Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-11 06:08 UTC

mitchelllisle / sparkdantic

✨ A Pydantic to PySpark schema library

PythonMIT★ 132 зірки⑂ 22 форкиз лип. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипБібліотекаяк це визначено

mitchelllisle/sparkdantic має індекс здоров’я 87 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (92/100), найнижчий — Community & Adoption (59/100). Останнє оновлення було 28 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

87
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»).

87
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 73 калібровано до 87 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Mitchell LisleОсобистий обліковий запис
19 підписників101 публічний репозиторійз бер. 2016 р.

Цей репозиторій належить особистому обліковому запису. Проєкт з єдиним власником несе більший ризик безперервності, ніж підтримуваний організацією.

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікація
PyPIsparkdantic2.8.41 191 3435759 днів тому

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

86Відмінний · 21% загального індексу
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 28 дн. тому
25.6/36Ритм комітів — 37/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 142 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 20 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year142
human_commit_share0,48
days_since_last_push28
active_weeks_last_year37
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 61 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 59 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~47,5 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count61
latest_release_tagv2.8.4
releases_from_tagsні
days_since_latest_release59
mean_days_between_releases47,5
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?

59Помірний · 17% загального індексу
Як обчислюється оцінка
34.3/60Зірки — 132 зірок
11/25Форки — 22 форків
3.9/15Спостерігачі — 6 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks22
stars132
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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, codecov.io
has_pull_request_templateні

Сталість та врядування

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

62Помірний · 23% загального індексу
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
1.2/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 95% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 14 контриб’юторів
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled14
top_contributor_share0,946
Як обчислюється оцінка
36.2/42Вирішення issue — закрито 86% issue
28.4/30Прийняття PR — злито 811/858 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs811
open_issues5
closed_issues31
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,861
closed_unmerged_prs47
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.
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
9.4/25Охоплення власника — 19 підписників у mitchelllisle
25/25Послужний список — 101 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р.
Використані вхідні дані
followers19
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginmitchelllisle
public_repos101
account_age_days3 818
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 59 дн. тому
20/20Історія версій — 57 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagessparkdantic
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish59

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

92Відмінний · 19% загального індексу
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 процес(ів) CI
24/24Наявні тести
16/16Конфігурація лінтера — setup.cfg ([flake8], [isort])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 16 out of 16 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_configтак

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://mitchelllisle.github.io/sparkdantic/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 3 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspydantic, pyspark, schema
has_wikiні
homepagehttps://mitchelllisle.github.io/sparkdantic/
docs_sitehttps://mitchelllisle.github.io/sparkdantic/
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

61Помірний · 16% загального індексу

Стан безпеки

51Помірний
Як обчислюється оцінка
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 16 out of 16 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 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 — 20 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
6/7.5Vulnerabilities — 2 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,1
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): Packaging, Signed-Releases. Залишкові ваги перенормовано.
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_packages10
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:sparkdantic@2.8.4 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 10 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.

73Добрий · 4% загального індексу
Як обчислюється оцінка
0/45Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора
15/15Машиночитана документація (llms.txt) — llms.txt опубліковано на сайті проєкту (https://docs.pydantic.dev/llms.txt)
40/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 37 з 48 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtтак
llms_txt_urlhttps://docs.pydantic.dev/llms.txt
legible_history_share0,771
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — setup.cfg ([flake8], [isort])
11/11Статична перевірка типів — src/sparkdantic/py.typed
10/10Відтворюване середовище — lockfile
4/10Підтверджена практика роботи з агентами — 2 з останніх 100 комітів створено агентом або з його зазначенням
8/8Автоматизоване супроводження — 50 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей
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_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configssrc/sparkdantic/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,5
Як обчислюється оцінка
27/45Типізований код — Python з конфігурацією перевірки типів (src/sparkdantic/py.typed)
55/55Керовані розміри файлів — 0/23 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes22 575
source_files_sampled23
oversized_source_files0

Ключові факти

132зірок GitHub
14контриб'юторів
142комітів за останні 12 місяців
28днів від останнього пушу
61релізів
1бас-фактор
5відкритих 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 ★ / 22 ⇿
0Зірки
22Форки
56Релізи

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.

048121620242222023-082025-022026-08
Мажорні 2Мінорні 38Патчі 16

Кожна точка охоплює 3 днів.

