Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.12.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-18 13:50 UTC

litestar-org / polyfactory

Simple and powerful factories for mock data generation

PythonMIT★ 1496 estrellas⑂ 117 forksdesde nov 2021Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#pydantic#python#dataclasses#starlite#hacktoberfest#typeddict#litestar#pydantic-factories#polyfactory#beanie#msgspec#odmantic

litestar-org/polyfactory tiene un índice de salud de 93 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Engineering Quality (92/100) y la más baja, Security (59/100). Se actualizó por última vez hace 4 días. 3 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

LitestarOrganización
396 seguidores50 repositorios públicosdesde ene 2022

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
PyPIpolyfactory3.3.0-52hace 146 díasattrsdataclassesmsgspecpydanticsqlalchemy

Métricas por categoría

Vitalidad

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

77Bueno · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

69Bueno
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 4 días
14.5/36Cadencia de commits — 21/52 semanas con commits
16.6/18Volumen de commits — 70 commits en el último año
2/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 3 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
Datos de entrada utilizados
commits_last_year70
human_commit_share—
days_since_last_push4
active_weeks_last_year21

Disciplina de publicación

90Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 51 versiones publicadas
27/36Recencia de las versiones — última versión hace 146 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~26,2 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count51
latest_release_tagv3.3.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release146
mean_days_between_releases26,2
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?

82Excelente · 17% del índice global

Popularidad y adopción

74Bueno
Cómo se puntúa
51.5/60Estrellas — 1496 estrellas
17.2/25Forks — 117 forks
5/15Observadores — 9 observadores
Datos de entrada utilizados
forks117
stars1496
watchers9
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

92Excelente
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
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_readmesí
has_licensesí
readme_badges—
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_services—
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?

85Excelente · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

76Bueno
Cómo se puntúa
36/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 3 contribuyente(s)
16.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 26% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 75 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 21 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor3
contributors_sampled75
top_contributor_share0,263

Capacidad de respuesta a issues y PR

79Bueno
Cómo se puntúa
34.6/42Resolución de issues — 82% de issues cerradas
25.2/30Aceptación de PR — 429/510 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 12/19 approved changesets -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
merged_prs429
open_issues50
closed_issues232
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,823
closed_unmerged_prs81
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

88Excelente
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
18.7/25Alcance del propietario — 396 seguidores de litestar-org
21.5/25Trayectoria — 50 repos públicos, cuenta de ~4 años
Datos de entrada utilizados
followers396
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginlitestar-org
public_repos50
account_age_days1653
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 146 días
20/20Historial de versiones — 52 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespolyfactory
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish146

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

92Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 5 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

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://polyfactory.litestar.dev/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 12 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspydantic, python, dataclasses, starlite, hacktoberfest, typeddict, litestar, pydantic-factories, polyfactory, beanie, msgspec, odmantic
has_wikino
homepagehttps://polyfactory.litestar.dev/
docs_sitehttps://polyfactory.litestar.dev/
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?

59Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

59Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
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
4.5/7.5Code-Review — Found 12/19 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 21 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
2.5/2.5Licencia — license file detected
1.5/7.5Maintained — 3 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
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 — 18 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,9
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, 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.

62Moderado · 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)

86Excelente
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipos — polyfactory/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — sin datos
5/8Mantenimiento automatizado — automatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
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_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configspolyfactory/py.typed
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Práctica demostrada con agentes. Los pesos restantes se han renormalizado.

Legibilidad del código para modelos

82Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (polyfactory/py.typed)
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/158 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes55.384
source_files_sampled158
oversized_source_files0

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
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples
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

1496estrellas de GitHub
75contribuidores
70commits en los últimos 12 meses
4días desde el último push
51versiones publicadas
3factor bus
50issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Más detalle

OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9agregado

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 · 2026-07-18 13:49 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
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
6Code-ReviewFound 12/19 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 21 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
2Maintained3 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 2
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
9SASTSAST tool detected but not run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities18 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 2
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIfaker>=5.0.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.6.0pyproject.toml
Todas las dependencias 137

