Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-16 11:01 UTC

pallets / flask

The Python micro framework for building web applications.

PythonBSD-3-Clause★ 74.743 estrellas⑂ 16.987 forksdesde abr 2010Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecaHerramienta de línea de comandoscómo se determina
#python#flask#wsgi#web-framework#werkzeug#jinja#pallets

pallets/flask tiene un índice de salud de 96 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Community & Adoption (97/100) y la más baja, AI Readiness (63/100). Se actualizó por última vez hace 7 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

96
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.

96
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 83 se calibra a 96 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

PalletsOrganización · dominio verificado
2556 seguidores17 repositorios públicosdesde ene 2016

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
PyPIFlask3.1.3150.375.19264hace 209 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

77Bueno · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

82Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 7 días
18/36Cadencia de commits — 26/52 semanas con commits
17.7/18Volumen de commits — 92 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 17 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year92
human_commit_share1
days_since_last_push7
active_weeks_last_year26

Disciplina de publicación

69Bueno
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 38 versiones publicadas
16.2/36Recencia de las versiones — última versión hace 209 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~113,7 días
6/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 3 out of the last 5 releases have a total of 3 signed artifacts.
Datos de entrada utilizados
releases_count38
latest_release_tag3.1.3
releases_from_tagsno
days_since_latest_release209
mean_days_between_releases113,7

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

97Excepcional · 17% del índice global

Popularidad y adopción

100Excepcional
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 74.743 estrellas
25/25Forks — 16.987 forks
15/15Observadores — 2115 observadores
Datos de entrada utilizados
forks16.987
stars74.743
watchers2115
growth_stateorganic
growth_factor_pct100

Salud de la comunidad

92Excelente
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia 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_readmesí
has_licensesí
readme_badges0
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_services—
has_pull_request_templatesí

Adopción en el ecosistema (descargas)

100Excepcional
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales — 150.375.192 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesFlask
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads150.375.192
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

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

62Moderado
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
12.9/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 42% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 97 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 78 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled97
top_contributor_share0,425

Capacidad de respuesta a issues y PR

59Moderado
Cómo se puntúa
42/42Resolución de issues — 100% de issues cerradas
16.9/30Aceptación de PR — 1633/2906 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — 0/12 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/25 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs1633
open_issues1
closed_issues2766
prs_merged_7d0
prs_decided_7d6
prs_merged_30d0
prs_decided_30d16
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs1273
first_time_authors_30d12
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d12

Propiedad y custodia

96Excepcional
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20Dominio verificado
24.5/25Alcance del propietario — 2556 seguidores de pallets
21.1/25Trayectoria — 17 repos públicos, cuenta de ~10 años
Datos de entrada utilizados
followers2556
owner_typeOrganization
is_verifiedsí
owner_loginpallets
public_repos17
account_age_days3894

Mantenimiento de paquetes

91Excelente
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
26/35Recencia de publicación — última publicación hace 209 días
20/20Historial de versiones — 64 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesFlask
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish209

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

100Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 5 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Hooks de pre-commit
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigsí
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://flask.palletsprojects.com
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 7 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspython, flask, wsgi, web-framework, werkzeug, jinja, pallets
has_wikino
homepagehttps://flask.palletsprojects.com
docs_sitehttps://flask.palletsprojects.com
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?

75Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

69Bueno
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 — 4 out of 4 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 2/25 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 78 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
5/5Fuzzing — project is fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 17 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
4.5/5Security-Policy — security policy file detected
4.5/7.5Signed-Releases — 3 out of the last 5 releases have a total of 3 signed artifacts.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities — 15 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate6,9

Avisos de dependencias

100Excepcional
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_packages6
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:Flask@3.1.3 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 6 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.

63Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

13Crítico
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
12.8/40Historial de commits legible — 24 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,24
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

80Excelente
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — src/flask/py.typed
10/10Entorno reproducible — devcontainer, 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
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainersí
has_linter_configsí
typecheck_configssrc/flask/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

81Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/flask/py.typed)
54.3/55Tamaños de archivo manejables — 1/83 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes65.472
source_files_sampled83
oversized_source_files1

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

74.743estrellas de GitHub
97contribuidores
92commits en los últimos 12 meses
7días desde el último push
38versiones publicadas
2factor bus
1issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Star history carried forward from 2026-07-22: GitHub restricted the stargazers API to repository admins, so it can no longer be collected. The repository has 74743 stars today.
  • First-time contributor figures cover 12 of 16 authors (cap 12)

Más detalle

Historial de estrellas y forks 71.999 ★ / 16.987 ⇿
71.999Estrellas
16.987Forks
2Versiones

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.

