
has_wikija
homepagehttps://t.me/ParseHubot
docs_sitehttps://t.me/ParseHubot
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

66Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

58Mittel
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
2.2/2.5CI-Tests — 14 out of 15 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — keine Daten
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
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
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
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_aggregate5,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Code-Review, 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_packages53
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:parsehub@2.3.11 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 53 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.

38Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

23Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
22.9/40Lesbare Commit-Historie — 43 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,43
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
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
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/72 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes42.672
source_files_sampled72
oversized_source_files0

Eckdaten

180GitHub-Sterne
5Mitwirkende
462Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 26 ⇿
0Sterne
26Forks
85Releases

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.

0510152025302622025-052026-012026-09
Major 1Minor 3Patch 81

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.8 / 10
5.8Gesamtwert

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 · 2026-10-20 06:31 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
9CI-Tests14 out of 15 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
k. A.Code-ReviewFound no human activity in the last 15 changesets
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 23
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIaiofiles>=23.2pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4>=4.12.3pyproject.toml
PyPIloguru>=0.6.0pyproject.toml
PyPIpydub>=0.25.1pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.1pyproject.toml
PyPItenacity>=8.5.0pyproject.toml
PyPIurlextract>=1.9.0pyproject.toml
PyPIyt-dlp>=2026.8.18.122307.dev0pyproject.toml
PyPIlxml>=5.3.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=1.10.19pyproject.toml
PyPImarkdownify>=1.1.0pyproject.toml
PyPImarkdown>=3.7pyproject.toml
PyPIjson5>=0.12pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.24.1pyproject.toml
PyPIpillow>=12.1.0pyproject.toml
PyPIpython-slugify>=8.0.4pyproject.toml
PyPIopencv-python-headless>=4.13.0.92pyproject.toml
PyPIcryptography>=49.0.0pyproject.toml
PyPIgmssl>=3.2.2pyproject.toml
PyPIsignerpy>=0.12.0pyproject.toml
PyPIcurl-cffi>=0.13pyproject.toml
PyPIxhshow>=0.2.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 69

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 23 direkte und 46 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiofiles25.1.0direkt
PyPIbeautifulsoup44.15.0direkt
PyPIcryptography50.0.1direkt
PyPIcurl-cffi0.16.3direkt
PyPIgmssl3.2.2direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIjson50.15.0direkt
PyPIloguru0.7.3direkt
PyPIlxml6.1.3direkt
PyPImarkdown3.10.3direkt
PyPImarkdownify1.2.3direkt
PyPIopencv-python-headless5.0.0.93direkt
PyPIpillow12.3.0direkt
PyPIpydantic2.13.5direkt
PyPIpydub0.25.1direkt
PyPIpython-dotenv1.2.3direkt
PyPIpython-slugify9.1.0direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIsignerpy0.12.0direkt
PyPItenacity9.1.4direkt
PyPIurlextract1.9.0direkt
PyPIxhshow0.2.0direkt
PyPIyt-dlp2026.9.16.232951.dev0direkt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.15.1indirekt
PyPIargcomplete3.7.2indirekt
PyPIast-serialize0.11.2indirekt
PyPIbrotli1.2.0indirekt
PyPIbrotlicffi1.2.0.2indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIfilelock4.0.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIidna3.20indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIlibrt0.15.0indirekt
PyPImutagen1.48.1indirekt
PyPImypy2.3.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInumpy2.5.3indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIparsehub2.3.11indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIplatformdirs4.11.11indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpycryptodome3.23.0indirekt
PyPIpycryptodomex3.23.0indirekt
PyPIpydantic-core2.46.5indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytz2026.3.post1indirekt
PyPIruff0.16.8indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsocksio1.0.0indirekt
PyPIsoupsieve2.9.2indirekt
PyPItext-unidecode1.3indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPIunidecode1.4.0indirekt
PyPIuritools6.1.3indirekt
PyPIurllib32.8.0indirekt
PyPIuser-agent0.1.14indirekt
PyPIwebsockets17.1indirekt
PyPIwin32-setctime1.2.0indirekt
PyPIyt-dlp-ejs0.8.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:parsehub@2.3.11 zieht 53 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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.