Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.15.0 · метрики 2.10.0 · 2026-07-19 12:56 UTC

GOVCERT-LU / eml_parser

python eml parser module

PythonAGPL-3.0★ 243 зірки⑂ 62 форкиз квіт. 2013 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#python#eml-files#parser#eml

GOVCERT-LU/eml_parser має індекс здоров’я 80 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Security (46/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

80
загалом / 100
Відмінний

Індекс здоров'я програмного забезпечення

Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).

80
Винятковий93-100Верхній щабель реєстру (≈ топ-5%); відповідає практично всім перевіреним критеріям
Відмінний80-92Сильний за всіма напрямами; незначні прогалини
Добрий65-79Здоровий; прогалини обмежені та керовані
Помірний50-64Прийнятний, але з помітними прогалинами; рекомендовано перевірку
Слабкий35-49Суттєві недоліки в кількох сферах
У зоні ризику20-34Суттєві слабкі місця; впровадження потребує обережності
Критичний1-19Серйозні проблеми (покинутий, єдиний мейнтейнер, без базової гігієни)
ЖиттєздатністьСпільнота тавпровадженняСталість таврядуванняІнженернаякістьБезпекаГотовність доШІ

Профіль оцінок

Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.

Зважений загальний бал 68 калібровано до 80 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

GOVCERT.LUОрганізація
19 підписників20 публічних репозиторіївз трав. 2012 р.

За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIeml_parser3.0.3601 325430 днів томуemail

Метрики за категоріями

Життєздатність

Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?

69Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

59Помірний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
3.5/36Ритм комітів — 5/52 тижнів із комітами
11.9/18Обсяг комітів — 20 комітів за останній рік
8/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 9 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 8
Використані вхідні дані
commits_last_year20
human_commit_share—
days_since_last_push0
active_weeks_last_year5

Дисципліна релізів

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 7 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 0 дн. тому
12.6/27Ритм релізів — реліз кожні ~275,1 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count7
latest_release_tagv3.0.3
releases_from_tagsні
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases275,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Спільнота та впровадження

Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?

66Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

60Помірний
Як обчислюється оцінка
38.7/60Зірки — 243 зірок
14.9/25Форки — 62 форків
6/15Спостерігачі — 13 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks62
stars243
watchers13
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

50Помірний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (AGPL-3.0)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges—
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

96Винятковий
Як обчислюється оцінка
77.1/80Щомісячні завантаження — 601 325 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packageseml_parser
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads601 325
unverified_packages_excluded—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Залежні пакети в реєстрі. Залишкові ваги перенормовано.

Сталість та врядування

Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?

64Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

26У зоні ризику
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
0.7/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 97% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 10 контриб’юторів
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled10
top_contributor_share0,971

Реактивність на issue та PR

69Добрий
Як обчислюється оцінка
40.7/42Вирішення issue — закрито 97% issue
19.2/30Прийняття PR — злито 16/25 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs16
open_issues2
closed_issues61
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,968
closed_unmerged_prs9
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

76Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
9.4/25Охоплення власника — 19 підписників у GOVCERT-LU
21.6/25Послужний список — 20 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~14 р.
Використані вхідні дані
followers19
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginGOVCERT-LU
public_repos20
account_age_days5 170
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Верифікований домен. Залишкові ваги перенормовано.

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 0 дн. тому
20/20Історія версій — 43 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packageseml_parser
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish0

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

96Винятковий · 19% загального індексу

Інженерні практики

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — tox.ini
9.6/9.6Pre-commit-хуки
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 1 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigтак
has_linter_configтак
has_precommit_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — http://eml-parser.readthedocs.io/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 4 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, eml-files, parser, eml
has_wikiні
homepagehttp://eml-parser.readthedocs.io/
docs_sitehttp://eml-parser.readthedocs.io/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?

46Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

46Слабкий
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — немає даних
2.5/2.5CI-Tests — 1 out of 1 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
0/7.5Code-Review — Found 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
6/7.5Maintained — 9 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 8
5/5Packaging — packaging workflow detected
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 — немає даних
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,6
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Branch-Protection, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Готовність до ШІ

Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.

49Слабкий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

1Критичний
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
0/40Читабельна історія комітів — немає даних
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share—
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Читабельна історія комітів. Залишкові ваги перенормовано.

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — tox.ini
11/11Статична перевірка типів — eml_parser/py.typed
0/10Відтворюване середовище
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — немає даних
0/8Автоматизоване супроводження — немає даних
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfiles—
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configseml_parser/py.typed
agent_commit_share—
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Підтверджена практика роботи з агентами, Автоматизоване супроводження. Залишкові ваги перенормовано.

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (eml_parser/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/14 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes50 853
source_files_sampled14
oversized_source_files0

Машиночитні інтерфейси

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
0/40Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
0/20Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення
40/40Придатні до запуску приклади — examples, samples
Використані вхідні дані
example_dirsexamples, samples
has_mcp_signalні
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto), Сервер MCP. Залишкові ваги перенормовано.

Ключові факти

243зірок GitHub
10контриб'юторів
20комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
7релізів
1бас-фактор
2відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Докладніше

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6сукупно

Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).Scorecard v5.5.0 · 2026-07-19 12:56 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
н/дBranch-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
10CI-Tests1 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/30 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
8Maintained9 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 8
10Packagingpackaging workflow 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
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 3
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpython-dateutil—pyproject.toml
PyPIcharset-normalizer—pyproject.toml
PyPIpublicsuffixlist—pyproject.toml
Усі залежності 4

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 0 прямих і 4 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIfile-magic—непряма
PyPIgriffe-typingdoc—непряма
PyPIprek—непряма
PyPIpytest—непряма
Звіт у форматі JSON машиночитний

Зворотний зв’язок

Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.

Повідомлення збережеться під час входу.

Пов’язані записи

Перевірені репозиторії, що мають спільні каталожні теги або екосистеми з GOVCERT-LU/eml_parser. Читати поруч →

97frappe/frappeLow code web framework for real world applications, in Python and JavascriptВинятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100ray-project/rayRay is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.Винятковий100python-pillow/PillowPython Imaging Library (fork)Винятковий100deepset-ai/haystackOpen-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.Винятковий100streamlit/streamlitStreamlit — A faster way to build and share data apps.Винятковий

Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.

Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.15.0 — повна методологія · вікі метрик.

Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.