Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-17 20:50 UTC

qlustered / deepdiff

DeepDiff: Deep Difference and search of any Python object/data. DeepHash: Hash of any object based on its contents. Delta: Use deltas to reconstruct objects by adding deltas together.

PythonLicencia propia★ 2526 estrellas⑂ 282 forksdesde sept 2014Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

qlustered/deepdiff tiene un índice de salud de 77 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Engineering Quality (82/100) y la más baja, Security (55/100). Se actualizó por última vez hace 44 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

77
global / 100
Bueno

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.

77
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 66 se calibra a 77 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

QlusterOrganización
8 seguidores2 repositorios públicosdesde dic 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 publicación
PyPIdeepdiff9.1.058.538.11691hace 125 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

60Moderado · 21% del índice global
Cómo se puntúa
18/36Recencia de push — último push hace 44 días
9/36Cadencia de commits — 13/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 107 commits en el último año
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
commits_last_year107
human_commit_share1
days_since_last_push44
active_weeks_last_year13
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 38 versiones publicadas
27/36Recencia de las versiones — última versión hace 171 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~64,4 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count38
latest_release_tag9.0.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release171
mean_days_between_releases64,4
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?

74Bueno · 17% del índice global
Cómo se puntúa
55.2/60Estrellas — 2526 estrellas
20.4/25Forks — 282 forks
7.9/15Observadores — 27 observadores
Datos de entrada utilizados
forks282
stars2526
watchers27
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
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges5
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateno
Cómo se puntúa
80/80Descargas mensuales — 58.538.116 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesdeepdiff
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads58.538.116
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?

58Moderado · 23% del índice global
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
3.8/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 83% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 83 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled83
top_contributor_share0,832
Cómo se puntúa
30.7/42Resolución de issues — 73% de issues cerradas
22.8/30Aceptación de PR — 187/246 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/6 approved changesets -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
merged_prs187
open_issues99
closed_issues268
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,73
closed_unmerged_prs59
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
6.9/25Alcance del propietario — 8 seguidores de qlustered
15/25Trayectoria — 2 repos públicos, cuenta de ~5 años
Datos de entrada utilizados
followers8
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginqlustered
public_repos2
account_age_days2103
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 125 días
20/20Historial de versiones — 91 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdeepdiff
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish125

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

82Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 1 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.flake8])
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
6/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configno

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://zepworks.com/deepdiff
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 18 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspython, tree, deep-search, repetition, difference, comparison, report-repetition, nested, recursive, diff, delta, distance, distance-calculation, deepdiff, deephash, hash, hashing, reconstruction
has_wikisí
homepagehttps://zepworks.com/deepdiff
docs_sitehttps://zepworks.com/deepdiff
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?

55Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
0.8/2.5CI-Tests — 1 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 2/6 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Licencia — license file detected
0/7.5Maintained — 1 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5Packaging — sin datos
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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 — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
4.5/7.5Vulnerabilities — 4 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4,4
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Packaging, 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_packages2
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:deepdiff@9.1.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 2 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.

70Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md, CLAUDE.md, docs/AGENTS.md, docs/CLAUDE.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
19.2/40Historial de commits legible — 36 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,36
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, docs/AGENTS.md, docs/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes3774
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docs/Makefile, noxfile.py
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.flake8])
11/11Verificación estática de tipos — deepdiff/py.typed, mypy.ini
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
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile, noxfile.py
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsdeepdiff/py.typed, mypy.ini
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (deepdiff/py.typed, mypy.ini)
52/55Tamaños de archivo manejables — 3/55 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes116.632
source_files_sampled55
oversized_source_files3

Datos clave

2526estrellas de GitHub
83contribuidores
107commits en los últimos 12 meses
44días desde el último push
38versiones publicadas
1factor bus
99issues 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 ★ / 282 ⇿
0Estrellas
282Forks
38Versiones

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.

05010015020025030027952014-112020-102026-09
Mayor 5Menor 11Parche 22

Cada punto abarca 11 días.

OpenSSF Scorecard 4.4 / 10
4.4agregado

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 · 2026-09-17 20:49 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
3CI-Tests1 out of 3 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 3
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 2/6 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate 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
6Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 2
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIcachebox>=5.2,<6pyproject.toml
PyPIorderly-set>=5.5.0,<6pyproject.toml
Todas las dependencias 100

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 2 paquetes directos y 98 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIcachebox5.2.3directa
PyPIorderly-set5.5.0directa
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirecta
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIargcomplete3.6.3indirecta
PyPIasttokens3.0.1indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirecta
PyPIbump2version1.0.1indirecta
PyPIcertifi2026.4.22indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirecta
PyPIclick8.3.3indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcolorlog6.10.1indirecta
PyPIcoverage7.13.5indirecta
PyPIdecorator5.2.1indirecta
PyPIdeepdiff9.1.0indirecta
PyPIdependency-groups1.3.1indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfilelock3.29.0indirecta
PyPIflake87.3.0indirecta
PyPIflake8-pyproject1.2.4indirecta
PyPIflit-core3.12.0indirecta
PyPIfuro2025.12.19indirecta
PyPIhumanize4.15.0indirecta
PyPIidna3.15indirecta
PyPIimagesize2.0.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIipdb0.13.13indirecta
PyPIipython8.39.0indirecta
PyPIipython9.13.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIjedi0.20.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjsonpickle4.1.1indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirecta
PyPImccabe0.7.0indirecta
PyPInox2026.2.9indirecta
PyPInumpy2.2.6indirecta
PyPInumpy2.4.4indirecta
PyPIorjson3.11.9indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpandas2.2.3indirecta
PyPIpandas3.0.3indirecta
PyPIparso0.8.7indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIplatformdirs4.9.6indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpolars1.39.3indirecta
PyPIpolars-runtime-321.39.3indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpy-cpuinfo9.0.0indirecta
PyPIpycodestyle2.14.0indirecta
PyPIpydantic2.12.5indirecta
PyPIpydantic-core2.41.5indirecta
PyPIpyflakes3.4.0indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpytest-benchmark5.2.3indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.3.1indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.2indirecta
PyPIpytz2026.2indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirecta
PyPIsoupsieve2.8.3indirecta
PyPIsphinx8.1.3indirecta
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2indirecta
PyPIsphinx-last-updated-by-git0.3.8indirecta
PyPIsphinx-sitemap2.9.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIsphinxemoji0.3.2indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItomli-w1.2.0indirecta
PyPItraitlets5.15.0indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2026.2indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIuuid62025.0.1indirecta
PyPIvirtualenv21.3.3indirecta
PyPIwcwidth0.7.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:deepdiff@9.1.0 arrastra 2 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.