Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.11.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-16 04:52 UTC

jr200-labs / polars-hist-db

(jetstream | file) --> polars dataframe <--> mariadb (bitemporal)

PythonMIT★ 1 estrella⑂ 1 forkdesde mar 2025Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#bitemporal#mariadb#polars#scraper#dsv#nats#nats-jetstream

jr200-labs/polars-hist-db tiene un índice de salud de 71 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, Community & Adoption (34/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

71
global / 100
Bueno

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.

71
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 63 se calibra a 71 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

jr200-labsOrganización
1 seguidor14 repositorios públicosdesde abr 2026

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
PyPIpolars-hist-db0.12.48687096hace 0 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

87Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

79Bueno
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
15.2/36Cadencia de commits — 22/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 262 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year262
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year22

Disciplina de publicación

100Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 96 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~0,4 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count96
latest_release_tagv0.12.48
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases0,4
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?

34En riesgo · 17% del índice global

Popularidad y adopción

1Crítico
Cómo se puntúa
0/60Estrellas — 1 estrellas
0/25Forks — 1 forks
0/15Observadores — 1 observadores
Datos de entrada utilizados
forks1
stars1
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

50Moderado
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges—
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services—
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

64Moderado
Cómo se puntúa
51.2/80Descargas mensuales — 6870 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagespolars-hist-db
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads6870
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?

47Débil · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

19Crítico
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
7.3/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 68% de los commits
2.7/13.5Amplitud de contribuyentes — 2 contribuyentes
0/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,677

Capacidad de respuesta a issues y PR

33En riesgo
Cómo se puntúa
0/42Resolución de issues — 0% de issues cerradas
28.5/30Aceptación de PR — 195/205 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/14 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs195
open_issues2
closed_issues0
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0
closed_unmerged_prs10
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.

Propiedad y custodia

52Moderado
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado — el estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
2.2/25Alcance del propietario — 1 seguidores de jr200-labs
9.1/25Trayectoria — 14 repos públicos, cuenta de ~0 años
Datos de entrada utilizados
followers1
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginjr200-labs
public_repos14
account_age_days101
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 0 días
20/20Historial de versiones — 96 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespolars-hist-db
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 13 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configsí

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://jr200-labs.github.io/polars-hist-db/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 7 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsbitemporal, mariadb, polars, scraper, dsv, nats, nats-jetstream
has_wikisí
homepagehttps://jr200-labs.github.io/polars-hist-db/
docs_sitehttps://jr200-labs.github.io/polars-hist-db/
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionsí

Seguridad

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

48Débil · 16% del índice global

Postura de seguridad

48Débil
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/14 approved changesets -- score normalized to 0
0/2.5Contributors — project has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 25 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,8
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Packaging, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

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.

63Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

1Crítico
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
0/40Historial de commits legible — sin 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.

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

88Excelente
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipos — polars_hist_db/py.typed
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — sin datos
0/8Mantenimiento automatizado — sin datos
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configspolars_hist_db/py.typed
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.

Legibilidad del código para modelos

81Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (polars_hist_db/py.typed)
53.9/55Tamaños de archivo manejables — 3/150 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes96.397
source_files_sampled150
oversized_source_files3

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — examples, 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

1estrellas de GitHub
2contribuidores
262commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
96versiones publicadas
1factor bus
2issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Más detalle

OpenSSF Scorecard 4.8 / 10
4.8agregado

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 · 2026-07-16 04:51 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/14 approved changesets -- score normalized to 0
0Contributorsproject has 0 contributing companies or organizations -- score normalized to 0
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities25 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 10
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPInats-py>=2.15.0pyproject.toml
PyPIpandas>=3.0.3pyproject.toml
PyPIpolars>=1.42.1pyproject.toml
PyPIpyarrow>=25.0.0pyproject.toml
PyPIpymysql>=1.2.0pyproject.toml
PyPIpytz>=2026.2pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.3pyproject.toml
PyPIscandir-rs>=2.9.9pyproject.toml
PyPIsql-metadata>=3.0.1pyproject.toml
PyPIsqlalchemy>=2.0.51pyproject.toml
Todas las dependencias 137

