Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-13 04:32 UTC

Unidata / MetPy

MetPy is a collection of tools in Python for reading, visualizing and performing calculations with weather data.

PythonBSD-3-Clause★ 1435 estrellas⑂ 449 forksdesde feb 2011Ver en GitHub ↗
TipoComplementoBibliotecacómo se determina

Unidata/MetPy tiene un índice de salud de 92 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Community & Adoption (87/100) y la más baja, AI Readiness (60/100). Se actualizó por última vez hace 1 día. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

92
global / 100
Excelente

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

92
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 78 se calibra a 92 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

NSF UnidataOrganización
307 seguidores131 repositorios públicosdesde feb 2011

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIMetPy1.7.1-43hace 348 díasmeteorologyweather

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

86Excelente · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 1 días
32.5/36Cadencia de commits47/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits347 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year347
human_commit_share0,55
days_since_last_push1
active_weeks_last_year47
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones43 versiones publicadas
16.2/36Recencia de las versionesúltima versión hace 348 días
19.8/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~108,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count43
latest_release_tagv1.7.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release348
mean_days_between_releases108,9
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

87Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
51.2/60Estrellas1435 estrellas
22.1/25Forks449 forks
9.8/15Observadores58 observadores
Datos de entrada utilizados
forks449
stars1435
watchers58
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencialicencia reconocida (BSD-3-Clause)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges10
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_servicesapp.codacy.com, codecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_template

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

73Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
7.8/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 65% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes85 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 33 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled85
top_contributor_share0,653
Cómo se puntúa
31.1/42Resolución de issues74% de issues cerradas
26.4/30Aceptación de PR2262/2569 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Reviewsin datos
Datos de entrada utilizados
merged_prs2262
open_issues319
closed_issues907
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,74
closed_unmerged_prs307
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance, OpenSSF Scorecard: Code-Review. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificadoel estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
17.9/25Alcance del propietario307 seguidores de Unidata
25/25Trayectoria131 repos públicos, cuenta de ~15 años
Datos de entrada utilizados
followers307
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginUnidata
public_repos131
account_age_days5661
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
26/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 348 días
20/20Historial de versiones43 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesMetPy
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish348

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

77Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI15 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests15 out of 15 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://unidata.github.io/MetPy/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics10 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspython, atmospheric-science, meteorology, weather, plotting, scientific-computations, hodograph, skew-t, weather-data, hacktoberfest
has_wikino
homepagehttps://unidata.github.io/MetPy/
docs_sitehttps://unidata.github.io/MetPy/
has_readme
has_docs_dir
has_description

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

71Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
1.5/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests15 out of 15 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Reviewsin datos
2.5/2.5Contributorsproject has 33 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
2.5/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
3.5/5SASTSAST tool detected but not run on all commits
5/5Security-Policysecurity policy file detected
0/7.5Signed-Releasessin datos
2.2/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,4
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Code-Review, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidosninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidosninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientesningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages27
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:MetPy@1.7.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 27 paquetes. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

60Moderado · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentessin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible48 de 55 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share0,873
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandodocs/Makefile, tools/metar_parser/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducibledevcontainer, Dockerfile
0/10Práctica demostrada con agentesningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
8/8Mantenimiento automatizado45 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
5/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfile
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile, tools/metar_parser/Makefile
has_devcontainer
has_linter_configno
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,45
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
51.1/55Tamaños de archivo manejables13/182 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes228.959
source_files_sampled182
oversized_source_files13
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCPno aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutablesexamples, notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalno
api_schema_files
interfaces_expected_of
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

1435estrellas de GitHub
85contribuidores
347commits en los últimos 12 meses
1días desde el último push
43versiones publicadas
1factor bus
319issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

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

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 449 ⇿
0Estrellas
449Forks
43Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

010020030040050043092012-092019-082026-08
Mayor 1Menor 19Parche 21

Cada punto abarca 13 días.

OpenSSF Scorecard 6.4 / 10
6.4agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-08-13 04:32 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
2Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests15 out of 15 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
n/dCode-ReviewFound no human activity in the last 15 changesets
10Contributorsproject has 33 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate 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
5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 5
7SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
3Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 9
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPImatplotlib>=3.7.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.25.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.1.0pyproject.toml
PyPIpint>=0.22pyproject.toml
PyPIpooch>=1.2.0pyproject.toml
PyPIpyproj>=3.4.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.10.0pyproject.toml
PyPItraitlets>=5.1.0pyproject.toml
PyPIxarray>=2022.6.0pyproject.toml
Todas las dependencias 46

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 18 paquetes directos y 28 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPImatplotlibdirecta
PyPImatplotlib3.10.9directa
PyPInumpydirecta
PyPInumpy2.4.6directa
PyPIpandasdirecta
PyPIpandas3.0.5directa
PyPIpintdirecta
PyPIpint0.25.3directa
PyPIpoochdirecta
PyPIpooch1.9.0directa
PyPIpyprojdirecta
PyPIpyproj3.7.2directa
PyPIscipydirecta
PyPIscipy1.17.1directa
PyPItraitletsdirecta
PyPItraitlets5.16.1directa
PyPIxarraydirecta
PyPIxarray2025.10.1directa
PyPIboto31.43.14indirecta
PyPIcartopy0.25.0indirecta
PyPIcodespell2.4.1indirecta
PyPIcoverage7.15.0indirecta
PyPIdask2026.7.1indirecta
PyPIdoc82.0.0indirecta
PyPIflake87.3.0indirecta
PyPIflake8-broken-line1.0.0indirecta
PyPIflake8-isort7.0.0indirecta
PyPIflake8-requirements2.3.0indirecta
PyPIflake8-rst-docstrings0.4.0indirecta
PyPIgeopandas1.1.2indirecta
PyPIisort8.0.0indirecta
PyPImyst-parser5.1.0indirecta
PyPInetcdf41.7.4indirecta
PyPIpackaging26.3indirecta
PyPIpycodestyle2.14.0indirecta
PyPIpydata-sphinx-theme0.16.1indirecta
PyPIpyflakes3.4.0indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-mpl0.19.0indirecta
PyPIrestructuredtext-lint2.0.2indirecta
PyPIruff0.16.0indirecta
PyPIshapely2.1.2indirecta
PyPIsphinx9.0.4indirecta
PyPIsphinx-design0.7.0indirecta
PyPIsphinx-gallery0.21.0indirecta
PyPIvcrpy8.3.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:MetPy@1.7.1 arrastra 27 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

¿Algo no cuadra en este informe, o hay ideas que compartir? Mediciones erróneas, herramientas no detectadas, ideas, preguntas: todo es bienvenido. Cada mensaje se lee y recibe respuesta.

El mensaje se conserva durante el inicio de sesión.

Las puntuaciones son señales, no garantías. Reflejan prácticas públicamente visibles en GitHub; no son una auditoría de código ni una garantía de seguridad.

Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.31.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasPyPI.