公开记录
软件健康报告模式 0.34.0 · 指标 2.10.0 · 2026-09-09 09:05 UTC

DataDog / datadog-lambda-python

The Datadog AWS Lambda Layer for Python

Python · ShellApache-2.0★ 101 星标⑂ 52 复刻始于 2019年4月在 GitHub 上查看 ↗
类型如何判定

DataDog/datadog-lambda-python 的健康指数为 100 分中的 94 分,处于「卓越」区间。 其得分最高的类别是Sustainability & Governance(93/100),最低的是AI Readiness(54/100)。 最近一次更新在 5 天前。 近期的大部分工作由 5 位贡献者完成。

94
总分 / 100
卓越

软件健康指数

指标归入加权类别,统一采用 1–100 量表。总体分先取类别加权平均,再依据公开记录的分布进行校准,使各等级具有百分位含义;当公开证据触发高风险司法辖区政策时,评级会按政策调整,并设置 34(存在风险)的上限。

94
卓越93-100公开记录中的最高层级(约前 5%);基本满足所有检验标准
优秀80-92各方面均表现强劲;仅有少量不足
良好65-79健康;不足之处有限且可控
中等50-64可接受,但存在明显不足;建议进行审查
薄弱35-49多个领域存在实质性薄弱环节
存在风险20-34存在重大薄弱环节;采用时应保持审慎
危急1-19问题严重(项目被弃置、仅有单一维护者、缺乏基本工程规范)
活力社区与采用可持续性与治理工程质量安全AI 就绪度

评分画像

每条轴代表一个类别。形状比平均值更重要——健康的对象会填满整个图形,而“一峰一谷”式画像意味着某一维度的优势正掩盖另一维度的风险。

加权总体分 80 经校准后在公布的指数量表上为 94(记录校准 2026-08-02)。

所有权

Datadog, Inc.组织 · 域名已验证
3,293 关注者1,202 个公开仓库始于 2010年8月

该仓库由组织支持——共同承担、可问责的托管责任,可延续于任何单一维护者之后。

软件包生态系统

注册表软件包版本月下载量版本数最近发布标签
PyPIdatadog_lambda8.127.02,444,33012036 天前datadogawslambdalayer

按类别列示的指标

活力

项目是否仍有生命——是否仍在编写代码,是否仍在发布版本?

92优秀 · 占总体的 21%
评分方式
36/36推送新近度最近一次推送于 5 天前
29.1/36提交节奏52 周中有 42 周有提交
18/18提交量最近一年 128 次提交
10/10OpenSSF Scorecard:Maintained15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
所用输入
commits_last_year128
human_commit_share0.98
days_since_last_push5
active_weeks_last_year42

发布纪律

90优秀
评分方式
27/27有发布版本已发布 100 个发布版本
36/36发布时效最近一次发布版本于 36 天前
27/27发布节奏约每 27.2 天发布一次
0/10OpenSSF Scorecard:Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
所用输入
releases_count100
latest_release_tagv8.127.0
releases_from_tags
days_since_latest_release36
mean_days_between_releases27.2

社区与采用

项目是否拥有用户、下载量与关注度,并具备欢迎贡献者参与的配置?

73良好 · 占总体的 17%
评分方式
32.4/60星标101 个星标
14.2/25复刻52 个复刻
6.2/15关注者14 位关注者
所用输入
forks52
stars101
watchers14
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

社区健康

77良好
评分方式
22.5/22.5README
22.5/22.5许可证可识别的许可证(Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING 指南
0/13.5行为准则
0/7.2议题模板
6.3/6.3PR 模板
所用输入
has_readme
has_license
readme_badges4
has_contributing
has_issue_template
has_code_of_conduct
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_template
评分方式
80/80月度下载量pypi 合计每月 2,444,330 次下载
0/20注册表被依赖数该生态系统不报告此项
所用输入
packagesdatadog_lambda
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads2,444,330
unverified_packages_excluded
已排除计分(无数据或不适用):注册表被依赖数。 其余权重已重新归一化。

可持续性与治理

项目能否在其成员之外延续——巴士系数、响应能力、由谁支持,以及软件包的维护状况?