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 10 paquetes directos y 127 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPInats-py2.15.0directa
PyPIpandas3.0.3directa
PyPIpolars1.42.1directa
PyPIpyarrow25.0.0directa
PyPIpymysql1.2.0directa
PyPIpytz2026.2directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIscandir-rs2.9.9directa
PyPIsql-metadata3.0.1directa
PyPIsqlalchemy2.0.51directa
PyPIadbc-driver-flightsql1.11.0indirecta
PyPIadbc-driver-manager1.11.0indirecta
PyPIanyio4.13.0indirecta
PyPIappnope0.1.4indirecta
PyPIargon2-cffi25.1.0indirecta
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirecta
PyPIarrow1.4.0indirecta
PyPIast-serialize0.6.0indirecta
PyPIasttokens3.0.1indirecta
PyPIasync-lru2.3.0indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirecta
PyPIbleach6.3.0indirecta
PyPIcertifi2026.2.25indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcoverage7.15.1indirecta
PyPIdebugpy1.8.20indirecta
PyPIdecorator5.2.1indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfastjsonschema2.21.2indirecta
PyPIfqdn1.5.1indirecta
PyPIgreenlet3.4.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIimportlib-resources7.1.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIipykernel7.3.0indirecta
PyPIipython9.12.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIipywidgets8.1.8indirecta
PyPIisoduration20.11.0indirecta
PyPIjedi0.19.2indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjson50.14.0indirecta
PyPIjsonpointer3.1.1indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter1.1.1indirecta
PyPIjupyter-client8.9.1indirecta
PyPIjupyter-console6.6.3indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyter-events0.12.0indirecta
PyPIjupyter-lsp2.3.1indirecta
PyPIjupyter-server2.18.2indirecta
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirecta
PyPIjupyterlab4.5.7indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirecta
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirecta
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirecta
PyPIlark1.3.1indirecta
PyPIlibrt0.13.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirecta
PyPImistune3.2.1indirecta
PyPImypy2.3.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInbclient0.10.4indirecta
PyPInbconvert7.17.1indirecta
PyPInbformat5.10.4indirecta
PyPInest-asyncio21.7.2indirecta
PyPInotebook7.5.6indirecta
PyPInotebook-shim0.2.4indirecta
PyPInumpy2.4.4indirecta
PyPIpackaging26.0indirecta
PyPIpandocfilters1.5.1indirecta
PyPIparso0.8.6indirecta
PyPIpathspec1.0.4indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIplatformdirs4.9.6indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpolars-hist-db0.12.48indirecta
PyPIpolars-runtime-321.42.1indirecta
PyPIprometheus-client0.25.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIpsycopg3.3.4indirecta
PyPIpsycopg-binary3.3.4indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpyarrow-stubs20.0.0.20260625indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpycrdt0.14.1indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-json-logger4.1.0indirecta
PyPIpywinpty3.0.3indirecta
PyPIpyzmq27.1.0indirecta
PyPIquarto-cli1.10.15indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrequests2.33.1indirecta
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirecta
PyPIrfc3986-validator0.1.1indirecta
PyPIrfc3987-syntax1.1.0indirecta
PyPIrpds-py0.30.0indirecta
PyPIruff0.15.21indirecta
PyPIsend2trash2.1.0indirecta
PyPIsetuptools82.0.1indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsoupsieve2.8.3indirecta
PyPIsqlglot30.12.0indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPIterminado0.18.1indirecta
PyPItinycss21.4.0indirecta
PyPItornado6.5.5indirecta
PyPItraitlets5.14.3indirecta
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20260518indirecta
PyPItypes-pytz2026.2.0.20260518indirecta
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260518indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItzdata2026.1indirecta
PyPIuri-template1.3.0indirecta
PyPIurllib32.6.3indirecta
PyPIwcwidth0.6.0indirecta
PyPIwebcolors25.10.0indirecta
PyPIwebencodings0.5.1indirecta
PyPIwebsocket-client1.9.0indirecta
PyPIwheel0.46.3indirecta
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirecta
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.

Registros relacionados

Repositorios inspeccionados que comparten etiquetas de catálogo o ecosistemas con jr200-labs/polars-hist-db. Leer en paralelo →

67bitsbeam/cosmonatsBackground and stream processing for RubyBueno99ag2ai/faststreamFastStream is an asynchronous Python framework for building event-driven applications. It brings together message broker integration, dependency injection, validation, testing utilities, and AsyncAPI documentation generation in a single toolkitExcepcional98apify/crawlee-pythonCrawlee—A web scraping and browser automation library for Python to build reliable crawlers. Extract data for AI, LLMs, RAG, or GPTs. Download HTML, PDF, JPG, PNG, and other files from websites. Works with Parsel, BeautifulSoup, Playwright, and raw HTTP. Both headful and headless mode. With proxy rotation.Excepcional98sqlfluff/sqlfluffA modular SQL linter and auto-formatter with support for multiple dialects and templated code.Excepcional97frappe/frappeLow code web framework for real world applications, in Python and JavascriptExcepcional97pola-rs/polarsExtremely fast Query Engine for DataFrames, written in RustExcepcional

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 v0.11.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.