Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-13 04:19 UTC

jupyter-incubator / sparkmagic

Jupyter magics and kernels for working with remote Spark clusters

PythonLicencia propia★ 1366 estrellas⑂ 443 forksdesde sept 2015Ver en GitHub ↗
TipoServicio de redCuadernocómo se determina
#spark#kernel#cluster#livy#magic#sql-query#pandas-dataframe#jupyter#pyspark#kerberos#notebook#jupyter-notebook

jupyter-incubator/sparkmagic tiene un índice de salud de 46 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Débil. Su puntuación más alta es Community & Adoption (75/100) y la más baja, Vitality (25/100). Se actualizó por última vez hace 337 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

46
global / 100
Débil

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.

46
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 53 se calibra a 54 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

jupyter-incubatorOrganización
31 seguidores4 repositorios públicosdesde ago 2015

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

Métricas por categoría

Vitalidad

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

25En riesgo · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

7Crítico
Cómo se puntúa
3.6/36Recencia de push — último push hace 337 días
0.7/36Cadencia de commits — 1/52 semanas con commits
2.7/18Volumen de commits — 1 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
commits_last_year1
human_commit_share0,73
days_since_last_push337
active_weeks_last_year1

Disciplina de publicación

52Moderado
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 18 versiones publicadas
7.2/36Recencia de las versiones — última versión hace 401 días
12.6/27Cadencia de publicación — una versión cada ~129,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count18
latest_release_tag0.23.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release401
mean_days_between_releases129,8
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?

75Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

82Excelente
Cómo se puntúa
50.9/60Estrellas — 1366 estrellas
22/25Forks — 443 forks
9.1/15Observadores — 44 observadores
Datos de entrada utilizados
forks443
stars1366
watchers44
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

66Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
16.9/22.5Licencia — archivo de licencia presente, no es una licencia reconocida
0/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges2
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesshields.io, travis-ci.org
has_pull_request_templatesí

Sostenibilidad y Gobernanza

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

67Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

64Moderado
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
15.1/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 33% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 53 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled53
top_contributor_share0,33

Capacidad de respuesta a issues y PR

65Bueno
Cómo se puntúa
29.2/42Resolución de issues — 70% de issues cerradas
24.1/30Aceptación de PR — 385/480 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/10 approved changesets -- score normalized to 2
Datos de entrada utilizados
merged_prs385
open_issues135
closed_issues307
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,695
closed_unmerged_prs95
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. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

72Bueno
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
10.8/25Alcance del propietario — 31 seguidores de jupyter-incubator
17.1/25Trayectoria — 4 repos públicos, cuenta de ~10 años
Datos de entrada utilizados
followers31
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginjupyter-incubator
public_repos4
account_age_days4003
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

53Moderado · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

48Débil
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 5 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
0/16Configuración de linter
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configno
has_precommit_configno

Documentación

60Moderado
Cómo se puntúa
30/30README
0/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 12 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsspark, kernel, cluster, livy, magic, sql-query, pandas-dataframe, jupyter, pyspark, kerberos, notebook, jupyter-notebook
has_wikisí
homepage—
docs_site—
has_readmesí
has_docs_dirno
has_descriptionsí

Seguridad

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

49Débil · 16% del índice global

Postura de seguridad

45Débil
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
0/2.5CI-Tests — 0 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1.5/7.5Code-Review — Found 2/10 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 10 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Licencia — license file detected
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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
4.5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 65 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,5
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

67Bueno
Cómo se puntúa
16/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 1 afectados: pytest 8.3.3 (moderate 6.8)
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
34.2/40Sin avisos pendientes — 1 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 202 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories122
affected_packages14
assessed_packages115
unassessed_packages14
affected_by_severityhigh 8, moderate 5, low 1
direct_affected_packages1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 115 dependencias resueltas con OSV. 14 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. 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.

42Débil · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

40Débil
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 57 de 73 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,781
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

40Débil
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
0/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
8/8Mantenimiento automatizado — 27 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configno
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,27

Legibilidad del código para modelos

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/128 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes35.450
source_files_sampled128
oversized_source_files0

Interfaces legibles por máquina

40Débil
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20Servidor MCP
40/40Ejemplos ejecutables — examples, notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalno
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Datos clave

1366estrellas de GitHub
53contribuidores
1commits en los últimos 12 meses
337días desde el último push
18versiones publicadas
2factor bus
135issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'development' from its registry
  • Advisory severity resolved for 120 of 122 advisories (lookup cap); the remainder are reported as unknown severity

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 443 ⇿
0Estrellas
443Forks
18Versiones

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.

010020030040050042172015-092020-112026-01
Mayor 0Menor 10Parche 8

Cada punto abarca 10 días.

OpenSSF Scorecard 4.5 / 10
4.5agregado

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 04:18 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
0CI-Tests0 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 2/10 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 10 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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
9Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities65 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 7
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIhdijupyterutils—pyproject.toml
PyPIautovizwidget—pyproject.toml
PyPIsparkmagic—pyproject.toml
PyPInumpy^1.24.4pyproject.toml
PyPIpandas^2.0.3pyproject.toml
PyPIpytest^8.3.3pyproject.toml
PyPImock^5.1.0pyproject.toml
Todas las dependencias 129

