Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.17.0 · métricas 2.10.0 · 2026-07-21 03:21 UTC

pycompression / python-zlib-ng

A drop-in replacement for Python's zlib and gzip modules using zlib-ng

Python · CLicencia propia★ 14 estrellas⑂ 8 forksdesde ene 2023Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

pycompression/python-zlib-ng tiene un índice de salud de 60 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Moderado. Su puntuación más alta es Engineering Quality (81/100) y la más baja, Security (37/100). Se actualizó por última vez hace 17 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

60
global / 100
Moderado

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.

60
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 57 se calibra a 60 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

pycompressionOrganización
2 seguidores3 repositorios públicosdesde nov 2020

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
PyPIzlib-ng1.0.0932.65510hace 313 díaszlib-ngzlibcompressiondeflategzip

Métricas por categoría

Vitalidad

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

54Moderado · 21% del índice global
Cómo se puntúa
28.8/36Recencia de pushúltimo push hace 17 días
2.1/36Cadencia de commits3/52 semanas con commits
11.9/18Volumen de commits20 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
commits_last_year20
human_commit_share
days_since_last_push17
active_weeks_last_year3
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones10 versiones publicadas
16.2/36Recencia de las versionesúltima versión hace 313 días
19.8/27Cadencia de publicaciónuna versión cada ~105,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releasessin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count10
latest_release_tagv1.0.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release313
mean_days_between_releases105,9
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?

53Moderado · 17% del índice global
Cómo se puntúa
18.1/60Estrellas14 estrellas
7/25Forks8 forks
1.7/15Observadores3 observadores
Datos de entrada utilizados
forks8
stars14
watchers3
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonbelow_threshold
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
16.9/22.5Licenciaarchivo de licencia presente, no es una licencia reconocida
0/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readme
has_license
readme_badges
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services
has_pull_request_template
Cómo se puntúa
79.6/80Descargas mensuales932.655 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registrono lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packageszlib-ng
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads932.655
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?

60Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor busla mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
0.9/22.5Distribución de commitsel principal contribuyente firma el 96% de los commits
9.5/13.5Amplitud de contribuyentes7 contribuyentes
6/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled7
top_contributor_share0,958
Cómo se puntúa
37.9/42Resolución de issues90% de issues cerradas
27.4/30Aceptación de PR43/47 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptanceningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 2/12 approved changesets -- score normalized to 1
Datos de entrada utilizados
merged_prs43
open_issues3
closed_issues28
prs_merged_7d
prs_decided_7d
prs_merged_30d
prs_decided_30d
issue_closed_ratio0,903
closed_unmerged_prs4
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.
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedadpropiedad de una organización
0/20Dominio verificadoel estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
3.4/25Alcance del propietario2 seguidores de pycompression
15.8/25Trayectoria3 repos públicos, cuenta de ~5 años
Datos de entrada utilizados
followers2
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginpycompression
public_repos3
account_age_days2077
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble1 paquete(s) en pypi
26/35Recencia de publicaciónúltima publicación hace 313 días
20/20Historial de versiones10 versiones en el registro
20/20No obsoletoactivo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packageszlib-ng
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish313

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

81Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI1 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de lintertox.ini
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
14/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests6 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
Datos de entrada utilizados
has_ci
has_tests
has_editorconfigno
has_linter_config
has_precommit_configno

Documentación

85Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
0/15Sitio de documentación / página del proyecto
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics5 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsdeflate, gzip, performance, zlib, zlib-ng
has_wiki
homepage
docs_site
has_readme
has_docs_dir
has_description

Seguridad

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

37Débil · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionsin datos
1.8/2.5CI-Tests6 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-ReviewFound 2/12 approved changesets -- score normalized to 1
1.5/2.5Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.2/2.5Licencialicense file detected
0/7.5Maintained1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packagingsin datos
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releasessin datos
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate3,7
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging, 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.

50Moderado · 4% del índice global
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentessin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
0/40Historial de commits legiblesin 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.
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comandodocs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formatotox.ini
11/11Verificación estática de tipossrc/zlib_ng/py.typed
0/10Entorno reproducible
0/10Práctica demostrada con agentessin datos
0/8Mantenimiento automatizadosin datos
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_tests
lockfiles
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_config
typecheck_configssrc/zlib_ng/py.typed
agent_commit_share
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Práctica demostrada con agentes, Mantenimiento automatizado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tiposPython con configuración de verificación de tipos (src/zlib_ng/py.typed)
51.6/55Tamaños de archivo manejables1/16 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes96.800
source_files_sampled16
oversized_source_files1

Datos clave

14estrellas de GitHub
7contribuidores
20commits en los últimos 12 meses
17días desde el último push
10versiones publicadas
1factor bus
3issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Más detalle

Historial de estrellas y forks 14 ★ / 0 ⇿
14Estrellas

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.

03581013151412023-042024-112026-05

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 3.7 / 10
3.7agregado

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 · 2026-07-21 03:21 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
7CI-Tests6 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 2/12 approved changesets -- score normalized to 1
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
0Maintained1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
n/dPackagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 3

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 3 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIsphinxindirecta
PyPIsphinx-argparseindirecta
PyPIsphinx-rtd-themeindirecta
Avisos de dependencias sin evaluar

El cotejo de avisos no pudo ejecutarse para este informe: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Informe JSON sin procesar legible por máquina

Comentarios

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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 v0.17.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadasPyPI.