Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-23 00:49 UTC

Deltares / hydromt

HydroMT: Automated and reproducible model building and analysis

PythonMIT★ 125 Sterne⑂ 46 Forksseit März 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtPluginKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#hydrology#hydrodynamics#modeling#geoscience

Deltares/hydromt erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (94/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (60/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

94
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 80 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Stichting DeltaresOrganisation · verifizierte Domain
337 Follower95 öffentliche Reposseit Feb. 2014

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIhydromt1.4.13.53937vor 77 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

88Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
22.8/36Commit-Rhythmus — 33/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 150 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 15 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year150
human_commit_share0,66
days_since_last_push2
active_weeks_last_year33

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 35 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 77 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 32,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count35
latest_release_tagv1.4.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release77
mean_days_between_releases32,9

Community & Verbreitung

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

68Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
34/60Stars — 125 Stars
13.8/25Forks — 46 Forks
4.3/15Watcher — 7 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks46
stars125
watchers7
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
47.3/80Downloads pro Monat — 3.539 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageshydromt
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3.539
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?

82Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 39 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 29 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled29
top_contributor_share0,391

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
34.9/42Issue-Lösungsquote — 83 % der Issues geschlossen
26.2/30PR-Annahme — 710/813 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 21/22 approved changesets -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs710
open_issues118
closed_issues585
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d3
prs_decided_30d4
issue_closed_ratio0,832
closed_unmerged_prs103
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
18.2/25Reichweite des Inhabers — 337 Follower von Deltares
25/25Kontohistorie — 95 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers337
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginDeltares
public_repos95
account_age_days4.640

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 77 Tagen
20/20Versionshistorie — 37 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageshydromt
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish77

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

94Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 13 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 26 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
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://deltares.github.io/hydromt/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 4 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicshydrology, hydrodynamics, modeling, geoscience
has_wikija
homepagehttps://deltares.github.io/hydromt/
docs_sitehttps://deltares.github.io/hydromt/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

69Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2/2.5CI-Tests — 26 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6.8/7.5Code-Review — Found 21/22 approved changesets -- score normalized to 9
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 — 15 commit(s) and 4 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
2.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 5
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. 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_packages120
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:hydromt@1.4.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 120 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.

60Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 65 von 66 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,985
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 6 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 26 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_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,06
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,26

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.2/55Handhabbare Dateigrößen — 3/220 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes103.347
source_files_sampled220
oversized_source_files3

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — example, examples, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexample, examples, 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

125GitHub-Sterne
29Mitwirkende
150Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
35Releases
2Bus-Faktor
118offene 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 ★ / 46 ⇿
0Sterne
46Forks
32Releases

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.

010203040504522021-052024-022026-10
Major 1Minor 10Patch 13

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.1 / 10
6.1Gesamtwert

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 · 2026-10-23 00:49 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
8CI-Tests26 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 21/22 approved changesets -- score normalized to 9
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained15 commit(s) and 4 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
5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 5
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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 36
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIaffine>=2.4,<3.0pyproject.toml
PyPIbottleneck>=1.6pyproject.toml
PyPIclick>=8.2pyproject.toml
PyPIdask>=2024pyproject.toml
PyPIfsspec>=2025pyproject.toml
PyPIgeopandas>=1.0pyproject.toml
PyPIimportlib_metadata>=8.0pyproject.toml
PyPImercantile>=1.0pyproject.toml
PyPInetcdf4>=1.7pyproject.toml
PyPInumba>=0.63.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.2.0pyproject.toml
PyPIpackaging>=25.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.3,<4pyproject.toml
PyPIpooch>=1.8pyproject.toml
PyPIpyarrow>=22.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.13pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.8pyproject.toml
PyPIpyflwdir>=0.5.10pyproject.toml
PyPIpyogrio>=0.12pyproject.toml
PyPIpyproj>=3.8pyproject.toml
PyPIpystac>=1.11pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.2pyproject.toml
PyPIrasterio>=1.5pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.2pyproject.toml
PyPIrio-vrt>=0.3.1pyproject.toml
PyPIrioxarray>=0.18pyproject.toml
PyPIscipy>=1.15pyproject.toml
PyPIshapely>=2.1.2pyproject.toml
PyPItenacity>=9.1pyproject.toml
PyPItomli>=2.0pyproject.toml
PyPItomli-w>=1.0pyproject.toml
PyPIuniversal_pathlib>=0.2pyproject.toml
PyPIxarray>=2025.06pyproject.toml
PyPIxmltodict>=1.0pyproject.toml
PyPIxugrid>=0.15.1pyproject.toml
PyPIzarr>=3.1,<4pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 78

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 36 direkte und 42 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaffine—direkt
PyPIbottleneck—direkt
PyPIclick—direkt
PyPIdask—direkt
PyPIfsspec—direkt
PyPIgeopandas—direkt
PyPIimportlib-metadata—direkt
PyPImercantile—direkt
PyPInetcdf4—direkt
PyPInumba—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPIpackaging—direkt
PyPIpandas—direkt
PyPIpooch—direkt
PyPIpyarrow—direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic-settings—direkt
PyPIpyflwdir—direkt
PyPIpyogrio—direkt
PyPIpyproj—direkt
PyPIpystac—direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIrasterio—direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrio-vrt—direkt
PyPIrioxarray—direkt
PyPIscipy—direkt
PyPIshapely—direkt
PyPItenacity—direkt
PyPItomli—direkt
PyPItomli-w—direkt
PyPIuniversal-pathlib—direkt
PyPIxarray—direkt
PyPIxmltodict—direkt
PyPIxugrid—direkt
PyPIzarr—direkt
PyPIadlfs—indirekt
PyPIautodoc-pydantic—indirekt
PyPIazure-ai-ml—indirekt
PyPIazure-identity—indirekt
PyPIboto3—indirekt
PyPIcartopy—indirekt
PyPIfastparquet—indirekt
PyPIflit—indirekt
PyPIflit-core—indirekt
PyPIgcsfs—indirekt
PyPIh5netcdf—indirekt
PyPIjupyterlab—indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPImyst-parser—indirekt
PyPInbsphinx—indirekt
PyPInotebook—indirekt
PyPIopenpyxl—indirekt
PyPIpandas-stubs—indirekt
PyPIpillow—indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpydata-sphinx-theme—indirekt
PyPIpyet—indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest-cov—indirekt
PyPIpytest-mock—indirekt
PyPIpytest-timeout—indirekt
PyPIpython-dotenv—indirekt
PyPIruff—indirekt
PyPIs3fs—indirekt
PyPIsbom4python—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-autosummary-accessors—indirekt
PyPIsphinx-click—indirekt
PyPIsphinx-design—indirekt
PyPIsphinxcontrib-mermaid—indirekt
PyPItwine—indirekt
PyPItypes-openpyxl—indirekt
PyPItypes-pillow—indirekt
PyPItypes-pyyaml—indirekt
PyPItypes-requests—indirekt
PyPItypes-xmltodict—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:hydromt@1.4.1 zieht 120 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.

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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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.