Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.31.0 · метрики 2.10.0 · 2026-08-04 20:37 UTC

databricks / databricks-sdk-py

Databricks SDK for Python (Beta)

PythonApache-2.0★ 561 зірка⑂ 212 форківз черв. 2022 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено
#databricks#python#databricks-sdk

databricks/databricks-sdk-py має індекс здоров’я 93 зі 100, що відповідає смузі «Винятковий». Найвищий показник — Vitality (95/100), найнижчий — Security (67/100). Останнє оновлення — сьогодні. Більшість нещодавньої роботи виконують 3 учасники.

93
загалом / 100
Винятковий

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»).

93
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 79 калібровано до 93 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

DatabricksОрганізація
3 939 підписників262 публічні репозиторіїз лип. 2013 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIdatabricks-sdk0.123.0132 173 9161485 днів томуdatabrickssdk

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

95Винятковий · 21% загального індексу

Активність розробки

98Винятковий
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 0 дн. тому
33.9/36Ритм комітів — 49/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 260 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year260
human_commit_share0,55
days_since_last_push0
active_weeks_last_year49

Дисципліна релізів

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 100 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 5 дн. тому
27/27Ритм релізів — реліз кожні ~6,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Використані вхідні дані
releases_count100
latest_release_tagv0.123.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release5
mean_days_between_releases6,5

Спільнота та впровадження

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

74Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

72Добрий
Як обчислюється оцінка
44.6/60Зірки — 561 зірок
19.4/25Форки — 212 форків
7.8/15Спостерігачі — 26 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks212
stars561
watchers26
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Здоров'я спільноти

77Добрий
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (Apache-2.0)
18/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
6.3/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_servicescodecov.io, shields.io, snyk.io
has_pull_request_templateтак

Сталість та врядування

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

80Відмінний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

77Добрий
Як обчислюється оцінка
36/54Бас-фактор — на 3 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
17.5/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 22% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 48 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor3
contributors_sampled48
top_contributor_share0,221

Реактивність на issue та PR

49Слабкий
Як обчислюється оцінка
17.3/42Вирішення issue — закрито 41% issue
21.3/30Прийняття PR — злито 688/971 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/1 PR від новачків за 30 дн.
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 18/24 approved changesets -- score normalized to 7
Використані вхідні дані
merged_prs688
open_issues261
closed_issues182
prs_merged_7d1
prs_decided_7d5
prs_merged_30d3
prs_decided_30d9
issue_closed_ratio0,411
closed_unmerged_prs283
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен — статус підтвердженого домену для цієї організації не зчитано
25/25Охоплення власника — 3 939 підписників у databricks
25/25Послужний список — 262 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~13 р.
Використані вхідні дані
followers3 939
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_logindatabricks
public_repos262
account_age_days4 771
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 5 дн. тому
20/20Історія версій — 148 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagesdatabricks-sdk
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish5

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

77Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

68Добрий
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 6 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
0/16Конфігурація лінтера
0/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 26 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigні
has_linter_configні
has_precommit_configні

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://databricks-sdk-py.readthedocs.io/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 3 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicsdatabricks, python, databricks-sdk
has_wikiні
homepagehttps://databricks-sdk-py.readthedocs.io/
docs_sitehttps://databricks-sdk-py.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?

67Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

59Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 26 out of 26 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
5.2/7.5Code-Review — Found 18/24 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 4 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
2.5/2.5Ліцензія — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — немає даних
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 23 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,9
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging. 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_packages12
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:databricks-sdk@0.123.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 12 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.

72Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

40Слабкий
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 55 з 55 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile, docs/Makefile
22/22Автоматизовані тести
0/11Конфігурація лінтера / форматера
11/11Статична перевірка типів — databricks/sdk/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
6/10Підтверджена практика роботи з агентами — 3 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
5/8Автоматизоване супроводження — автоматизацію залежностей налаштовано, але у вибірці комітів її не видно
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.lock
has_dockerfileні
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerні
has_linter_configні
typecheck_configsdatabricks/sdk/py.typed
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

78Добрий
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (databricks/sdk/py.typed)
51.3/55Керовані розміри файлів — 31/465 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes949 828
source_files_sampled465
oversized_source_files31

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
Використані вхідні дані
example_dirsexamples
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

561зірок GitHub
48контриб'юторів
260комітів за останні 12 місяців
0днів від останнього пушу
100релізів
3бас-фактор
261відкритих issue
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 ★ / 212 ⇿
0Зірки
212Форки
100Релізи

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.

