Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-05 15:56 UTC

ArturSepp / OptimalPortfolios

Production-quality multi-asset portfolio optimisation and rolling backtesting in Python

PythonMIT★ 93 Sterne⑂ 38 Forksseit Juli 2023Auf GitHub ansehen ↗

ArturSepp/OptimalPortfolios erreicht einen Gesundheitsindex von 86 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (88/100) ab, am schwächsten bei Security (61/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

86
gesamt / 100
Exzellent

Software-Gesundheitsindex

Metriken werden auf einer standardisierten Skala von 1–100 in gewichtete Kategorien gruppiert. Der Gesamtwert beginnt als ihr gewichtetes Mittel, kalibriert auf die Verteilung des öffentlichen Registers, sodass die Stufen Perzentilbedeutung tragen; sobald öffentliche Evidenz die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen auslöst, wird die Bewertung angepasst und erhält die Obergrenze Gefährdet von 34.

86
Außergewöhnlich93-100Die Spitzengruppe des Registers (≈ obere 5 %); erfüllt im Wesentlichen alle geprüften Kriterien
Exzellent80-92Durchgehend stark; geringfügige Lücken
Gut65-79Gesund; Lücken sind begrenzt und beherrschbar
Mittel50-64Akzeptabel mit deutlichen Lücken; Überprüfung empfohlen
Schwach35-49Wesentliche Schwächen in mehreren Bereichen
Gefährdet20-34Erhebliche Schwächen; eine Übernahme erfordert Vorsicht
Kritisch1-19Schwerwiegende Probleme (aufgegeben, nur ein Maintainer, keine Hygiene)
VitalitätCommunity &VerbreitungNachhaltigkeit &GovernanceEngineering-QualitätSicherheitAI Readiness

Bewertungsprofil

Jede Achse ist eine Kategorie. Die Form zählt mehr als der Durchschnitt — ein gesundes Projekt füllt die gesamte Fläche, während ein Profil aus Spitzen und Kratern bedeutet, dass Stärke in einer Dimension Risiken in einer anderen verdeckt.

Der gewichtete Gesamtwert 72 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 86 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Artur SeppPersönliches Konto
299 Follower12 öffentliche Reposseit Mai 2018LGT Private Banking

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIoptimalportfolios7.0.02.791108vor 0 Tagenportfolio-optimizationquantitative-financeasset-allocationrisk-budgetingbacktestingcovariance-estimationlasso-regularizationcvxpy

Metriken nach Kategorie

Vitalität

Lebt das Projekt — wird Code geschrieben und werden Releases ausgeliefert?

86Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 0 Tagen
20.1/36Commit-Rhythmus29/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen237 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year237
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year29
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus24 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 2,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count24
latest_release_tagv7.0.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases2,7

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

61Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
31.9/60Stars93 Stars
13.1/25Forks38 Forks
3.9/15Watcher6 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks38
stars93
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
45.9/80Downloads pro Monat2.791 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesoptimalportfolios
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads2.791
unverified_packages_excluded
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Abhängige in der Registry. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

62Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2.6/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 88 % der Commits
5.4/13.5Breite der Beitragenden4 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,885
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote100 % der Issues geschlossen
24/30PR-Annahme36/45 entschiedene PRs gemergt
10.5/13Newcomer PR acceptance33/41 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs36
open_issues0
closed_issues34
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d33
prs_decided_30d41
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs9
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d33
first_time_prs_decided_30d41
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaftpersönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domainfür Nutzerkonten nicht anwendbar
17.8/25Reichweite des Inhabers299 Follower von ArturSepp
20.1/25Kontohistorie12 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers299
owner_typeUser
is_verified
owner_loginArturSepp
public_repos12
account_age_days3.018
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie108 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesoptimalportfolios
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

88Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Testskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Sitehttps://optimalportfolios.readthedocs.io/en/latest/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics10 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsbacktesting, backtesting-trading-strategies, cvxpy, optimal-portfolio, portfolio-optimization, asset-allocation, covariance-estimation, factor-models, python, quantitative-finance
has_wikija
homepagehttps://optimalportfolios.readthedocs.io/en/latest/
docs_sitehttps://optimalportfolios.readthedocs.io/en/latest/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

Sind die sichtbaren Sicherheits- und Lieferkettenpraktiken belastbar, ohne ungeklärte Exposition gegenüber Hochrisikojurisdiktionen?

61Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Testskeine Daten
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Toolno update tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingkeine Daten
5/5Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0/5SASTno SAST tool detected
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
7.5/7.5Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests, Packaging. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisoriestransitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages125
unassessed_packages25
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 125 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 25 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. Erreichbarkeit wird nicht analysiert.

AI Readiness

Wie gut ist das Repository dafür ausgestattet, mit KI-Coding-Agenten entwickelt und gepflegt zu werden? Trägt ein bewusst kleines Gewicht (4 %): Agenten-Tooling ist ein echtes Pflegesignal, doch ein Repository ohne jedes Signal kann weiterhin 100/100 erreichen.

67Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45AgentenanweisungenAGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
17.6/40Lesbare Commit-Historie33 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,33
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes35.141
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebunglockfile
10/10Belegte Agentenpraxis10 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartungkeine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs
agent_commit_share0,1
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.8/55Handhabbare Dateigrößen1/225 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes83.162
source_files_sampled225
oversized_source_files1
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Serverfür diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispieleexamples, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalnein
api_schema_files
interfaces_expected_of
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

93GitHub-Sterne
4Mitwirkende
237Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
24Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:optimalportfolios@7.0.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 38 ⇿
0Sterne
38Forks
20Releases

Wann jeder Stern und Fork hinzugefügt wurde, von GitHub erfasst und nach Tagen gruppiert. Das kumulierte Wachstum steht direkt über den täglichen Zugängen, aus denen es besteht, sodass beide gegeneinander lesbar sind: stetiger organischer Zuwachs sieht ganz anders aus als ein abrupter, kurzlebiger Ausschlag. Wo dieser Unterschied messbar ist, wird er als Wachstumsauthentizität ausgewiesen.

0102030403822023-082025-022026-08
Major 0Minor 16Patch 4

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.1 / 10
5.1Gesamtwert

Unabhängige, werkzeugneutrale Sicherheitsbewertung durch das quelloffene OpenSSF Scorecard. Jede Prüfung honoriert eine Sicherheits-Praxis, nicht das Werkzeug eines bestimmten Anbieters. Prüfungen, die Scorecard nicht ermitteln konnte, sind mit k. A. markiert und vom Sicherheitswert ausgeschlossen (nie als null gezählt).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-05 15:56 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
k. A.CI-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 4 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 17 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 12
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=2.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.12.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.8.0pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.13.0pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.0pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0pyproject.toml
PyPIcvxpy>=1.3.0pyproject.toml
PyPIscs>=3.2.4.post1,!=3.3.0pyproject.toml
PyPIquadprog>=0.1.11pyproject.toml
PyPIqis>=5.20.0pyproject.toml
PyPIfactorlasso>=0.17.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 150

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 30 direkte und 120 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcvxpydirekt
PyPIcvxpy1.7.5direkt
PyPIcvxpy1.9.2direkt
PyPIfactorlassodirekt
PyPIfactorlasso0.17.0direkt
PyPImatplotlibdirekt
PyPImatplotlib3.10.9direkt
PyPImatplotlib3.11.1direkt
PyPInumpydirekt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPInumpy2.5.2direkt
PyPIopenpyxldirekt
PyPIopenpyxl3.1.5direkt
PyPIpandasdirekt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIpandas3.0.5direkt
PyPIpyyamldirekt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIqisdirekt
PyPIqis5.20.0direkt
PyPIquadprogdirekt
PyPIquadprog0.1.13direkt
PyPIscipydirekt
PyPIscipy1.15.3direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIscipy1.18.0direkt
PyPIscs3.2.11direkt
PyPIseaborndirekt
PyPIseaborn0.13.2direkt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIboolean-py5.0indirekt
PyPIcachecontrol0.14.4indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.0indirekt
PyPIclarabel0.11.1indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.15.4indirekt
PyPIcurl-cffi0.16.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIcyclonedx-python-lib11.11.2indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIet-xmlfile2.0.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfilelock3.32.2indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfuroindirekt
PyPIfuro2025.12.19indirekt
PyPIhighspy1.15.1indirekt
PyPIhtml5lib1.1indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIinterrogateindirekt
PyPIinterrogate1.7.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjupyterindirekt
PyPIjupyterlabindirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlicense-expression30.4.4indirekt
PyPIllvmlite0.49.0indirekt
PyPIlxml6.1.1indirekt
PyPImarkdown3.10.3indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImsgpack1.2.1indirekt
PyPImultitasking0.0.13indirekt
PyPImyst-parserindirekt
PyPImyst-parser4.0.1indirekt
PyPImyst-parser5.1.0indirekt
PyPInetworkxindirekt
PyPInotebookindirekt
PyPInumba0.67.0indirekt
PyPIoptimalportfolios7.0.0indirekt
PyPIosqp1.1.3indirekt
PyPIpackageurl-python0.17.6indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpatsy1.0.2indirekt
PyPIpeewee4.3.0indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIpip26.2.1indirekt
PyPIpip-api0.0.34indirekt
PyPIpip-audit2.10.1indirekt
PyPIpip-requirements-parser32.0.1indirekt
PyPIplatformdirs4.11.2indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprotobuf7.35.1indirekt
PyPIpy1.11.0indirekt
PyPIpy-serializable2.1.0indirekt
PyPIpybloqsindirekt
PyPIpybloqs1.4.3indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytestindirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-covindirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpytz2026.3.post1indirekt
PyPIqdldl0.1.9.post1indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIruffindirekt
PyPIruff0.16.2indirekt
PyPIsetuptoolsindirekt
PyPIsetuptools84.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsoupsieve2.9.2indirekt
PyPIsparsediffpy0.3.0indirekt
PyPIsphinxindirekt
PyPIsphinx8.1.3indirekt
PyPIsphinx9.0.4indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIstatsmodels0.14.6indirekt
PyPItabulate0.10.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsockets16.1.1indirekt
PyPIwebsockets17.0.1indirekt
PyPIyfinanceindirekt
PyPIyfinance1.5.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 125 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 25 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

Keine bekannten Advisories betreffen die bewerteten Abhängigkeiten.

Ein Advisory bedeutet, dass die im Abhängigkeitsgraphen erfasste Version in den betroffenen Bereich eines Advisories fällt. Erreichbarkeit wird nicht analysiert, und der Graph enthält Entwicklungs- und Test-Pins — ein Fund kann das Werkzeug betreffen und nicht die ausgelieferte Software.

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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte StatistikenPyPI.