Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-22 15:14 UTC

pmgraham / datagrunt

Datagrunt is a Python library designed to simplify the way you work with CSV, Excel, Parquet, and PDF files. It provides a streamlined approach to reading, processing, and transforming your data into various formats, making data manipulation efficient and intuitive.

Python · RustMIT★ 13 estrellas⑂ 3 forksdesde ago 2024Ver en GitHub ↗

TipoBibliotecacómo se determina

#csv #csv-parser #data-analysis #data-engineering #data-science #data-wrangling #dataframe #duckdb #open-source #polars #python #python3 #pyarrow

pmgraham/datagrunt tiene un índice de salud de 87 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es AI Readiness (94/100) y la más baja, Community & Adoption (55/100). Se actualizó por última vez hace 6 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

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.

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)

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 73 se calibra a 87 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Martin GrahamCuenta personal

13 seguidores10 repositorios públicosdesde abr 2011@Google

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

Registro	Paquete	Versión	Descargas / mes	Versiones	Última publicación	Etiquetas
PyPI	datagrunt	4.6.2	2998	138	hace 20 días	csv data duckdb polars pyarrow xlsx delimiter pdf

Métricas por categoría

Vitalidad

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

86Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

76Bueno

Cómo se puntúa

36/36	Recencia de push — último push hace 6 días
11.8/36	Cadencia de commits — 17/52 semanas con commits
18/18	Volumen de commits — 481 commits en el último año
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Datos de entrada utilizados

commits_last_year	481
human_commit_share	0,56
days_since_last_push	6
active_weeks_last_year	17

Disciplina de publicación

100Excepcional

Cómo se puntúa

27/27	Publica versiones — 3 versiones publicadas
36/36	Recencia de las versiones — última versión hace 31 días
27/27	Cadencia de publicación — una versión cada ~0 días
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos

Datos de entrada utilizados

releases_count	3
latest_release_tag	4.5.6
releases_from_tags	no
days_since_latest_release	31
mean_days_between_releases	0

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?

55Moderado · 17% del índice global

Popularidad y adopción

20En riesgo

Cómo se puntúa

17.5/60	Estrellas — 13 estrellas
2.5/25	Forks — 3 forks
0/15	Observadores — 2 observadores

Datos de entrada utilizados

forks	3
stars	13
watchers	2
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Salud de la comunidad

92Excelente

Cómo se puntúa

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Licencia — licencia reconocida (MIT)
18/18	Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5	Código de conducta
0/7.2	Plantilla de issues
6.3/6.3	Plantilla de PR

Datos de entrada utilizados

has_readme	sí
has_license	sí
readme_badges	4
has_contributing	sí
has_issue_template	no
has_code_of_conduct	sí
readme_badge_services	github.com, shields.io
has_pull_request_template	sí

Adopción en el ecosistema (descargas)

58Moderado

Cómo se puntúa

46.4/80	Descargas mensuales — 2998 descargas/mes en pypi
0/20	Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema

Datos de entrada utilizados

packages	datagrunt
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	2998
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?

56Moderado · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

15Crítico

Cómo se puntúa

9/54	Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
0/22.5	Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 100% de los commits
2.7/13.5	Amplitud de contribuyentes — 2 contribuyentes
3/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3

Datos de entrada utilizados

bus_factor	1
contributors_sampled	2
top_contributor_share	0,998

Capacidad de respuesta a issues y PR

77Bueno

Cómo se puntúa

39.1/42	Resolución de issues — 93% de issues cerradas
28.3/30	Aceptación de PR — 182/193 PR decididos fusionados
0/13	Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/24 approved changesets -- score normalized to 0

Datos de entrada utilizados

merged_prs	182
open_issues	10
closed_issues	132
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	11
prs_decided_30d	11
issue_closed_ratio	0,93
closed_unmerged_prs	11
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

47Débil

Cómo se puntúa

10/30	Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20	Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
8.2/25	Alcance del propietario — 13 seguidores de pmgraham
19.6/25	Trayectoria — 10 repos públicos, cuenta de ~15 años

Datos de entrada utilizados

followers	13
owner_type	User
is_verified	—
owner_login	pmgraham
public_repos	10
account_age_days	5595

Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional

Cómo se puntúa

25/25	Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35	Recencia de publicación — última publicación hace 20 días
20/20	Historial de versiones — 138 versiones en el registro
20/20	No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado

Datos de entrada utilizados

packages	datagrunt
ecosystems	pypi
any_deprecated	no
min_days_since_publish	20

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

82Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional

Cómo se puntúa

24/24	Flujos de trabajo de CI — 6 flujo(s) de trabajo
24/24	Pruebas presentes
16/16	Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6	Hooks de pre-commit
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 18 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Datos de entrada utilizados

has_ci	sí
has_tests	sí
has_editorconfig	no
has_linter_config	sí
has_precommit_config	sí

Documentación

65Bueno

Cómo se puntúa

30/30	README
0/25	Directorio de documentación
15/15	Sitio de documentación / página del proyecto — https://www.datagrunt.io
10/10	Descripción del repositorio
10/10	Topics — 13 topics
0/10	Wiki

Datos de entrada utilizados

topics	csv, csv-parser, data-analysis, data-engineering, data-science, data-wrangling, dataframe, duckdb, open-source, polars, python, python3, pyarrow
has_wiki	no
homepage	https://www.datagrunt.io
docs_site	https://www.datagrunt.io
has_readme	sí
has_docs_dir	no
has_description	sí

Seguridad

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

81Excelente · 16% del índice global

Postura de seguridad

76Bueno

Cómo se puntúa

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5	Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5	CI-Tests — 18 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 0/24 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5	Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Licencia — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
4/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
5/5	SAST — SAST tool is run on all commits
5/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — sin datos
7.5/7.5	Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
6.8/7.5	Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected

Datos de entrada utilizados

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	7,6

Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional

Cómo se puntúa

35/35	Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25	Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40	Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación

Datos de entrada utilizados

source	osv
advisories	0
affected_packages	0
assessed_packages	6
unassessed_packages	0
affected_by_severity	none
direct_affected_packages	0

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:datagrunt@4.6.2 —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.

94Excepcional · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

100Excepcional

Cómo se puntúa

45/45	Instrucciones para agentes — CLAUDE.md
15/15	Documentación legible por máquinas (llms.txt) — llms.txt servido por el sitio web del proyecto (https://pymupdf.readthedocs.io/llms.txt)
40/40	Historial de commits legible — 55 de 56 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)

Datos de entrada utilizados

has_llms_txt	sí
llms_txt_url	https://pymupdf.readthedocs.io/llms.txt
legible_history_share	0,982
agent_instruction_files	CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes	6950

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

93Excepcional

Cómo se puntúa

12.6/18	Arranque con un solo comando — rust/Cargo.toml, rust/datagrunt-core/Cargo.toml, rust/datagrunt-python/Cargo.toml (convención del toolchain, sin ejecutor de tareas)
22/22	Pruebas automatizadas
11/11	Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11	Verificación estática de tipos — src/datagrunt/py.typed
10/10	Entorno reproducible — lockfile
10/10	Práctica demostrada con agentes — 53 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8	Mantenimiento automatizado — 11 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
8/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8

Datos de entrada utilizados

has_nix	no
has_tests	sí
lockfiles	Cargo.lock
has_dockerfile	no
typed_language	no
bootstrap_files	—
has_devcontainer	no
has_linter_config	sí
typecheck_configs	src/datagrunt/py.typed
agent_commit_share	0,53
toolchain_manifests	rust/Cargo.toml, rust/datagrunt-core/Cargo.toml, rust/datagrunt-python/Cargo.toml
dependency_bot_commit_share	0,11

Legibilidad del código para modelos

82Excelente

Cómo se puntúa

27/45	Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/datagrunt/py.typed)
55/55	Tamaños de archivo manejables — 0/151 archivos fuente de más de 60 KB

Datos de entrada utilizados

primary_language	Python
largest_source_bytes	49.751
source_files_sampled	151
oversized_source_files	0

Datos clave

13estrellas de GitHub

2contribuidores

481commits en los últimos 12 meses

6días desde el último push

3versiones publicadas

1factor bus

10issues abiertas

crates.io, 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 ★ / 3 ⇿

0Estrellas

3Forks

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.

