Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-15 07:08 UTC

rsheftel / pandas_market_calendars

Exchange calendars to use with pandas for trading applications

PythonMIT★ 997 estrellas⑂ 202 forksdesde dic 2016Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

rsheftel/pandas_market_calendars tiene un índice de salud de 81 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (90/100) y la más baja, Security (52/100). Se actualizó por última vez hace 64 días. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

81
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.

81
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 69 se calibra a 81 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

rsheftelCuenta personal
37 seguidores15 repositorios públicosdesde mar 2015

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

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIpandas_market_calendars5.4.0-84hace 111 díastradingexchangesmarketsotcdatetimeholidaybusiness-days

Métricas por categoría

Vitalidad

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

52Moderado · 21% del índice global
Cómo se puntúa
18/36Recencia de push — último push hace 64 días
9.7/36Cadencia de commits — 14/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 104 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_year104
human_commit_share0,94
days_since_last_push64
active_weeks_last_year14
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 38 versiones publicadas
7.2/36Recencia de las versiones — última versión hace 525 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~53,9 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count38
latest_release_tagv5.0.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release525
mean_days_between_releases53,9
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?

80Excelente · 17% del índice global
Cómo se puntúa
48.6/60Estrellas — 997 estrellas
19.2/25Forks — 202 forks
8/15Observadores — 29 observadores
Datos de entrada utilizados
forks202
stars997
watchers29
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges3
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductsí
readme_badge_servicesbadge.fury.io, coveralls.io, readthedocs.org
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?

69Bueno · 23% del índice global
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
12/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 46% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 60 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled60
top_contributor_share0,465
Cómo se puntúa
40.2/42Resolución de issues — 96% de issues cerradas
22.2/30Aceptación de PR — 176/238 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
9/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 6/10 approved changesets -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
merged_prs176
open_issues10
closed_issues225
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,957
closed_unmerged_prs62
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
11.4/25Alcance del propietario — 37 seguidores de rsheftel
20.8/25Trayectoria — 15 repos públicos, cuenta de ~11 años
Datos de entrada utilizados
followers37
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginrsheftel
public_repos15
account_age_days4198
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 111 días
20/20Historial de versiones — 84 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespandas_market_calendars
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish111

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

90Excelente · 19% del índice global
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 3 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
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://pandas-market-calendars.readthedocs.io/en/latest/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 5 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicspandas, date, datetime, exchange, calendar
has_wikisí
homepage—
docs_sitehttps://pandas-market-calendars.readthedocs.io/en/latest/
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?

52Moderado · 16% del índice global
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 10 out of 10 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
4.5/7.5Code-Review — Found 6/10 approved changesets -- score normalized to 6
2.5/2.5Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
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 — 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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): 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_packages9
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:pandas_market_calendars@5.4.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 9 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.

69Bueno · 4% del índice global
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
26.7/40Historial de commits legible — 47 de 94 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,5
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes12.579
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Nix
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_nixsí
has_testssí
lockfiles—
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
53.1/55Tamaños de archivo manejables — 3/88 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes142.201
source_files_sampled88
oversized_source_files3
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, notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, notebooks
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

997estrellas de GitHub
60contribuidores
104commits en los últimos 12 meses
64días desde el último push
38versiones publicadas
2factor bus
10issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'pandas_market_calendars' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 202 ⇿
0Estrellas
202Forks
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.

0408012016020020032017-022021-112026-09
Mayor 1Menor 5Parche 15

Cada punto abarca 9 días.

OpenSSF Scorecard 4.0 / 10
4.0agregado

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 · 2026-09-15 07:07 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests10 out of 10 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6Code-ReviewFound 6/10 approved changesets -- score normalized to 6
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
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
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
Dependencias directas 2
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIexchange-calendars>=3.3pyproject.toml
PyPIpandas>=1.1pyproject.toml
Todas las dependencias 8

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 2 paquetes directos y 6 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIexchange-calendars—directa
PyPIpandas—directa
PyPIpytest—indirecta
PyPIruff—indirecta
PyPIsetuptools—indirecta
PyPIsphinx—indirecta
PyPIsphinx-rtd-theme—indirecta
PyPIty—indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:pandas_market_calendars@5.4.0 arrastra 9 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.