Публічний реєстр
Звіт про здоров'я програмного забезпеченнясхема 0.34.0 · метрики 2.10.0 · 2026-09-18 21:37 UTC

vladkens / twscrape

Python library and CLI for X/Twitter scraping with multi-account rotation and built-in rate-limit handling.

PythonMIT★ 2 782 зірки⑂ 321 форкз трав. 2023 р.Переглянути на GitHub ↗
ТипІнструмент командного рядкаБібліотекаяк це визначено
#twitter#scraper#twitter-api#twitter-bot#twitter-scraper#x-api#data-collection#data-mining#scraping#social-media-automation#social-network-analysis#tweets#twitter-automation#twitter-client#twitter-crawler#twitter-data#twitter-scraping#web-scraping#x-scraper#x-twitter

vladkens/twscrape має індекс здоров’я 81 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Engineering Quality (76/100), найнижчий — AI Readiness (61/100). Останнє оновлення було 21 день тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.

81
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»).

81
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 69 калібровано до 81 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).

Власність

vladkensОсобистий обліковий запис
178 підписників75 публічних репозиторіївз черв. 2011 р.

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

Пакетні екосистеми

РеєстрПакетВерсіяЗавантажень / місВерсіїОстання публікаціяТеги
PyPItwscrape0.20.181 6673124 дні томуapiscrapescrappersnscrapetwitter

Метрики за категоріями

Життєздатність

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

75Добрий · 21% загального індексу

Активність розробки

63Помірний
Як обчислюється оцінка
28.8/36Свіжість push — останній push 21 дн. тому
7.6/36Ритм комітів — 11/52 тижнів із комітами
16.3/18Обсяг комітів — 64 комітів за останній рік
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
commits_last_year64
human_commit_share1
days_since_last_push21
active_weeks_last_year11

Дисципліна релізів

92Відмінний
Як обчислюється оцінка
27/27Випускає релізи — опубліковано 31 релізів
36/36Свіжість релізів — останній реліз 24 дн. тому
19.8/27Ритм релізів — реліз кожні ~66,8 дн.
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних
Використані вхідні дані
releases_count31
latest_release_tagv0.20.1
releases_from_tagsні
days_since_latest_release24
mean_days_between_releases66,8
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?

72Добрий · 17% загального індексу

Популярність і впровадження

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
55.9/60Зірки — 2 782 зірок
20.9/25Форки — 321 форків
7.7/15Спостерігачі — 25 спостерігачів
Використані вхідні дані
forks321
stars2 782
watchers25
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 (MIT)
0/18Настанови CONTRIBUTING
0/13.5Кодекс поведінки
0/7.2Шаблон issue
0/6.3Шаблон PR
Використані вхідні дані
has_readmeтак
has_licenseтак
readme_badges0
has_contributingні
has_issue_templateні
has_code_of_conductні
readme_badge_services—
has_pull_request_templateні

Впровадження в екосистемі (завантаження)

82Відмінний
Як обчислюється оцінка
65.5/80Щомісячні завантаження — 81 667 завантажень/місяць у pypi
0/20Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє
Використані вхідні дані
packagestwscrape
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads81 667
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?

61Помірний · 23% загального індексу

Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)

36Слабкий
Як обчислюється оцінка
9/54Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів
3/22.5Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 87% комітів
13.5/13.5Широта контриб’юторів — 25 контриб’юторів
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Використані вхідні дані
bus_factor1
contributors_sampled25
top_contributor_share0,868

Реактивність на issue та PR

55Помірний
Як обчислюється оцінка
30.2/42Вирішення issue — закрито 72% issue
22.1/30Прийняття PR — злито 45/61 вирішених PR
0/13Newcomer PR acceptance — злито 0/1 PR від новачків за 30 дн.
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 8/30 approved changesets -- score normalized to 2
Використані вхідні дані
merged_prs45
open_issues72
closed_issues184
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d3
prs_decided_30d4
issue_closed_ratio0,719
closed_unmerged_prs16
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Власність та опіка

64Помірний
Як обчислюється оцінка
10/30Підтримка власника — особистий (користувацький) обліковий запис
0/20Верифікований домен — не застосовно до користувацьких облікових записів
16.2/25Охоплення власника — 178 підписників у vladkens
25/25Послужний список — 75 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~15 р.
Використані вхідні дані
followers178
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginvladkens
public_repos75
account_age_days5 587
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 24 дн. тому
20/20Історія версій — 31 опублікованих версій
20/20Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked
Використані вхідні дані
packagestwscrape
ecosystemspypi
any_deprecatedні
min_days_since_publish24

Інженерна якість

Чи наявні базові інженерні практики та документація?

