Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-14 20:58 UTC

pydata / pydata-google-auth

A package providing helpers for authenticating to Google APIs.

PythonBSD-3-Clause★ 37 estrellas⑂ 19 forksdesde ago 2018Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandoscómo se determina

pydata/pydata-google-auth tiene un índice de salud de 42 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Débil. Su puntuación más alta es Sustainability & Governance (68/100) y la más baja, Vitality (19/100). Se actualizó por última vez hace 593 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

42
global / 100
Débil

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.

42
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 50 se calibra a 50 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Python for DataOrganización
752 seguidores29 repositorios públicosdesde dic 2011

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Métricas por categoría

Vitalidad

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

19Crítico · 21% del índice global
Cómo se puntúa
0/36Recencia de push — último push hace 593 días
0/36Cadencia de commits — 0/52 semanas con commits
0/18Volumen de commits — 0 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
commits_last_year0
human_commit_share1
days_since_last_push593
active_weeks_last_year0
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 18 versiones publicadas
7.2/36Recencia de las versiones — última versión hace 598 días
12.6/27Cadencia de publicación — una versión cada ~192,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count18
latest_release_tag1.9.1
releases_from_tagsno
days_since_latest_release598
mean_days_between_releases192,9

Comunidad y Adopción

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

55Moderado · 17% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/60Estrellas — 37 estrellas
10.5/25Forks — 19 forks
5.3/15Observadores — 10 observadores
Datos de entrada utilizados
forks19
stars37
watchers10
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (BSD-3-Clause)
18/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges0
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_services—
has_pull_request_templateno

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

68Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
12.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 44% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 20 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled20
top_contributor_share0,442
Cómo se puntúa
22.2/42Resolución de issues — 53% de issues cerradas
30/30Aceptación de PR — 42/42 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 15/30 approved changesets -- score normalized to 5
Datos de entrada utilizados
merged_prs42
open_issues17
closed_issues19
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,528
closed_unmerged_prs0
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
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 propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
20.7/25Alcance del propietario — 752 seguidores de pydata
22.8/25Trayectoria — 29 repos públicos, cuenta de ~14 años
Datos de entrada utilizados
followers752
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginpydata
public_repos29
account_age_days5377

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

60Moderado · 19% del índice global
Cómo se puntúa
0/24Flujos de trabajo de CI
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — .flake8, setup.cfg ([flake8], [isort])
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_cino
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configno

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://pydata-google-auth.readthedocs.io/
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
has_wikisí
homepagehttps://pydata-google-auth.readthedocs.io/
docs_sitehttps://pydata-google-auth.readthedocs.io/
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?

46Débil · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
0/2.5CI-Tests — 0 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3.8/7.5Code-Review — Found 15/30 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — sin datos
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — license file detected
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packaging — sin datos
0/5Pinned-Dependencies — sin datos
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — sin datos
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated13
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive5
scorecard_aggregate3,2
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Token-Permissions. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages6
unassessed_packages9
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos, Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 6 dependencias resueltas con OSV. 9 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. 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.

50Moderado · 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)
40/40Historial de commits legible — 84 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,84
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docs/source/Makefile, noxfile.py
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — .flake8, setup.cfg ([flake8], [isort])
0/11Verificación estática de tipos
0/10Entorno reproducible
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
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/source/Makefile, noxfile.py
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
52.1/55Tamaños de archivo manejables — 1/19 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes68.883
source_files_sampled19
oversized_source_files1

Datos clave

37estrellas de GitHub
20contribuidores
0commits en los últimos 12 meses
593días desde el último push
18versiones publicadas
2factor bus
17issues 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 ★ / 19 ⇿
0Estrellas
19Forks
18Versiones

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.

0481216201912018-082022-082026-09
Mayor 1Menor 11Parche 6

Cada punto abarca 8 días.

OpenSSF Scorecard 3.2 / 10
3.2agregado

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 · 2026-09-14 20:57 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
0CI-Tests0 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 15/30 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
n/dDangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
n/dPackagingpackaging workflow not detected
n/dPinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
n/dToken-PermissionsNo tokens found
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Todas las dependencias 15

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 0 paquetes directos y 15 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIalabaster—indirecta
PyPIflake8—indirecta
PyPIgoogle-auth—indirecta
PyPIgoogle-auth-oauthlib—indirecta
PyPInox—indirecta
PyPIpyfakefs—indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIrecommonmark—indirecta
PyPIsetuptools—indirecta
PyPIsphinx4.5.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp1.0.4indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp1.0.2indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp1.0.3indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml1.1.5indirecta
Avisos de dependencias 0

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 6 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 9 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

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

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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 v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

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