93卓越 · 占总体的 23%
评分方式
45.9/54巴士系数5 位贡献者贡献了半数提交
19.6/22.5提交分布头号贡献者编写了 13% 的提交
13.5/13.5贡献者广度60 位贡献者
10/10OpenSSF Scorecard:Contributorsproject has 15 contributing companies or organizations
所用输入
bus_factor5
contributors_sampled60
top_contributor_share0.128
评分方式
39.9/42议题解决95% 的议题已关闭
23.5/30PR 接受已裁定的 PR 中 546/698 已合并
0/13Newcomer PR acceptance30 天内没有首次贡献者的 PR 得到裁决
12/15OpenSSF Scorecard:Code-ReviewFound 24/28 approved changesets -- score normalized to 8
所用输入
merged_prs546
open_issues7
closed_issues129
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d2
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0.949
closed_unmerged_prs152
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
已排除计分(无数据或不适用):Newcomer PR acceptance。 其余权重已重新归一化。
评分方式
30/30所有权背书组织持有
20/20已验证域名
25/25所有者影响力DataDog 有 3,293 位关注者
25/25既往记录1,202 个公开仓库,账户约 16 年
所用输入
followers3,293
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginDataDog
public_repos1,202
account_age_days5,868
评分方式
25/25已发布且可解析pypi 上有 1 个软件包
35/35发布时效最近一次发布于 36 天前
20/20版本历史120 个已发布版本
20/20未被弃用活跃,未被弃用或撤回
所用输入
packagesdatadog_lambda
ecosystemspypi
any_deprecated
min_days_since_publish36

工程质量

基础的工程与文档实践是否到位?

77良好 · 占总体的 19%

工程实践

92优秀
评分方式
24/24CI 工作流4 个工作流
24/24存在测试
16/16Linter 配置.flake8
9.6/9.6Pre-commit 钩子
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard:CI-Tests26 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
所用输入
has_ci
has_tests
has_editorconfig
has_linter_config
has_precommit_config

文档

55中等
评分方式
30/30README
0/25文档目录
15/15文档 / 主页站点https://docs.datadoghq.com/integrations/amazon_lambda/#installing-and-using-the-datadog-layer
10/10仓库描述
0/10主题标签
0/10Wiki
所用输入
topics
has_wiki
homepagehttps://docs.datadoghq.com/integrations/amazon_lambda/#installing-and-using-the-datadog-layer
docs_sitehttps://docs.datadoghq.com/integrations/amazon_lambda/#installing-and-using-the-datadog-layer
has_readme
has_docs_dir
has_description

安全

可见的安全与供应链实践是否稳固,且不存在未解决的高风险司法辖区暴露?

62中等 · 占总体的 16%

安全态势

52中等
评分方式
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5CI-Tests26 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5Code-ReviewFound 24/28 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributorsproject has 15 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5许可证license file detected
7.5/7.5Maintained15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging无数据
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
3.5/5SASTSAST tool detected but not run on all commits
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities19 existing vulnerabilities detected
所用输入
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5.2
已排除计分(无数据或不适用):Packaging。 其余权重已重新归一化。
评分方式
35/35直接依赖不含已知公告没有直接依赖携带已知公告
25/25间接依赖不含已知公告没有间接依赖携带已知公告
0/40没有长期未处理的公告没有公告带有发布日期
所用输入
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages13
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
已排除计分(无数据或不适用):没有长期未处理的公告。 其余权重已重新归一化。 比对的是 pypi:datadog_lambda@8.127.0 的运行时依赖闭包——安装已发布的软件包时真正被拉取进来的内容——共 13 个软件包。 未对可达性进行分析。

AI 就绪度

该仓库在多大程度上具备与 AI 编码代理协同开发与维护的条件?权重刻意设小(4%):代理工具链是一项真实的维护信号,但完全不具备的仓库仍可达到 100/100。

54中等 · 占总体的 4%
评分方式
0/45代理指令没有 CLAUDE.md / AGENTS.md / 编辑器规则
15/15机器可读文档(llms.txt)项目网站提供 llms.txt(https://docs.datadoghq.com/llms.txt)
40/40可读的提交历史98 次人类提交中有 89 次说明了意图(结构化标题或解释性正文)
所用输入
has_llms_txt
llms_txt_urlhttps://docs.datadoghq.com/llms.txt
legible_history_share0.908
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
评分方式
0/18一条命令的引导启动
22/22自动化测试
11/11Lint / 格式化配置.flake8
0/11静态类型检查
10/10可复现环境Dockerfile, lockfile
10/10已体现的代理实践最近 100 次提交中有 12 次由代理编写或署名代理
0/8自动化维护未观察到自动依赖更新
0/10OpenSSF Scorecard:Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
所用输入
has_nix
has_tests
lockfilespackage-lock.json, poetry.lock, yarn.lock
has_dockerfile
typed_language
bootstrap_files
has_devcontainer
has_linter_config
typecheck_configs
agent_commit_share0.12
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
评分方式
0/45可类型检查的代码Python,未配置类型检查
52.9/55可控的文件大小采样的 52 个源文件中有 2 个超过 60KB
所用输入
primary_languagePython
largest_source_bytes162,365
source_files_sampled52
oversized_source_files2

