Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-07 04:08 UTC

ScrapeGraphAI / scrapegraph-py

Official Python SDK for the ScrapeGraph AI API. Smart scraping, search, crawling, markdownify, agentic browser automation, scheduled jobs, and structured data extraction

Jupyter NotebookMIT★ 86 зірок⑂ 16 форківз жовт. 2024 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#api#sdk-js#sdk-nodejs#sdk-python#scrapegraph#scraping#web-crawler#web-scraping#json-schema#python#web-scraping-python

ScrapeGraphAI/scrapegraph-py має індекс здоров’я 83 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — AI Readiness (83/100), найнижчий — Security (54/100). Останнє оновлення було 37 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

83
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»).

83
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 70 калібровано до 83 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

ScrapeGraphAIОрганізація
594 підписники30 публічних репозиторіївз трав. 2024 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIscrapegraph-py2.3.1212 8618337 днів томуaiapiscrapingsdkweb-scraping

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

78Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

63Помірний
Як обчислюється оцінка
18/36Свіжість push — останній push 37 дн. тому
18.7/36Ритм комітів — 27/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 202 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_year202
human_commit_share0,81
days_since_last_push37
active_weeks_last_year27

Дисципліна релізів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 82 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 37 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~20,7 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count82
latest_release_tagv2.3.2
releases_from_tagsні
days_since_latest_release37
mean_days_between_releases20,7
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?

63Помірний · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

41Слабкий
Як обчислюється оцінка
31.3/60Зірки — 86 зірок
9.8/25Форки — 16 форків
0/15Спостерігачі — 1 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks16
stars86
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

70Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges2
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicesbadge.fury.io, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

89Відмінний
Як обчислюється оцінка
71/80Щомісячні завантаження — 212 861 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagesscrapegraph-py
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads212 861
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?

73Добрий · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

60Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
11.8/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 48% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 11 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled11
top_contributor_share0,477

Реактивність на issue та PR

76Добрий
Як обчислюється оцінка
37.8/42Вирішення issue — закрито 90% issue
25.4/30Прийняття PR — злито 78/92 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 6/23 approved changesets -- score normalized to 2
Використані вхідні дані
merged_prs78
open_issues1
closed_issues9
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,9
closed_unmerged_prs14
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Newcomer PR acceptance. Залишкові ваги перенормовано.

Власність та опіка

65Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
19.9/25Охоплення власника — 594 підписників у ScrapeGraphAI
15.4/25Послужний список — 30 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~2 р.
Використані вхідні дані
followers594
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginScrapeGraphAI
public_repos30
account_age_days831

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 37 дн. тому
20/20Історія версій — 83 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesscrapegraph-py
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish37

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

76Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 5 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configтак
has_precommit_configні

Документація

65Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30README
0/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://scrapegraphai.com
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 11 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsapi, sdk-js, sdk-nodejs, sdk-python, scrapegraph, scraping, web-crawler, web-scraping, json-schema, python, web-scraping-python
has_wikiні
homepagehttps://scrapegraphai.com
docs_sitehttps://scrapegraphai.com
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

54Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

42Слабкий
Як обчислюється оцінка
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 — 12 out of 12 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
1.5/7.5Code-Review — Found 6/23 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 6 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
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
6/7.5Maintained — 9 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 8
0/5Packaging — немає даних
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
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,2
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
35/35Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
0/40Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages11
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Немає задавнених сповіщень. Залишкові ваги перенормовано. Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:scrapegraph-py@2.3.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 11 пакетів. Досяжність не аналізується.

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.

83Відмінний · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — CLAUDE.md
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://scrapegraphai.com/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 78 з 81 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://scrapegraphai.com/llms.txt
legible_history_share0,963
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes3 491

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
0/18Розгортання однією командою
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Статична перевірка типів — src/scrapegraph_py/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
10/10Підтверджена практика роботи з агентами — 55 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
0/8Автоматизоване супроводження — автоматичних оновлень залежностей не виявлено
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_files—
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/scrapegraph_py/py.typed
agent_commit_share0,55
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Jupyter Notebook з конфігурацією перевірки типів (src/scrapegraph_py/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/42 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes18 956
source_files_sampled42
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 — cookbook, examples, notebooks
Використані вхідні дані
example_dirscookbook, examples, notebooks
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

86зірок GitHub
11контриб'юторів
202комітів за останні 12 місяців
37днів від останнього пушу
82релізів
2бас-фактор
1відкритих issue
npm, PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Докладніше

Історія зірок і форків 0 ★ / 16 ⇿
0Зірки
16Форки
57Релізи

Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.

04812161612025-012025-092026-06
Мажорні 2Мінорні 39Патчі 12

Кожна точка охоплює 2 днів.

OpenSSF Scorecard 4.2 / 10
4.2сукупно

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 · 2026-09-07 04:08 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 6/23 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
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
н/дPackagingpackaging 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
н/дSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 2
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIhttpx>=0.27.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0pyproject.toml
Усі залежності 26

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 2 прямих і 24 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIhttpx0.28.1пряма
PyPIpydantic2.13.0пряма
npm@semantic-release/changelog^6.0.0непряма
npm@semantic-release/git^10.0.0непряма
npm@semantic-release/github^9.2.6непряма
npmsemantic-release^23.0.0непряма
npmsemantic-release-pypi^3.0.0непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.13.0непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIidna3.11непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIpackaging26.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpydantic-core2.46.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-asyncio1.3.0непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIruff0.15.10непряма
PyPIscrapegraph-py2.1.1непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:scrapegraph-py@2.3.1 тягне 11 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.

Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.

Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.

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 ScrapeGraphAI/scrapegraph-py. Читати поруч →

98apify/crawlee-pythonCrawlee—A web scraping and browser automation library for Python to build reliable crawlers. Extract data for AI, LLMs, RAG, or GPTs. Download HTML, PDF, JPG, PNG, and other files from websites. Works with Parsel, BeautifulSoup, Playwright, and raw HTTP. Both headful and headless mode. With proxy rotation.Винятковий98apify/crawleeCrawlee—A web scraping and browser automation library for Node.js to build reliable crawlers. In JavaScript and TypeScript. Extract data for AI, LLMs, RAG, or GPTs. Download HTML, PDF, JPG, PNG, and other files from websites. Works with Puppeteer, Playwright, Cheerio, JSDOM, and raw HTTP. Both headful and headless mode. With proxy rotation.Винятковий99IBM/mcp-context-forgeAn AI Gateway, registry, and proxy that sits in front of any MCP, A2A, or REST/gRPC APIs, exposing a unified endpoint with centralized discovery, guardrails and management. Optimizes Agent & Tool calling, and supports plugins.Винятковий98mem0ai/mem0Universal memory layer for AI AgentsВинятковий99quantumlib/CirqPython framework for creating, editing, and running Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) circuits.Винятковий99microsoft/agent-frameworkA framework for building, orchestrating and deploying AI agents and multi-agent workflows with support for Python and .NET.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 v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

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