Solo se muestra el historial más reciente: este repositorio supera la ventana de recopilación, por lo que no se captura el historial más antiguo.

El historial de estrellas se muestra tal como se recogió el 2026-07-22. GitHub restringió la API de stargazers a los administradores del repositorio en julio de 2026, por lo que esta serie ya no puede ampliarse; el total de estrellas indicado arriba sigue actualizándose.

025.00050.00075.00071.99916.987512025-062026-012026-09
Mayor 0Menor 0Parche 2

Cada punto abarca 2 días.

OpenSSF Scorecard 6.9 / 10
6.9agregado

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 · 2026-09-16 11:00 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests4 out of 4 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 2/25 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 78 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained17 commit(s) and 11 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
9Security-Policysecurity policy file detected
6Signed-Releases3 out of the last 5 releases have a total of 3 signed artifacts.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities15 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 6
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIblinker>=1.9.0pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.3pyproject.toml
PyPIitsdangerous>=2.2.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.2pyproject.toml
PyPImarkupsafe>=2.1.1pyproject.toml
PyPIwerkzeug>=3.1.0pyproject.toml
Todas las dependencias 109

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 12 paquetes directos y 97 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIblinker1.6.2directa
PyPIblinker1.9.0directa
PyPIclick8.1.3directa
PyPIclick8.4.2directa
PyPIitsdangerous2.1.2directa
PyPIitsdangerous2.2.0directa
PyPIjinja23.1.2directa
PyPIjinja23.1.6directa
PyPImarkupsafe2.1.2directa
PyPImarkupsafe3.0.3directa
PyPIwerkzeug2.3.3directa
PyPIwerkzeug3.1.8directa
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIamqp5.1.1indirecta
PyPIanyio4.14.2indirecta
PyPIasgiref3.12.1indirecta
PyPIast-serialize0.6.0indirecta
PyPIasync-timeout4.0.2indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbilliard3.6.4.0indirecta
PyPIcachetools7.1.6indirecta
PyPIcelery—indirecta
PyPIcelery5.2.7indirecta
PyPIcertifi2026.7.22indirecta
PyPIcffi2.1.0indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirecta
PyPIclick-didyoumean0.3.0indirecta
PyPIclick-plugins1.1.1indirecta
PyPIclick-repl0.2.0indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcryptography49.0.0indirecta
PyPIdistlib0.4.3indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIfilelock3.32.2indirecta
PyPIflask—indirecta
PyPIflask2.3.2indirecta
PyPIflask3.2.0.dev0indirecta
PyPIflit-core—indirecta
PyPIgha-update0.2.0indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidentify2.6.19indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIimagesize2.0.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIkombu5.2.4indirecta
PyPIlibrt0.13.0indirecta
PyPImypy2.3.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpallets-sphinx-themes2.5.0indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIplatformdirs4.11.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpre-commit4.6.1indirecta
PyPIpre-commit-uv4.3.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.38indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyproject-api1.11.0indirecta
PyPIpyright1.1.411indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpython-discovery1.5.0indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpytz2023.3indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIredis4.5.4indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIroman-numerals4.1.0indirecta
PyPIroman-numerals-py4.1.0indirecta
PyPIruff0.16.0indirecta
PyPIsix1.16.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirecta
PyPIsphinx8.1.3indirecta
PyPIsphinx8.2.3indirecta
PyPIsphinx-autobuild2024.10.3indirecta
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25indirecta
PyPIsphinx-notfound-page1.1.0indirecta
PyPIsphinx-tabs3.5.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-log-cabinet1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIstarlette1.3.1indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItomli-w1.2.0indirecta
PyPItox4.58.0indirecta
PyPItox-uv1.36.0indirecta
PyPItox-uv-bare1.36.0indirecta
PyPItypes-contextvars2.4.7.3indirecta
PyPItypes-dataclasses0.6.6indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuv0.12.0indirecta
PyPIuvicorn0.52.0indirecta
PyPIvine5.0.0indirecta
PyPIvirtualenv21.7.1indirecta
PyPIwatchfiles1.2.0indirecta
PyPIwcwidth0.2.6indirecta
PyPIwebsockets16.1.1indirecta
PyPIwebsockets17.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:Flask@3.1.3 arrastra 6 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

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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 v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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