Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.16.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-21 03:16 UTC

holoviz / hvplot

A high-level plotting API for pandas, dask, xarray, and networkx built on HoloViews

PythonBSD-3-Clause★ 1355 estrellas⑂ 120 forksdesde mar 2018Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

holoviz/hvplot tiene un índice de salud de 93 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Engineering Quality (91/100) y la más baja, AI Readiness (44/100). Se actualizó por última vez hace 7 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

93
global / 100
Excepcional

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.

93
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 79 se calibra a 93 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

HoloVizOrganización
446 seguidores15 repositorios públicosdesde jun 2019

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

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPIhvplot0.12.21.293.99592hace 214 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

73Bueno · 21% del índice global
Cómo se puntúa
36/36Recencia de pushúltimo push hace 7 días
13.2/36Cadencia de commits19/52 semanas con commits
15.9/18Volumen de commits58 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained11 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year58
human_commit_share
days_since_last_push7
active_weeks_last_year19
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones27 versiones publicadas
16.2/36Recencia de las versionesúltima versión hace 214 días
19.8/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~76,6 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count27
latest_release_tagv0.12.2
releases_from_tagsno
days_since_latest_release214
mean_days_between_releases76,6
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?

88Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
50.8/60Estrellas1355 estrellas
17.3/25Forks120 forks
7.6/15Observadores24 observadores
Datos de entrada utilizados
forks120
stars1355
watchers24
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_badges
has_contributing
has_issue_templateno
has_code_of_conduct
readme_badge_services
has_pull_request_template
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales1.293.995 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packageshvplot
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads1.293.995
unverified_packages_excluded
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

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

76Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor busla mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
14.6/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 35% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes52 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 18 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled52
top_contributor_share0,353
Cómo se puntúa
25.3/42Resolución de issues60% de issues cerradas
27.5/30Aceptación de PR651/709 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
6/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 12/29 approved changesets -- score normalized to 4
Datos de entrada utilizados
merged_prs651
open_issues371
closed_issues562
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,602
closed_unmerged_prs58
first_time_authors_30d
first_time_prs_merged_30d
first_time_prs_decided_30d
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. 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
19.1/25Alcance del propietario446 seguidores de holoviz
20.8/25Trayectoria15 repos públicos, cuenta de ~7 años
Datos de entrada utilizados
followers446
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginholoviz
public_repos15
account_age_days2597
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 214 días
20/20Historial de versiones92 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packageshvplot
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish214

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

91Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI6 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_config

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyectohttps://hvplot.holoviz.org
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics4 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsholoviz, holoviews, plotting, datashader
has_wikino
homepagehttps://hvplot.holoviz.org
docs_sitehttps://hvplot.holoviz.org
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?

74Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionsin datos
2.2/2.5CI-Tests29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3/7.5Code-ReviewFound 12/29 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributorsproject has 18 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Licencialicense file detected
7.5/7.5Maintained11 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
4.5/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
1.5/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 3
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releasessin datos
6.8/7.5Token-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_aggregate6,7
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, 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_packages34
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:hvplot@0.12.2 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 34 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.

44Débil · 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)
0/40Historial de commits legiblesin datos
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url
legible_history_share
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Historial de commits legible. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
0/10Práctica demostrada con agentessin datos
0/8Mantenimiento automatizadosin datos
9/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configs
agent_commit_share
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Práctica demostrada con agentes, Mantenimiento automatizado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tiposPython sin configuración de verificación de tipos
53.4/55Tamaños de archivo manejables2/67 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes137.985
source_files_sampled67
oversized_source_files2
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 ejecutablesnotebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsnotebooks
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

1355estrellas de GitHub
52contribuidores
58commits en los últimos 12 meses
7días desde el último push
27versiones publicadas
2factor bus
371issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Más detalle

OpenSSF Scorecard 6.7 / 10
6.7agregado

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 · 2026-07-21 03:15 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
n/dBranch-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
9CI-Tests29 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 12/29 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 18 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained11 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
9Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
3SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 3
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 8
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIbokeh>=3.1pyproject.toml
PyPIcolorcet>=2pyproject.toml
PyPIholoviews>=1.19.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.21pyproject.toml
PyPIpackagingpyproject.toml
PyPIpandas>=1.3pyproject.toml
PyPIpanel>=1.0pyproject.toml
PyPIparam>=1.12.0,<3.0pyproject.toml
Todas las dependencias 32

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 7 paquetes directos y 25 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIbokehdirecta
PyPIcolorcetdirecta
PyPIholoviewsdirecta
PyPInumpydirecta
PyPIpandasdirecta
PyPIpaneldirecta
PyPIparamdirecta
PyPIbokeh-sampledataindirecta
PyPIdaskindirecta
PyPIdatashaderindirecta
PyPIfugue-sql-antlrindirecta
PyPIgeodatasetsindirecta
PyPIgeoviewsindirecta
PyPIhatch-vcsindirecta
PyPIhatchlingindirecta
PyPIhvsampledataindirecta
PyPInbsiteindirecta
PyPInetworkxindirecta
PyPInotebookindirecta
PyPInumbaindirecta
PyPIpillowindirecta
PyPIpoochindirecta
PyPIpyviz-commsindirecta
PyPIs3fsindirecta
PyPIscikit-imageindirecta
PyPIscikit-learnindirecta
PyPIscipyindirecta
PyPIseleniumindirecta
PyPIsetuptools-scmindirecta
PyPIspatialpandasindirecta
PyPIxarrayindirecta
PyPIxyzservicesindirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:hvplot@0.12.2 arrastra 34 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 v0.16.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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