Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-10 22:35 UTC

mvantellingen / python-zeep

A Python SOAP client

PythonLicencia propia★ 2009 estrellas⑂ 608 forksdesde feb 2016Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

mvantellingen/python-zeep tiene un índice de salud de 80 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (79/100) y la más baja, Vitality (58/100). Se actualizó por última vez hace 84 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

80
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.

80
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 68 se calibra a 80 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Michael van TellingenCuenta personal
228 seguidores52 repositorios públicosdesde abr 2010@labd

Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPIzeep4.3.336.106.32868hace 84 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

58Moderado · 21% del índice global
Cómo se puntúa
18/36Recencia de push — último push hace 84 días
2.1/36Cadencia de commits — 3/52 semanas con commits
10.8/18Volumen de commits — 15 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 12 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year15
human_commit_share1
days_since_last_push84
active_weeks_last_year3
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 7 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 84 días
12.6/27Cadencia de publicación — una versión cada ~294,7 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count7
latest_release_tag4.3.3
releases_from_tagsno
days_since_latest_release84
mean_days_between_releases294,7
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?

78Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
53.6/60Estrellas — 2009 estrellas
23.2/25Forks — 608 forks
9.8/15Observadores — 59 observadores
Datos de entrada utilizados
forks608
stars2009
watchers59
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
16.9/22.5Licencia — archivo de licencia presente, no es una licencia reconocida
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
7.2/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges4
has_contributingno
has_issue_templatesí
has_code_of_conductno
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales — 36.106.328 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packageszeep
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads36.106.328
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?

59Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
2.8/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 88% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 100 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 35 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled100
top_contributor_share0,876
Cómo se puntúa
27.1/42Resolución de issues — 65% de issues cerradas
18.8/30Aceptación de PR — 200/320 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 5/24 approved changesets -- score normalized to 2
Datos de entrada utilizados
merged_prs200
open_issues383
closed_issues699
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,646
closed_unmerged_prs120
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
17/25Alcance del propietario — 228 seguidores de mvantellingen
24.6/25Trayectoria — 52 repos públicos, cuenta de ~16 años
Datos de entrada utilizados
followers228
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginmvantellingen
public_repos52
account_age_days5991
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 84 días
20/20Historial de versiones — 68 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packageszeep
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish84

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

79Bueno · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 2 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Hooks de pre-commit
6.4/6.4.editorconfig
2/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigsí
has_linter_configsí
has_precommit_configno

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — http://docs.python-zeep.org
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 4 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspython, soap, soap-client, wsdl
has_wikino
homepagehttp://docs.python-zeep.org
docs_sitehttp://docs.python-zeep.org
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?

69Bueno · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
0.2/2.5CI-Tests — 1 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1.5/7.5Code-Review — Found 5/24 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 35 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 12 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
1.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 3
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,1
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 conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages11
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:zeep@4.3.3 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 11 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.

65Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
14.9/40Historial de commits legible — 28 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,28
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile, docs/Makefile, examples/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — mypy.ini, src/zeep/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan actualizaciones automáticas de dependencias
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile, examples/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsmypy.ini, src/zeep/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (mypy.ini, src/zeep/py.typed)
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/121 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes52.491
source_files_sampled121
oversized_source_files0
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

2009estrellas de GitHub
100contribuidores
15commits en los últimos 12 meses
84días desde el último push
7versiones publicadas
1factor bus
383issues 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 ★ / 608 ⇿
0Estrellas
608Forks
7Versiones

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.

010020030040050060058682016-042021-052026-07
Mayor 0Menor 3Parche 4

Cada punto abarca 10 días.

OpenSSF Scorecard 6.1 / 10
6.1agregado

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 · 2026-09-10 22:34 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
1CI-Tests1 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 5/24 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 35 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained12 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
3SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 3
9Security-Policysecurity policy file detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 7
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIattrs>=17.2.0pyproject.toml
PyPIisodate>=0.5.4pyproject.toml
PyPIlxml>=4.6.0pyproject.toml
PyPIplatformdirs>=1.4.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.7.0pyproject.toml
PyPIrequests-toolbelt>=0.7.1pyproject.toml
PyPIrequests-file>=1.5.1pyproject.toml
Todas las dependencias 71

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 14 paquetes directos y 57 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIattrs—directa
PyPIattrs26.1.0directa
PyPIisodate—directa
PyPIisodate0.7.2directa
PyPIlxml—directa
PyPIlxml6.1.1directa
PyPIplatformdirs—directa
PyPIplatformdirs4.10.0directa
PyPIrequests—directa
PyPIrequests2.34.2directa
PyPIrequests-file—directa
PyPIrequests-file3.0.1directa
PyPIrequests-toolbelt—directa
PyPIrequests-toolbelt1.0.0directa
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIanyio4.14.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirecta
PyPIcertifi2026.6.17indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoverage7.14.1indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIdocutils0.22.4indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIflake87.1.1indirecta
PyPIflake8-blind-except0.2.1indirecta
PyPIflake8-debugger4.1.2indirecta
PyPIflake8-imports0.1.1indirecta
PyPIfreezegun1.5.1indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx—indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIimagesize2.0.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIisort5.13.2indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpretend1.0.9indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpytest9.1.0indirecta
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpytest-httpx0.36.2indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIrequests-mock1.12.1indirecta
PyPIroman-numerals4.1.0indirecta
PyPIruff0.15.17indirecta
PyPIsetuptools—indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirecta
PyPIsphinx—indirecta
PyPIsphinx8.1.3indirecta
PyPIsphinx9.0.4indirecta
PyPIsphinx9.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIxmlsec—indirecta
PyPIxmlsec1.3.17indirecta
PyPIzeep4.3.3indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:zeep@4.3.3 arrastra 11 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 v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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