关键数据

101GitHub 星标
60贡献者
128最近 12 个月提交数
5距最近推送天数
100发布版本数
5巴士系数(bus factor)
7开放议题
PyPI软件包生态系统数

数据采集警告

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

更多细节

Star 与 Fork 历史 0 ★ / 52 ⇿
0Star
52Fork
100发布

每颗 star 和每个 fork 的添加时间,来自 GitHub 并按天汇总。累计增长位于其构成来源——每日新增——的正上方,二者可相互对照:稳定的自然增长与短暂的突增形态截然不同。当这一差别可被衡量时,它会作为增长真实性予以报告。

01020304050605222019-072023-022026-09
主版本 0次版本 39修订 0

每个点涵盖 7 天。

OpenSSF Scorecard 5.2 / 10
5.2综合

来自开源项目 OpenSSF Scorecard 的独立、工具无关的安全评估。每项检查奖励的是安全实践本身,而非特定供应商的工具。Scorecard 无法判定的检查项标记为 不适用,并从安全评分中剔除(绝不按零分计)。Scorecard v5.5.0 · 2026-09-09 09:04 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
4Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
9CI-Tests26 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 24/28 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 15 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
不适用Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
7SASTSAST tool detected but not run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities19 existing vulnerabilities detected
直接依赖 10
注册表软件包版本约束清单文件
PyPIdatadog>=0.51.0,<1.0.0pyproject.toml
PyPIwrapt^1.11.2pyproject.toml
PyPIddtracepyproject.toml
PyPIujsonpyproject.toml
PyPIurllib3pyproject.toml
PyPIbotocore^1.34.0pyproject.toml
PyPIrequestspyproject.toml
PyPIpytestpyproject.toml
PyPIpytest-benchmark^4.0pyproject.toml
PyPIflake8^5.0.4pyproject.toml
全部依赖 142