OpenSSF Scorecard 5.1 / 10
5.1сукупно

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 · 2026-09-11 06:07 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests16 out of 16 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 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained20 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
8Vulnerabilities2 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 5
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIpydantic>=2.1.1,<3.0.0pyproject.toml
PyPIjmespath>=1.0.1,<2.0.0pyproject.toml
PyPIpyparsing>=3.1.1,<4.0.0pyproject.toml
PyPIpackaging>=24.2,<27.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.6pyproject.toml
Усі залежності 106

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 5 прямих і 101 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIjinja23.1.6пряма
PyPIjmespath1.1.0пряма
PyPIpackaging26.0пряма
PyPIpydantic2.12.5пряма
PyPIpyparsing3.3.2пряма
PyPIannotated-types0.7.0непряма
PyPIattrs26.1.0непряма
PyPIbabel2.18.0непряма
PyPIbackports-tarfile1.2.0непряма
PyPIbackrefs6.2непряма
PyPIbump2version1.0.1непряма
PyPIbumpversion0.6.0непряма
PyPIcertifi2026.2.25непряма
PyPIcffi2.0.0непряма
PyPIcfgv3.5.0непряма
PyPIcharset-normalizer3.4.6непряма
PyPIclick8.3.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.13.5непряма
PyPIcryptography50.0.0непряма
PyPIdistlib0.4.0непряма
PyPIdlint0.16.0непряма
PyPIdocutils0.22.4непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIfaker37.12.0непряма
PyPIfilelock3.25.2непряма
PyPIflake87.3.0непряма
PyPIflake8-bugbear24.12.12непряма
PyPIghp-import2.1.0непряма
PyPIgriffelib2.0.0непряма
PyPIhypothesis6.151.9непряма
PyPIid1.6.1непряма
PyPIidentify2.6.18непряма
PyPIidna3.15непряма
PyPIimportlib-metadata9.0.0непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPIjaraco-classes3.4.0непряма
PyPIjaraco-context6.1.2непряма
PyPIjaraco-functools4.4.0непряма
PyPIjeepney0.9.0непряма
PyPIkeyring25.7.0непряма
PyPIlibrt0.8.1непряма
PyPImarkdown3.10.2непряма
PyPImarkdown-it-py4.0.0непряма
PyPImarkupsafe3.0.3непряма
PyPImccabe0.7.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPImergedeep1.3.4непряма
PyPImkautodoc0.2.0непряма
PyPImkdocs1.6.1непряма
PyPImkdocs-autorefs1.4.4непряма
PyPImkdocs-gen-files0.6.1непряма
PyPImkdocs-get-deps0.2.2непряма
PyPImkdocs-literate-nav0.6.3непряма
PyPImkdocs-material9.7.6непряма
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1непряма
PyPImkdocstrings0.30.1непряма
PyPImkdocstrings-python2.0.3непряма
PyPImore-itertools10.8.0непряма
PyPImypy1.19.1непряма
PyPImypy-extensions1.1.0непряма
PyPInh30.3.3непряма
PyPInodeenv1.10.0непряма
PyPIpaginate0.5.7непряма
PyPIpathspec1.0.4непряма
PyPIpep8-naming0.15.1непряма
PyPIplatformdirs4.9.4непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpre-commit4.5.1непряма
PyPIproperdocs1.6.7непряма
PyPIpy4j0.10.9.9непряма
PyPIpycodestyle2.14.0непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpydantic-core2.41.5непряма
PyPIpyflakes3.4.0непряма
PyPIpygments2.20.0непряма
PyPIpymdown-extensions11.0.1непряма
PyPIpyspark4.1.1непряма
PyPIpytest9.0.3непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-dotenv0.5.2непряма
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0непряма
PyPIpython-discovery1.2.0непряма
PyPIpython-dotenv1.2.2непряма
PyPIpywin32-ctypes0.2.3непряма
PyPIpyyaml6.0.3непряма
PyPIpyyaml-env-tag1.1непряма
PyPIreadme-renderer44.0непряма
PyPIrequests2.33.0непряма
PyPIrequests-toolbelt1.0.0непряма
PyPIrfc39862.0.0непряма
PyPIrich14.3.3непряма
PyPIsecretstorage3.5.0непряма
PyPIsetuptools83.0.0непряма
PyPIsix1.17.0непряма
PyPIsortedcontainers2.4.0непряма
PyPIsparkdantic2.8.4непряма
PyPItomli2.4.0непряма
PyPItwine6.2.0непряма
PyPItyping-extensions4.15.0непряма
PyPItyping-inspection0.4.2непряма
PyPItzdata2025.3непряма
PyPIurllib32.7.0непряма
PyPIvirtualenv21.2.0непряма
PyPIwatchdog6.0.0непряма
PyPIzipp3.23.0непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:sparkdantic@2.8.4 тягне 10 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.

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.