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 3 paquetes directos y 134 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIfaker37.12.0directa
PyPIfaker38.2.0directa
PyPItyping-extensions4.15.0directa
PyPIaiosqlite0.21.0indirecta
PyPIalabaster0.7.16indirecta
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIanyio4.11.0indirecta
PyPIapeye1.4.1indirecta
PyPIapeye-core1.1.5indirecta
PyPIattrs25.4.0indirecta
PyPIauto-pytabs0.5.0indirecta
PyPIautodocsumm0.2.14indirecta
PyPIbabel2.17.0indirecta
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirecta
PyPIbeanie1.30.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.14.2indirecta
PyPIcachecontrol0.14.3indirecta
PyPIcachecontrol0.14.4indirecta
PyPIcertifi2025.11.12indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirecta
PyPIclick8.1.8indirecta
PyPIclick8.3.1indirecta
PyPIcodespell2.4.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.10.7indirecta
PyPIcoverage7.12.0indirecta
PyPIcssutils2.11.1indirecta
PyPIdict2css0.3.0.post1indirecta
PyPIdnspython2.7.0indirecta
PyPIdnspython2.8.0indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIdomdf-python-tools3.10.0indirecta
PyPIemail-validator2.3.0indirecta
PyPIeval-type-backport0.3.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIfilelock3.19.1indirecta
PyPIfilelock3.20.0indirecta
PyPIgit-cliff2.10.1indirecta
PyPIgreenlet3.2.4indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhtml5lib1.1indirecta
PyPIhypothesis6.141.1indirecta
PyPIhypothesis6.148.1indirecta
PyPIhypothesis6.148.2indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIimagesize1.4.1indirecta
PyPIimportlib-metadata8.7.0indirecta
PyPIiniconfig2.1.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIlazy-model0.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImongomock4.3.0indirecta
PyPImongomock-motor0.0.36indirecta
PyPImore-itertools10.8.0indirecta
PyPImotor3.1.2indirecta
PyPImsgpack1.1.2indirecta
PyPImsgspec0.20.0indirecta
PyPImypy1.18.2indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInatsort8.4.0indirecta
PyPInodeenv1.9.1indirecta
PyPIodmantic0.9.2indirecta
PyPIpackaging25.0indirecta
PyPIpathspec0.12.1indirecta
PyPIplatformdirs4.4.0indirecta
PyPIplatformdirs4.5.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIprek0.2.19indirecta
PyPIpydantic2.12.4indirecta
PyPIpydantic-core2.41.5indirecta
PyPIpygments2.19.2indirecta
PyPIpygments-styles0.3.0indirecta
PyPIpymongo4.8.0indirecta
PyPIpyright1.1.407indirecta
PyPIpytest8.4.2indirecta
PyPIpytest9.0.1indirecta
PyPIpytest-asyncio1.2.0indirecta
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirecta
PyPIpytest-cov7.0.0indirecta
PyPIpytz2025.2indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIrequests2.32.5indirecta
PyPIroman-numerals-py3.1.0indirecta
PyPIruamel-yaml0.18.16indirecta
PyPIruamel-yaml-clib0.2.15indirecta
PyPIruff0.14.6indirecta
PyPIsentinels1.1.1indirecta
PyPIsetuptools80.9.0indirecta
PyPIshellcheck-py0.11.0.1indirecta
PyPIshibuya2025.10.21indirecta
PyPIshibuya2025.11.10indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsniffio1.3.1indirecta
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirecta
PyPIsortedcontainers2.4.0indirecta
PyPIsoupsieve2.8indirecta
PyPIsphinx7.4.7indirecta
PyPIsphinx8.1.3indirecta
PyPIsphinx8.2.3indirecta
PyPIsphinx-autobuild2024.10.3indirecta
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25indirecta
PyPIsphinx-autodoc-typehints2.3.0indirecta
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.0.1indirecta
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.5.2indirecta
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirecta
PyPIsphinx-design0.6.1indirecta
PyPIsphinx-jinja2-compat0.4.1indirecta
PyPIsphinx-paramlinks0.6.0indirecta
PyPIsphinx-prompt1.8.0indirecta
PyPIsphinx-prompt1.9.0indirecta
PyPIsphinx-tabs3.4.5indirecta
PyPIsphinx-togglebutton0.3.2indirecta
PyPIsphinx-toolbox4.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-mermaid1.2.2indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIsqlalchemy2.0.44indirecta
PyPIstandard-imghdr3.10.14indirecta
PyPIstarlette0.49.3indirecta
PyPIstarlette0.50.0indirecta
PyPItabulate0.9.0indirecta
PyPItomli2.3.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2025.2indirecta
PyPIurllib32.6.3indirecta
PyPIuvicorn0.38.0indirecta
PyPIwatchfiles1.1.1indirecta
PyPIwebencodings0.5.1indirecta
PyPIwebsockets15.0.1indirecta
PyPIwheel0.46.2indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
Informe JSON sin procesar legible por máquina

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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 v0.12.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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