Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-12 13:35 UTC

se2p / pynguin

The PYthoN General UnIt Test geNerator is a test-generation tool for Python

PythonMIT★ 1 386 зірок⑂ 101 форкз лип. 2020 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#python#testing-tools#test-generation#test-generator#search-based-software-testing

se2p/pynguin має індекс здоров’я 91 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (96/100), найнижчий — Security (44/100). Останнє оновлення було 1 день тому. Більшість нещодавньої роботи виконують 2 учасники.

91
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»).

91
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 77 калібровано до 91 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

Chair of Software Engineering II, Uni PassauОрганізація
45 підписників71 публічний репозиторійз квіт. 2018 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPIpynguin0.46.06 2586153 дні томуunit-testrandom-testingsearch-basedtest-generation

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

91Відмінний · 21% загального індексу

Активність розробки

91Відмінний
Як обчислюється оцінка
36/36Свіжість push — останній push 1 дн. тому
27/36Ритм комітів — 39/52 тижнів із комітами
18/18Обсяг комітів — 700 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year700
human_commit_share1
days_since_last_push1
active_weeks_last_year39

Дисципліна релізів

91Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 62 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 53 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~85,2 дн.
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
Використані вхідні дані
releases_count62
latest_release_tag0.46.0
releases_from_tagsні
days_since_latest_release53
mean_days_between_releases85,2

Спільнота та впровадження

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

76Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

75Добрий
Як обчислюється оцінка
51/60Зірки — 1 386 зірок
16.7/25Форки — 101 форків
7.6/15Спостерігачі — 24 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks101
stars1 386
watchers24
growth_stateorganic
growth_factor_pct100

Здоров'я спільноти

85Відмінний
Як обчислюється оцінка
22.5/22.5README
22.5/22.5Ліцензія — визнана ліцензія (MIT)
18/18Настанови CONTRIBUTING
13.5/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges5
has_contributingтак
has_issue_templateні
has_code_of_conductтак
readme_badge_servicesbadge.fury.io, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

63Помірний
Як обчислюється оцінка
50.6/80Щомісячні завантаження — 6 258 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagespynguin
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads6 258
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)

64Помірний
Як обчислюється оцінка
25.2/54Бас-фактор — на 2 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
15.6/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 31% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 24 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
Використані вхідні дані
bus_factor2
contributors_sampled24
top_contributor_share0,308

Реактивність на issue та PR

69Добрий
Як обчислюється оцінка
39.4/42Вирішення issue — закрито 94% issue
22.7/30Прийняття PR — злито 47/62 вирішених PR
6.5/13Newcomer PR acceptance — злито 1/2 PR від новачків за 30 дн.
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Використані вхідні дані
merged_prs47
open_issues5
closed_issues77
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d1
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,939
closed_unmerged_prs15
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d2

Власність та опіка

67Добрий
Як обчислюється оцінка
30/30Підтримка власника — у власності організації
0/20Верифікований домен
12/25Охоплення власника — 45 підписників у se2p
25/25Послужний список — 71 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~8 р.
Використані вхідні дані
followers45
owner_typeOrganization
is_verifiedні
owner_loginse2p
public_repos71
account_age_days3 061

Супровід пакетів

100Винятковий
Як обчислюється оцінка
25/25Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi
35/35Свіжість публікацій — остання публікація 53 дн. тому
20/20Історія версій — 61 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagespynguin
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish53

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 — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-commit-хуки
6.4/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — немає даних
Використані вхідні дані
has_ciтак
has_testsтак
has_editorconfigтак
has_linter_configтак
has_precommit_configтак
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Документація

90Відмінний
Як обчислюється оцінка
30/30README
25/25Каталог документації
15/15Сайт документації / домашня сторінка — https://www.pynguin.eu
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 5 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicspython, testing-tools, test-generation, test-generator, search-based-software-testing
has_wikiні
homepagehttps://www.pynguin.eu
docs_sitehttps://www.pynguin.eu
has_readmeтак
has_docs_dirтак
has_descriptionтак

Безпека

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

44Слабкий · 16% загального індексу

Стан безпеки

40Слабкий
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
0/2.5CI-Tests — немає даних
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 11 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
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
6/7.5Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 16 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): CI-Tests. Залишкові ваги перенормовано.

Сповіщення про залежності

59Помірний
Як обчислюється оцінка
5.7/35Прямі залежності без відомих сповіщень — уражено 3: black 25.12.0 (critical 9.8), pytest 8.4.2 (moderate 6.8), setuptools 80.10.2 (moderate 6.1)
25/25Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень
28.3/40Немає задавнених сповіщень — 2 пакет(ів) зі сповіщеннями без реакції понад 90 дн.; найдавніше опубліковано 233 дн. тому
Використані вхідні дані
sourceosv
advisories7
affected_packages3
assessed_packages32
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, moderate 2
direct_affected_packages3
Звірено з runtime-замиканням залежностей pypi:pynguin@0.46.0 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 32 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.

67Добрий · 4% загального індексу

Контекст і настанови для агентів

64Помірний
Як обчислюється оцінка
45/45Інструкції для агентів — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, GEMINI.md, docker/AGENTS.md, docs/AGENTS.md, src/AGENTS.md, src/pynguin/analyses/AGENTS.md, src/pynguin/assertion/AGENTS.md, src/pynguin/assertion/mutation_analysis/AGENTS.md, src/pynguin/assertion/mutation_analysis/operators/AGENTS.md, src/pynguin/ga/AGENTS.md, src/pynguin/ga/algorithms/AGENTS.md, src/pynguin/ga/operators/AGENTS.md, src/pynguin/instrumentation/AGENTS.md, src/pynguin/instrumentation/version/AGENTS.md, src/pynguin/large_language_model/AGENTS.md, src/pynguin/large_language_model/parsing/AGENTS.md, src/pynguin/large_language_model/prompts/AGENTS.md, src/pynguin/master_worker/AGENTS.md, src/pynguin/refinement/AGENTS.md, src/pynguin/resources/AGENTS.md, src/pynguin/slicer/AGENTS.md, src/pynguin/testcase/AGENTS.md, src/pynguin/utils/AGENTS.md, src/pynguin/utils/generic/AGENTS.md, src/pynguin/utils/pynguinml/AGENTS.md, src/pynguin/utils/statistics/AGENTS.md, tests/AGENTS.md, tests/assertion/AGENTS.md, tests/assertion/mutation_analysis/operators/AGENTS.md, tests/fixtures/AGENTS.md, tests/fixtures/examples/AGENTS.md, tests/fixtures/instrumentation/AGENTS.md, tests/ga/AGENTS.md, tests/instrumentation/AGENTS.md, tests/testcase/AGENTS.md
0/15Машиночитана документація (llms.txt)
19.2/40Читабельна історія комітів — намір зазначено у 36 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,36
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, GEMINI.md, docker/AGENTS.md, docs/AGENTS.md, src/AGENTS.md, src/pynguin/analyses/AGENTS.md, src/pynguin/assertion/AGENTS.md, src/pynguin/assertion/mutation_analysis/AGENTS.md, src/pynguin/assertion/mutation_analysis/operators/AGENTS.md, src/pynguin/ga/AGENTS.md, src/pynguin/ga/algorithms/AGENTS.md, src/pynguin/ga/operators/AGENTS.md, src/pynguin/instrumentation/AGENTS.md, src/pynguin/instrumentation/version/AGENTS.md, src/pynguin/large_language_model/AGENTS.md, src/pynguin/large_language_model/parsing/AGENTS.md, src/pynguin/large_language_model/prompts/AGENTS.md, src/pynguin/master_worker/AGENTS.md, src/pynguin/refinement/AGENTS.md, src/pynguin/resources/AGENTS.md, src/pynguin/slicer/AGENTS.md, src/pynguin/testcase/AGENTS.md, src/pynguin/utils/AGENTS.md, src/pynguin/utils/generic/AGENTS.md, src/pynguin/utils/pynguinml/AGENTS.md, src/pynguin/utils/statistics/AGENTS.md, tests/AGENTS.md, tests/assertion/AGENTS.md, tests/assertion/mutation_analysis/operators/AGENTS.md, tests/fixtures/AGENTS.md, tests/fixtures/examples/AGENTS.md, tests/fixtures/instrumentation/AGENTS.md, tests/ga/AGENTS.md, tests/instrumentation/AGENTS.md, tests/testcase/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes19 887