来自 GitHub 依赖图的完整解析依赖集合:11 个直接依赖与 131 个间接(传递)软件包。仓库提交锁文件时,传递闭包才是完整的。

注册表软件包版本关系
PyPIbotocore1.36.8直接
PyPIdatadog0.51.0直接
PyPIddtrace3.19.7直接
PyPIflake85.0.4直接
PyPIpytest8.3.4直接
PyPIpytest-benchmark4.0.0直接
PyPIrequests2.32.4直接
PyPIrequests2.33.1直接
PyPIujson5.10.0直接
PyPIurllib31.26.20直接
PyPIwrapt1.17.2直接
npm2-thenable1.0.0间接
npm@iarna/toml2.2.5间接
npmansi-regex5.0.1间接
npmansi-styles4.3.0间接
npmappdirectory0.1.0间接
npmbalanced-match1.0.2间接
npmbluebird3.7.2间接
npmbrace-expansion1.1.14间接
npmbrace-expansion1.1.18间接
npmcamelcase5.3.1间接
npmchild-process-ext2.1.1间接
npmcliui6.0.0间接
npmcolor-convert2.0.1间接
npmcolor-name1.1.4间接
npmconcat-map0.0.1间接
npmcore-util-is1.0.3间接
npmcross-spawn6.0.6间接
npmd1.0.2间接
npmdecamelize1.2.0间接
npmduration0.2.2间接
npmemoji-regex8.0.0间接
npmes5-ext0.10.64间接
npmes6-iterator2.0.3间接
npmes6-symbol3.1.4间接
npmesniff2.0.1间接
npmevent-emitter0.3.5间接
npmext1.7.0间接
npmfind-up4.1.0间接
npmfs-extra10.1.0间接
npmfs.realpath1.0.0间接
npmget-caller-file2.0.5间接
npmglob7.2.3间接
npmglob-all3.3.1间接
npmgraceful-fs4.2.11间接
npmimmediate3.0.6间接
npminflight1.0.6间接
npminherits2.0.4间接
npmis-docker2.2.1间接
npmis-fullwidth-code-point3.0.0间接
npmis-plain-object2.0.4间接
npmis-primitive3.0.1间接
npmis-stream1.1.0间接
npmis-wsl2.2.0间接
npmisarray1.0.0间接
npmisexe2.0.0间接
npmisobject3.0.1间接
npmjsonfile6.2.0间接
npmjszip3.10.1间接
npmlie3.3.0间接
npmlocate-path5.0.0间接
npmlodash.get4.4.2间接
npmlodash.uniqby4.7.0间接
npmlodash.values4.3.0间接
npmlog6.3.2间接
npmminimatch3.1.5间接
npmnext-tick1.1.0间接
npmnice-try1.0.5间接
npmnode-fetch2.7.0间接
npmonce1.4.0间接
npmp-limit2.3.0间接
npmp-locate4.1.0间接
npmp-try2.2.0间接
npmpako1.0.11间接
npmpath-exists4.0.0间接
npmpath-is-absolute1.0.1间接
npmpath-key2.0.1间接
npmprocess-nextick-args2.0.1间接
npmreadable-stream2.3.8间接
npmreadable-stream3.6.2间接
npmrequire-directory2.1.1间接
npmrequire-main-filename2.0.0间接
npmrimraf3.0.2间接
npmsafe-buffer5.1.2间接
npmsafe-buffer5.2.1间接
npmsemver5.7.2间接
npmsemver7.7.4间接
npmserverless-plugin-datadog2.34.1间接
npmserverless-python-requirements6.1.2间接
npmset-blocking2.0.0间接
npmset-value4.1.0间接
npmsetimmediate1.0.5间接
npmsha256-file1.0.0间接
npmshebang-command1.2.0间接
npmshebang-regex1.0.0间接
npmshell-quote1.10.0间接
npmshell-quote1.8.3间接
npmsplit23.2.2间接
npmsprintf-kit2.0.2间接
npmstream-promise3.2.0间接
npmstring-width4.2.3间接
npmstring_decoder1.1.1间接
npmstring_decoder1.3.0间接
npmstrip-ansi6.0.1间接
npmtr460.0.3间接
npmtype2.7.3间接
npmuni-global1.0.0间接
npmuniversalify2.0.1间接
npmutil-deprecate1.0.2间接
npmwebidl-conversions3.0.1间接
npmwhatwg-url5.0.0间接
npmwhich1.3.1间接
npmwhich-module2.0.1间接
npmwrap-ansi6.2.0间接
npmwrappy1.0.2间接
npmy18n4.0.3间接
npmyargs15.4.1间接
npmyargs-parser18.1.3间接
PyPIbytecode0.16.1间接
PyPIcertifi2024.12.14间接
PyPIcharset-normalizer3.4.1间接
PyPIcolorama0.4.6间接
PyPIdeprecated1.2.18间接
PyPIenvier0.6.1间接
PyPIexceptiongroup1.2.2间接
PyPIidna3.10间接
PyPIimportlib-metadata8.5.0间接
PyPIiniconfig2.0.0间接
PyPIjmespath1.0.1间接
PyPImccabe0.7.0间接
PyPIopentelemetry-api1.29.0间接
PyPIpackaging24.2间接
PyPIpluggy1.5.0间接
PyPIpy-cpuinfo9.0.0间接
PyPIpycodestyle2.9.1间接
PyPIpyflakes2.5.0间接
PyPIpygments2.20.0间接
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0间接
PyPIsix1.17.0间接
PyPItomli2.2.1间接
PyPItyping-extensions4.12.2间接
PyPIzipp3.20.2间接
依赖安全公告 0

安装 pypi:datadog_lambda@8.127.0 会引入 13 个包(直接与传递):其中 0 个存在已知公告,0 个为直接依赖。

没有已知公告影响已评估的依赖。

公告表示依赖图中记录的版本落入某条公告的受影响范围。可达性未经分析,且依赖图包含开发与测试的版本固定——某项发现可能只涉及工具链而非交付的软件。

原始 JSON 报告 机器可读

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评分是信号,而非担保。 评分反映的是 GitHub 上公开可见的实践——不是代码审计,也不是安全保证。

缺失数据将被剔除并重新归一化权重,绝不按零分计。方法论已版本化并公开:指标 v2.10.0、模式 v0.34.0—— 完整方法论 · 指标知识库.

单项结果在整体记录中的位置: 汇总统计PyPI.