OpenSSF Scorecard 7.6 / 10

7.6agregado

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 · 2026-08-22 15:14 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
3	Branch-Protection	branch protection is not maximal on development and all release branches
10	CI-Tests	18 out of 18 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 0/24 approved changesets -- score normalized to 0
3	Contributors	project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 30 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
8	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
10	SAST	SAST tool is run on all commits
10	Security-Policy	security policy file detected
n/d	Signed-Releases	no releases found
10	Token-Permissions	GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
9	Vulnerabilities	1 existing vulnerabilities detected

Dependencias directas 5

Registro	Paquete	Restricción de versión	Manifiesto
PyPI	duckdb	`>=1.5.3`	pyproject.toml
PyPI	polars	`>=1.41.2`	pyproject.toml
PyPI	pyarrow	`>=24.0.0`	pyproject.toml
PyPI	XlsxWriter	`>=3.2.9`	pyproject.toml
PyPI	fastexcel	`>=0.20.2`	pyproject.toml

Todas las dependencias 105

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 5 paquetes directos y 100 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

Registro	Paquete	Versión	Relación
PyPI	duckdb	`—`	directa
PyPI	fastexcel	`—`	directa
PyPI	polars	`—`	directa
PyPI	pyarrow	`—`	directa
PyPI	xlsxwriter	`—`	directa
crates.io	aho-corasick	`1.1.4`	indirecta
crates.io	anyhow	`1.0.102`	indirecta
crates.io	autocfg	`1.5.1`	indirecta
crates.io	bit-set	`0.8.0`	indirecta
crates.io	bit-vec	`0.8.0`	indirecta
crates.io	bitflags	`2.13.0`	indirecta
crates.io	cfg-if	`1.0.4`	indirecta
crates.io	csv	`—`	indirecta
crates.io	csv	`1.4.0`	indirecta
crates.io	csv-core	`0.1.13`	indirecta
crates.io	equivalent	`1.0.2`	indirecta
crates.io	errno	`0.3.14`	indirecta
crates.io	fancy-regex	`—`	indirecta
crates.io	fancy-regex	`0.19.0`	indirecta
crates.io	fastrand	`2.4.1`	indirecta
crates.io	fnv	`1.0.7`	indirecta
crates.io	foldhash	`0.1.5`	indirecta
crates.io	getrandom	`0.3.4`	indirecta
crates.io	getrandom	`0.4.2`	indirecta
crates.io	hashbrown	`0.15.5`	indirecta
crates.io	hashbrown	`0.17.1`	indirecta
crates.io	heck	`0.5.0`	indirecta
crates.io	id-arena	`2.3.0`	indirecta
crates.io	indexmap	`2.14.0`	indirecta
crates.io	itoa	`1.0.18`	indirecta
crates.io	leb128fmt	`0.1.0`	indirecta
crates.io	libc	`0.2.186`	indirecta
crates.io	linux-raw-sys	`0.12.1`	indirecta
crates.io	log	`0.4.32`	indirecta
crates.io	memchr	`2.8.2`	indirecta
crates.io	num-traits	`0.2.19`	indirecta
crates.io	once_cell	`1.21.4`	indirecta
crates.io	portable-atomic	`1.13.1`	indirecta
crates.io	ppv-lite86	`0.2.21`	indirecta
crates.io	prettyplease	`0.2.37`	indirecta
crates.io	proc-macro2	`1.0.106`	indirecta
crates.io	proptest	`—`	indirecta