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 8 paquetes directos y 121 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIautovizwidget—directa
PyPIhdijupyterutils—directa
PyPImock5.1.0directa
PyPInumpy—directa
PyPInumpy1.24.4directa
PyPIpandas—directa
PyPIpandas2.0.3directa
PyPIpytest8.3.3directa
PyPIanyio3.6.2indirecta
PyPIappnope0.1.3indirecta
PyPIargon2-cffi21.3.0indirecta
PyPIargon2-cffi-bindings21.2.0indirecta
PyPIarrow1.2.3indirecta
PyPIasttokens2.2.1indirecta
PyPIattrs22.2.0indirecta
PyPIbackcall0.2.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.11.1indirecta
PyPIbleach5.0.1indirecta
PyPIcertifi2024.7.4indirecta
PyPIcffi1.15.1indirecta
PyPIcharset-normalizer2.1.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcomm0.1.2indirecta
PyPIcryptography43.0.1indirecta
PyPIdebugpy1.6.4indirecta
PyPIdecorator5.1.1indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIentrypoints0.4indirecta
PyPIexceptiongroup1.1.0indirecta
PyPIexecuting1.2.0indirecta
PyPIfastjsonschema2.16.2indirecta
PyPIfqdn1.5.1indirecta
PyPIgssapi1.8.2indirecta
PyPIidna3.7indirecta
PyPIimportlib-metadata6.0.0indirecta
PyPIimportlib-resources5.10.2indirecta
PyPIiniconfig1.1.1indirecta
PyPIipykernel—indirecta
PyPIipykernel6.19.4indirecta
PyPIipython—indirecta
PyPIipython8.10.0indirecta
PyPIipython-genutils0.2.0indirecta
PyPIipywidgets—indirecta
PyPIipywidgets8.0.4indirecta
PyPIisoduration20.11.0indirecta
PyPIjedi0.18.2indirecta
PyPIjinja23.1.3indirecta
PyPIjsonpointer2.3indirecta
PyPIjsonschema4.17.3indirecta
PyPIjupyter—indirecta
PyPIjupyter1.0.0indirecta
PyPIjupyter-client7.4.8indirecta
PyPIjupyter-console6.4.4indirecta
PyPIjupyter-core5.1.1indirecta
PyPIjupyter-events0.5.0indirecta
PyPIjupyter-server2.0.6indirecta
PyPIjupyter-server-terminals0.4.3indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.2.2indirecta
PyPIjupyterlab-widgets3.0.5indirecta
PyPIkrb50.4.1indirecta
PyPImarkupsafe2.1.1indirecta
PyPImatplotlib-inline0.1.6indirecta
PyPImistune2.0.4indirecta
PyPInbclassic0.4.8indirecta
PyPInbclient0.7.2indirecta
PyPInbconvert7.2.7indirecta
PyPInbformat5.7.1indirecta
PyPInest-asyncio—indirecta
PyPInest-asyncio1.5.5indirecta
PyPInose1.3.7indirecta
PyPInotebook—indirecta
PyPInotebook6.5.2indirecta
PyPInotebook-shim0.2.2indirecta
PyPIpackaging22.0indirecta
PyPIpandocfilters1.5.0indirecta
PyPIparso0.8.3indirecta
PyPIpexpect4.8.0indirecta
PyPIpickleshare0.7.5indirecta
PyPIpkgutil-resolve-name1.3.10indirecta
PyPIplatformdirs2.6.2indirecta
PyPIplotly—indirecta
PyPIplotly5.24.1indirecta
PyPIpluggy1.5.0indirecta
PyPIprometheus-client0.15.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.36indirecta
PyPIpsutil5.9.4indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.2indirecta
PyPIpy1.11.0indirecta
PyPIpycparser2.21indirecta
PyPIpygments2.15.0indirecta
PyPIpyrsistent0.19.3indirecta
PyPIpyspnego0.7.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.8.2indirecta
PyPIpython-json-logger2.0.4indirecta
PyPIpytz2022.7indirecta
PyPIpywin32305indirecta
PyPIpywinpty2.0.9indirecta
PyPIpyyaml6.0indirecta
PyPIpyzmq24.0.1indirecta
PyPIqtconsole5.4.0indirecta
PyPIqtpy2.3.0indirecta
PyPIrequests—indirecta
PyPIrequests2.32.3indirecta
PyPIrequests-kerberos—indirecta
PyPIrequests-kerberos0.14.0indirecta
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirecta
PyPIrfc3986-validator0.1.1indirecta
PyPIsend2trash1.8.0indirecta
PyPIsix1.16.0indirecta
PyPIsniffio1.3.0indirecta
PyPIsoupsieve2.3.2.post1indirecta
PyPIstack-data0.6.2indirecta
PyPItenacity8.1.0indirecta
PyPIterminado0.17.1indirecta
PyPItinycss21.2.1indirecta
PyPItomli2.0.1indirecta
PyPItornado—indirecta
PyPItornado6.4.2indirecta
PyPItraitlets5.8.0indirecta
PyPItzdata2024.2indirecta
PyPIuri-template1.2.0indirecta
PyPIurllib31.26.19indirecta
PyPIwcwidth0.2.5indirecta
PyPIwebcolors1.12indirecta
PyPIwebencodings0.5.1indirecta
PyPIwebsocket-client1.4.2indirecta
PyPIwidgetsnbextension4.0.5indirecta
PyPIzipp3.19.1indirecta
Avisos de dependencias 14

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 115 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 14 tienen avisos conocidos, de los cuales 1 son directas. 14 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
cryptography43.0.1indirectaalta1149.0.0
jinja23.1.3indirectaalta83.1.6
jupyter-core5.1.1indirectaalta25.8.1
jupyter-server2.0.6indirectaalta202.20.0
mistune2.0.4indirectaalta283.3.0
soupsieve2.3.2.post1indirectaalta42.8.4
tornado6.4.2indirectaalta206.5.7
urllib31.26.19indirectaalta102.7.0
pytest8.3.3directamoderada29.0.3
bleach5.0.1indirectamoderada26.4.0
idna3.7indirectamoderada23.15
nbconvert7.2.7indirectamoderada67.17.1
requests2.32.3indirectamoderada42.33.0
pygments2.15.0indirectabaja32.20.0

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

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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 agregadas.