0408012016020024021152023-042024-122026-08
Мажорні 0Мінорні 95Патчі 5

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 5.9 / 10
5.9сукупно

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 · 2026-08-04 20:37 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests26 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 18/24 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
н/дPackagingpackaging workflow not detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities23 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 4
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIrequests>=2.28.1,<3pyproject.toml
PyPIgoogle-auth~=2.0pyproject.toml
PyPIprotobuf>=4.25.8,!=5.26.*,!=5.27.*,!=5.28.*,!=5.29.0,!=5.29.1,!=5.29.2,!=5.29.3,!=5.29.4,!=6.30.0,!=6.30.1,!=6.31.0,<7.0pyproject.toml
PyPIurllib3>=1.26,<3pyproject.toml
Усі залежності 107

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 4 прямих і 103 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIgoogle-auth2.49.0пряма
PyPIprotobuf6.33.5пряма
PyPIrequests2.32.5пряма
PyPIurllib32.6.3пряма
PyPI-—непряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIanyio4.12.1непряма
PyPIasttokens3.0.1непряма
PyPIbuild1.4.0непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.5непряма
PyPIcheck-manifest0.51непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcomm0.2.3непряма
PyPIcoverage7.13.4непряма
PyPIcryptography46.0.5непряма
PyPIdatabricks-connect16.1.7непряма
PyPIdatabricks-connect18.1.1непряма
PyPIdecorator5.2.1непряма
PyPIdistro1.9.0непряма
PyPIenum-tools—непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIexecnet2.1.2непряма
PyPIexecuting2.2.1непряма
PyPIgoogleapis-common-protos1.73.0непряма
PyPIgrpcio1.78.0непряма
PyPIgrpcio-status1.78.0непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIhttpx0.28.1непряма
PyPIidna3.11непряма
PyPIimportlib-metadata8.7.1непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIipython8.38.0непряма
PyPIipython9.10.0непряма
PyPIipython9.11.0непряма
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1непряма
PyPIipywidgets8.1.8непряма
PyPIjedi0.19.2непряма
PyPIjiter0.13.0непряма
PyPIjsonpatch1.33непряма
PyPIjsonpointer3.0.0непряма
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16непряма
PyPIlangchain-core1.2.20непряма
PyPIlangchain-openai1.1.11непряма
PyPIlangsmith0.7.22непряма
PyPImatplotlib-inline0.2.1непряма
PyPImyst-parser—непряма
PyPInumpy1.26.4непряма
PyPInumpy2.4.3непряма
PyPIopenai2.26.0непряма
PyPIorjson3.11.7непряма
PyPIpackaging26.0непряма
PyPIpandas2.3.3непряма
PyPIparso0.8.6непряма
PyPIpexpect4.9.0непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIprompt-toolkit3.0.52непряма
PyPIptyprocess0.7.0непряма
PyPIpure-eval0.2.3непряма
PyPIpy4j0.10.9.7непряма
PyPIpy4j0.10.9.9непряма
PyPIpyarrow23.0.1непряма
PyPIpyasn10.6.3непряма
PyPIpyasn1-modules0.4.2непряма
PyPIpycodestyle2.14.0непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic2.12.5непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpyfakefs6.1.4непряма
PyPIpygments2.19.2непряма
PyPIpyproject-hooks1.2.0непряма
PyPIpytest9.0.2непряма
PyPIpytest-cov7.0.0непряма
PyPIpytest-mock3.15.1непряма
PyPIpytest-rerunfailures16.1непряма
PyPIpytest-xdist3.8.0непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpytz2026.1.post1непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIregex2026.2.28непряма
PyPIrequests-mock1.12.1непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrsa4.9.1непряма
PyPIruff0.5.6непряма
PyPIsetuptools82.0.1непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsniffio1.3.1непряма
PyPIsphinx-autobuild—непряма
PyPIsphinx-toolbox—непряма
PyPIstack-data0.6.3непряма
PyPItenacity9.1.4непряма
PyPItiktoken0.12.0непряма
PyPItomli2.4.0непряма
PyPItqdm4.67.3непряма
PyPItraitlets5.14.3непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPIuuid-utils0.14.1непряма
PyPIwcwidth0.6.0непряма
PyPIwheel0.46.3непряма
PyPIwidgetsnbextension4.0.15непряма
PyPIxxhash3.6.0непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
PyPIzstandard0.25.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:databricks-sdk@0.123.0 тягне 12 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 databricks/databricks-sdk-py. Читати поруч →

100open-telemetry/opentelemetry-pythonOpenTelemetry Python API and SDK Винятковий99quantumlib/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.Винятковий99Qiskit/qiskitQiskit is an open-source SDK for working with quantum computers at the level of extended quantum circuits, operators, and primitives.Винятковий99apache/supersetApache Superset is a Data Visualization and Data Exploration PlatformВинятковий98delta-io/delta-rsA native Rust library for Delta Lake, with bindings into PythonВинятковий

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 v0.31.0 — повна методологія · вікі метрик.

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