crates.io	proptest	`1.11.0`	indirecta
crates.io	pyo3	`—`	indirecta
crates.io	pyo3	`0.29.0`	indirecta
crates.io	pyo3-build-config	`0.29.0`	indirecta
crates.io	pyo3-ffi	`0.29.0`	indirecta
crates.io	pyo3-macros	`0.29.0`	indirecta
crates.io	pyo3-macros-backend	`0.29.0`	indirecta
crates.io	quick-error	`1.2.3`	indirecta
crates.io	quote	`1.0.45`	indirecta
crates.io	r-efi	`5.3.0`	indirecta
crates.io	r-efi	`6.0.0`	indirecta
crates.io	rand	`0.9.5`	indirecta
crates.io	rand_chacha	`0.9.0`	indirecta
crates.io	rand_core	`0.9.5`	indirecta
crates.io	rand_xorshift	`0.4.0`	indirecta
crates.io	regex-automata	`0.4.16`	indirecta
crates.io	regex-syntax	`0.8.11`	indirecta
crates.io	rustix	`1.1.4`	indirecta
crates.io	rusty-fork	`0.3.1`	indirecta
crates.io	ryu	`1.0.23`	indirecta
crates.io	semver	`1.0.28`	indirecta
crates.io	serde	`1.0.228`	indirecta
crates.io	serde_core	`1.0.228`	indirecta
crates.io	serde_derive	`1.0.228`	indirecta
crates.io	serde_json	`1.0.150`	indirecta
crates.io	syn	`2.0.117`	indirecta
crates.io	target-lexicon	`0.13.5`	indirecta
crates.io	tempfile	`—`	indirecta
crates.io	tempfile	`3.27.0`	indirecta
crates.io	unarray	`0.1.4`	indirecta
crates.io	unicode-ident	`1.0.24`	indirecta
crates.io	unicode-xid	`0.2.6`	indirecta
crates.io	wait-timeout	`0.2.1`	indirecta
crates.io	wasip2	`1.0.4+wasi-0.2.12`	indirecta
crates.io	wasip3	`0.4.0+wasi-0.3.0-rc-2026-01-06`	indirecta
crates.io	wasm-encoder	`0.244.0`	indirecta
crates.io	wasm-metadata	`0.244.0`	indirecta
crates.io	wasmparser	`0.244.0`	indirecta
crates.io	windows-link	`0.2.1`	indirecta
crates.io	windows-sys	`0.61.2`	indirecta
crates.io	wit-bindgen	`0.51.0`	indirecta
crates.io	wit-bindgen	`0.57.1`	indirecta
crates.io	wit-bindgen-core	`0.51.0`	indirecta
crates.io	wit-bindgen-rust	`0.51.0`	indirecta
crates.io	wit-bindgen-rust-macro	`0.51.0`	indirecta
crates.io	wit-component	`0.244.0`	indirecta
crates.io	wit-parser	`0.244.0`	indirecta
crates.io	zerocopy	`0.8.55`	indirecta
crates.io	zerocopy-derive	`0.8.55`	indirecta
crates.io	zmij	`1.0.21`	indirecta
PyPI	bumpver	`—`	indirecta
PyPI	hypothesis	`—`	indirecta
PyPI	maturin	`—`	indirecta
PyPI	mypy	`—`	indirecta
PyPI	pdfplumber	`—`	indirecta
PyPI	pillow	`—`	indirecta
PyPI	pre-commit	`—`	indirecta
PyPI	pymupdf	`—`	indirecta
PyPI	pypdfium2	`—`	indirecta
PyPI	pytesseract	`—`	indirecta
PyPI	pytest	`—`	indirecta
PyPI	pytest-cov	`—`	indirecta
PyPI	ruff	`—`	indirecta

Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:datagrunt@4.6.2 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

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.

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.

Índice de salud del software

Perfil de puntuación

Titularidad

Ecosistemas de paquetes

Métricas por categoría

Datos clave

Advertencias de recopilación de datos

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