76Добрий · 19% загального індексу

Інженерні практики

84Відмінний
Як обчислюється оцінка
24/24Процеси CI — 2 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 — 8 out of 8 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://pypi.org/project/twscrape/
10/10Опис репозиторію
10/10Теми — 20 тем
0/10Wiki
Використані вхідні дані
topicstwitter, scraper, twitter-api, twitter-bot, twitter-scraper, x-api, data-collection, data-mining, scraping, social-media-automation, social-network-analysis, tweets, twitter-automation, twitter-client, twitter-crawler, twitter-data, twitter-scraping, web-scraping, x-scraper, x-twitter
has_wikiні
homepagehttps://pypi.org/project/twscrape/
docs_sitehttps://pypi.org/project/twscrape/
has_readmeтак
has_docs_dirні
has_descriptionтак

Безпека

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

66Добрий · 16% загального індексу

Стан безпеки

57Помірний
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 — 8 out of 8 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 8/30 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
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
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Використані вхідні дані
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,7
Виключено з оцінювання (немає даних або не застосовно): 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_packages14
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:twscrape@0.20.1 — тим, що тягне за собою встановлення опублікованого пакета, — 14 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.

61Помірний · 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 88 з 100 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст)
Використані вхідні дані
has_llms_txtні
llms_txt_url—
legible_history_share0,88
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

Цикл верифікації (збірка / тести / перевірка типів)

65Добрий
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
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Використані вхідні дані
has_nixні
has_testsтак
lockfilesuv.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

55Помірний
Як обчислюється оцінка
0/45Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів
55/55Керовані розміри файлів — 0/36 файлів вихідного коду понад 60 КБ
Використані вхідні дані
primary_languagePython
largest_source_bytes31 329
source_files_sampled36
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
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

2 782зірок GitHub
25контриб'юторів
64комітів за останні 12 місяців
21днів від останнього пушу
31релізів
1бас-фактор
72відкритих 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 ★ / 321 ⇿
0Зірки
321Форки
31Релізи

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.

012525037531772023-052025-012026-09
Мажорні 0Мінорні 16Патчі 11

Кожна точка охоплює 4 днів.

OpenSSF Scorecard 5.7 / 10
5.7сукупно

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 · 2026-09-18 21:37 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests8 out of 8 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 8/30 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
н/дSigned-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Прямі залежності 7
РеєстрПакетОбмеження версіїМаніфест
PyPIaiosqlite>=0.17.0pyproject.toml
PyPIfake-useragent>=1.4.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.26.0pyproject.toml
PyPIloguru>=0.7.0pyproject.toml
PyPIpyotp>=2.9.0pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4>=4.13.0pyproject.toml
PyPIpy-machineid>=1.0.0pyproject.toml
Усі залежності 41

Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 10 прямих і 31 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.

РеєстрПакетВерсіяЗв'язок
PyPIaiosqlite0.22.1пряма
PyPIbeautifulsoup44.15.0пряма
PyPIfake-useragent1.1.3пряма
PyPIfake-useragent2.2.0пряма
PyPIhttpx0.24.0пряма
PyPIhttpx0.28.1пряма
PyPIloguru0.7.0пряма
PyPIloguru0.7.3пряма
PyPIpy-machineid1.0.0пряма
PyPIpyotp2.10.0пряма
PyPIanyio4.14.2непряма
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0непряма
PyPIcertifi2026.7.22непряма
PyPIcffi2.1.1непряма
PyPIcolorama0.4.6непряма
PyPIcoverage7.15.4непряма
PyPIcurl-cffi0.16.0непряма
PyPIexceptiongroup1.3.1непряма
PyPIh110.16.0непряма
PyPIhttpcore1.0.9непряма
PyPIidna3.19непряма
PyPIiniconfig2.3.0непряма
PyPImarkdown-it-py4.2.0непряма
PyPImdurl0.1.2непряма
PyPIpackaging26.3непряма
PyPIpluggy1.6.0непряма
PyPIpycparser3.0непряма
PyPIpygments2.21.0непряма
PyPIpytest9.1.1непряма
PyPIpytest-asyncio1.4.0непряма
PyPIpytest-cov7.1.0непряма
PyPIpytest-httpx0.36.2непряма
PyPIrich15.0.0непряма
PyPIruff0.16.3непряма
PyPIsoupsieve2.9.2непряма
PyPItomli2.4.1непряма
PyPItwscrape0.20.1непряма
PyPIty0.0.72непряма
PyPItyping-extensions4.16.0непряма
PyPIwin32-setctime1.2.0непряма
PyPIwinregistry2.1.5непряма
Сповіщення про залежності 0

Встановлення pypi:twscrape@0.20.1 тягне 14 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 vladkens/twscrape. Читати поруч →

94firecrawl/firecrawlThe context API to search, scrape, and interact with the web at scale. 🔥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.Винятковий99apify/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.Винятковий97apify/apify-sdk-pythonApify SDK for Python—The official library for building Apify Actors: serverless cloud programs for web scraping, browser automation, data processing, and AI agents. Manages the Actor lifecycle, storages (datasets, key-value stores, request queues), events, proxies, and pay-per-event monetization. Built on top of the the Apify API Client.Винятковий97apify/apify-client-pythonApify API client for Python—Programmatically run Actors, manage and stream data from storages (datasets, key-value stores, request queues), schedule and monitor runs, and access the full Apify platform API. Sync and async interfaces with automatic retries and pagination.Винятковий94D4Vinci/Scrapling🕷️ An adaptive Web Scraping framework that handles everything from a single request to a full-scale crawl! Don't be shy, join here: https://discord.gg/EMgGbDceNQВинятковий

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.