Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-21 05:37 UTC

BiocPy / biocframe

Bioconductor-like data frames

PythonMIT★ 6 Sterne⑂ 3 Forksseit Juli 2022Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#dataframe

BiocPy/biocframe erreicht einen Gesundheitsindex von 80 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (93/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (47/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

80
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.

80
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 68 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 80 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

BiocPyOrganisation
164 Follower41 öffentliche Reposseit Juni 2022

Dieses Repository wird von einer Organisation getragen — geteilte, rechenschaftspflichtige Trägerschaft, die jeden einzelnen Maintainer überdauern kann.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIbiocframe0.8.110.86763vor 50 Tagenbioconductorbiocpybioinformaticsdataframe

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

63Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1 Tagen
6.2/36Commit-Rhythmus — 9/52 Wochen mit Commits
12.7/18Commit-Volumen — 25 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 16 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year25
human_commit_share0,66
days_since_last_push1
active_weeks_last_year9

Release-Disziplin

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 3 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1.411 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 4,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count3
latest_release_tag0.2.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1.411
mean_days_between_releases4,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Community & Verbreitung

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

47Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

14Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
11.3/60Stars — 6 Stars
2.5/25Forks — 3 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks3
stars6
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges7
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
53.8/80Downloads pro Monat — 10.867 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesbiocframe
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads10.867
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?

66Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

30Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
5.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 77 % der Commits
5.4/13.5Breite der Beitragenden — 4 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 17 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,767

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
29.2/30PR-Annahme — 112/115 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/17 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs112
open_issues0
closed_issues35
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs3
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
15.9/25Reichweite des Inhabers — 164 Follower von BiocPy
20.5/25Kontohistorie — 41 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 4 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers164
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginBiocPy
public_repos41
account_age_days1.593

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 50 Tagen
20/20Versionshistorie — 63 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesbiocframe
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish50

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

93Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
14/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 19 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://biocpy.github.io/biocframe/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 1 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdataframe
has_wikija
homepagehttps://biocpy.github.io/biocframe/
docs_sitehttps://biocpy.github.io/biocframe/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

70Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
1.8/2.5CI-Tests — 19 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-Review — Found 2/17 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 17 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 16 commit(s) and 0 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
3.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 7
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages2
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:biocframe@0.8.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 2 Paketen. 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.

61Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

39Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
38.8/40Lesbare Commit-Historie — 48 von 66 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,727
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

AI-Verify-Loop (Build / Test / Typprüfung)

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
11/11Statische Typprüfung — src/biocframe/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 8 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configssrc/biocframe/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,08

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/biocframe/py.typed)
51.8/55Handhabbare Dateigrößen — 1/17 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes72.949
source_files_sampled17
oversized_source_files1

Eckdaten

6GitHub-Sterne
4Mitwirkende
25Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
3Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

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

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 3 ⇿
0Sterne
3Forks
3Releases

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.

12233312022-112023-052023-10
Major 0Minor 0Patch 2
OpenSSF Scorecard 6.2 / 10
6.2Gesamtwert

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 · 2026-10-21 05:37 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
7CI-Tests19 out of 24 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 2/17 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 17 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained16 commit(s) and 0 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
7SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 7
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIbiocutils>=0.3.3pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 170

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 7 direkte und 163 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbiocutils—direkt
PyPIbiocutils0.4.1direkt
PyPInumpy—direkt
PyPInumpy2.0.2direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPInumpy2.5.2direkt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIalabaster0.7.16indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIappnope1.0.0indirekt
PyPIast-serialize0.8.0indirekt
PyPIasttokens3.0.2indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.1indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcoverage7.10.7indirekt
PyPIcoverage7.15.4indirekt
PyPIdebugpy1.8.21indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfastjsonschema2.22.2indirekt
PyPIfuro—indirekt
PyPIfuro2025.12.19indirekt
PyPIgreenlet3.2.5indirekt
PyPIgreenlet3.5.5indirekt
PyPIidna3.19indirekt
PyPIimagesize1.5.0indirekt
PyPIimagesize2.0.1indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel6.31.0indirekt
PyPIipykernel7.3.0indirekt
PyPIipython8.18.1indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIipython9.16.1indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjsonschema4.25.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-cache1.0.1indirekt
PyPIjupyter-client8.6.3indirekt
PyPIjupyter-client8.9.1indirekt
PyPIjupyter-core5.8.1indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIlibrt0.15.0indirekt
PyPIlinkify-it-py2.0.3indirekt
PyPIlinkify-it-py2.1.1indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImdit-py-plugins0.4.2indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImypy1.19.1indirekt
PyPImypy2.3.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPImyst-nb—indirekt
PyPImyst-nb1.3.0indirekt
PyPImyst-nb1.4.0indirekt
PyPImyst-parser—indirekt
PyPImyst-parser3.0.1indirekt
PyPImyst-parser4.0.1indirekt
PyPImyst-parser5.1.0indirekt
PyPInbclient0.10.2indirekt
PyPInbclient0.11.0indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInbformat5.11.1indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPInest-asyncio21.7.2indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpandas—indirekt
PyPIpandas2.3.3indirekt
PyPIpandas3.0.5indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIplatformdirs4.11.4indirekt
PyPIplatformdirs4.4.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpolars—indirekt
PyPIpolars1.36.1indirekt
PyPIpolars1.44.0indirekt
PyPIpolars-runtime-321.36.1indirekt
PyPIpolars-runtime-321.44.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpycparser2.23indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest8.4.2indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpytz2026.3.post1indirekt
PyPIpywin32312indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq27.2.0indirekt
PyPIreferencing0.36.2indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIrpds-py0.27.1indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsetuptools82.0.1indirekt
PyPIsetuptools84.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsoupsieve2.8.4indirekt
PyPIsoupsieve2.9.2indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx7.4.7indirekt
PyPIsphinx8.1.3indirekt
PyPIsphinx9.0.4indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints—indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints2.3.0indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.0.1indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.13.4indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.6.1indirekt
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
PyPIsqlalchemy2.0.52indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPItabulate0.10.0indirekt
PyPItabulate0.9.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItornado6.5.8indirekt
PyPItraitlets5.15.1indirekt
PyPItraitlets5.16.1indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPIuc-micro-py1.0.3indirekt
PyPIuc-micro-py2.0.0indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIzipp3.23.1indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:biocframe@0.8.1 zieht 2 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

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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Fehlende Daten werden ausgeschlossen und die Gewichte neu normiert, nie als null bewertet. Die Methodik ist versioniert und offen: Metriken v2.10.0, Schema v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.