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

61Помірний
Як обчислюється оцінка
18/18Розгортання однією командою — Makefile
22/22Автоматизовані тести
11/11Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Статична перевірка типів
10/10Відтворюване середовище — Dockerfile, lockfile
0/10Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом
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
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileтак
typed_languageні
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerні
has_linter_configтак
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Читабельність коду для моделей

54Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
54.5/55Керовані розміри файлів — 5/602 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes115 565
source_files_sampled602
oversized_source_files5

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

1 386зірок GitHub
24контриб'юторів
700комітів за останні 12 місяців
1днів від останнього пушу
62релізів
2бас-фактор
5відкритих issue
PyPIпакетних екосистем

Попередження щодо збору даних

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Star history carried forward from 2026-07-15: GitHub restricted the stargazers API to repository admins, so it can no longer be collected. The repository has 1386 stars today.
  • GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Докладніше

Історія зірок і форків 1 385 ★ / 101 ⇿
1 385Зірки
101Форки
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.

Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.

Історію зірок показано станом на 2026-07-15. У липні 2026 року GitHub обмежив доступ до API stargazers адміністраторами репозиторію, тож цей ряд більше не продовжується; загальна кількість зірок вище лишається актуальною.

02505007501 0001 2501 5001 3851011482020-092023-092026-09
Мажорні 0Мінорні 41Патчі 15

Кожна точка охоплює 6 днів.

OpenSSF Scorecard 4.0 / 10
4.0сукупно

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 · 2026-09-12 13:35 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
н/дCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 11 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
8Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities16 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 23
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIblack^25.1.0pyproject.toml
PyPIbytecode0.17.0pyproject.toml
PyPIdill^0.4.0pyproject.toml
PyPIJinja2^3.1.6pyproject.toml
PyPInetworkx^3.4.2pyproject.toml
PyPImultiprocess^0.70.18pyproject.toml
PyPIrich^14.0.0pyproject.toml
PyPIPygments^2.19.2pyproject.toml
PyPIpytest^8.3.5pyproject.toml
PyPIsimple-parsing^0.1.7pyproject.toml
PyPIlibcst^1.7.0pyproject.toml
PyPIsetuptools^80.9.0pyproject.toml
PyPItoml^0.10.2pyproject.toml
PyPIpsutil^7.1.1pyproject.toml
PyPIrstr^3.2.2pyproject.toml
PyPIopenai^1.72.0pyproject.toml
PyPIpyyaml^6.0.2pyproject.toml
PyPIpython-dotenv^1.0.0pyproject.toml
PyPInumpy^1.26.4pyproject.toml
PyPImypy^1.15.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions^4.12.2pyproject.toml
PyPIfaker^37.3.0pyproject.toml
PyPIfandango-fuzzer^0.8.2pyproject.toml
Усі залежності не зібрано

Не вдалося зібрати розв'язаний набір залежностей для цього звіту: GitHub dependency-graph SBOM unavailable (404); the dependency graph may be disabled for this repository

Сповіщення про залежності 3

Встановлення pypi:pynguin@0.46.0 тягне 32 пакетів, прямих і транзитивних: 3 мають відомі сповіщення, з них 3 — прямі залежності.

ПакетВерсіяЗв'язокКритичністьСповіщеньВиправлено в
black25.12.0прямакритична326.3.1
pytest8.4.2прямапомірна29.0.3
setuptools80.10.2прямапомірна283.0.0

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 se2p/pynguin. Читати поруч →

100deepset-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.Винятковий100PrefectHQ/prefectPrefect is a workflow orchestration framework for building resilient data pipelines in Python.Винятковий100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsВинятковий100aws/aws-sam-cliCLI tool to build, test, debug, and deploy Serverless applications using AWS SAMВинятковий100huggingface/transformers🤗 Transformers: the model-definition framework for state-of-the-art machine learning models in text, vision, audio, and multimodal models, for both inference and training. Винятковий100matplotlib/matplotlibmatplotlib: plotting with 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 v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.

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