Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-19 03:33 UTC

IAMconsortium / pyam

Analysis & visualization of energy & climate scenarios

PythonApache-2.0★ 290 Sterne⑂ 132 Forksseit Dez. 2017Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#integrated-assessment#scenario#analysis#iamc-format#visualization#macro-energy#energy-systems#modeling#timeseries-format#integrated-assessment-scenarios#scenario-data#pyam

IAMconsortium/pyam erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (90/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (63/100). Zuletzt vor 3 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

89
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.

89
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 75 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 89 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Integrated Assessment Modeling Consortium (IAMC)Organisation
107 Follower17 öffentliche Reposseit Mai 2016

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIpyam-iamc4.0.029.46444vor 3 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

81Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 3 Tagen
13.8/36Commit-Rhythmus — 20/52 Wochen mit Commits
14.9/18Commit-Volumen — 45 Commits im letzten Jahr
9/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 10 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year45
human_commit_share0,9
days_since_last_push3
active_weeks_last_year20

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 44 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 3 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 79 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count44
latest_release_tagv4.0.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases79
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?

70Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
39.9/60Stars — 290 Stars
17.6/25Forks — 132 Forks
5.8/15Watcher — 12 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks132
stars290
watchers12
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges12
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

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

66Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
7.3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 68 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 33 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled33
top_contributor_share0,676

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
28.4/42Issue-Lösungsquote — 68 % der Issues geschlossen
25/30PR-Annahme — 584/702 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 10/28 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs584
open_issues96
closed_issues201
prs_merged_7d3
prs_decided_7d3
prs_merged_30d3
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,677
closed_unmerged_prs118
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
14.6/25Reichweite des Inhabers — 107 Follower von IAMconsortium
21.1/25Kontohistorie — 17 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers107
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginIAMconsortium
public_repos17
account_age_days3.798

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 3 Tagen
20/20Versionshistorie — 44 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyam-iamc
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish3

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pyam-iamc.readthedocs.io/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 12 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsintegrated-assessment, scenario, analysis, iamc-format, visualization, macro-energy, energy-systems, modeling, timeseries-format, integrated-assessment-scenarios, scenario-data, pyam
has_wikija
homepagehttps://pyam-iamc.readthedocs.io/
docs_sitehttps://pyam-iamc.readthedocs.io/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

68Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
2.2/7.5Code-Review — Found 10/28 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 12 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
6.8/7.5Maintained — 10 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 9
5/5Packaging — packaging workflow detected
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
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 — 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
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_packages109
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:pyam-iamc@4.0.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 109 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.

63Mittel · 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 — 88 von 90 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,978
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile, manuscripts/ORE/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 10 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
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile, manuscripts/ORE/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,1

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.4/55Handhabbare Dateigrößen — 1/85 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes111.276
source_files_sampled85
oversized_source_files1

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 — examples, 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

290GitHub-Sterne
33Mitwirkende
45Commits, letzte 12 Monate
3Tage seit letztem Push
44Releases
1Bus-Faktor
96offene 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 ★ / 132 ⇿
0Sterne
132Forks
43Releases

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.

025507510012515012742018-022022-062026-09
Major 3Minor 30Patch 10

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0Gesamtwert

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 · 2026-10-19 03:32 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
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 10/28 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
9Maintained10 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 9
10Packagingpackaging workflow detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
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 15
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIiam-units>=2021.8.12pyproject.toml
PyPIixmp4>=0.16.4pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.6.0, <3.11pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.0, <2.5pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.2pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.0, <4.0.0pyproject.toml
PyPIPint>=0.16pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0.1pyproject.toml
PyPIscipy>=1.10.0pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.11pyproject.toml
PyPIrequests>2.27.1pyproject.toml
PyPIwquantiles>=0.6pyproject.toml
PyPIXlsxWriter>=3.0.3pyproject.toml
PyPIipykernel(>=7.4.0,<8.0.0)pyproject.toml
PyPIpackaging(>=26.3,<27.0)pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 194

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 15 direkte und 179 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIiam-units2026.8.5direkt
PyPIipykernel7.4.0direkt
PyPIixmp40.16.11direkt
PyPImatplotlib3.10.9direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPIopenpyxl3.1.5direkt
PyPIpackaging26.3direkt
PyPIpandas3.0.6direkt
PyPIpint0.25.3direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIseaborn0.13.2direkt
PyPIwquantiles0.6direkt
PyPIxlsxwriter3.2.9direkt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIalembic1.20.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.5indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.15.1indirekt
PyPIappdirs1.4.4indirekt
PyPIappnope1.0.0indirekt
PyPIast-serialize0.12.1indirekt
PyPIasttokens3.0.2indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIautodocsumm0.2.15indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackoff2.2.1indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIboto31.43.111indirekt
PyPIbotocore1.43.111indirekt
PyPIcached-property2.0.1indirekt
PyPIcachetools5.5.2indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIchardet7.6.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.2indirekt
PyPIclick8.5.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.16.2indirekt
PyPIcoveralls4.1.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdataflows-tabulator1.54.3indirekt
PyPIdatapackage1.15.4indirekt
PyPIdateparser1.4.3indirekt
PyPIdebugpy1.8.22indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIet-xmlfile2.0.0indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfake-useragent2.2.0indirekt
PyPIfaker40.43.0indirekt
PyPIfastjsonschema2.22.2indirekt
PyPIflexcache0.3indirekt
PyPIflexparser0.4indirekt
PyPIfonttools4.66.1indirekt
PyPIgreenlet3.5.6indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh24.4.1indirekt
PyPIhpack4.2.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.27.2indirekt
PyPIhyperframe6.1.0indirekt
PyPIidna3.20indirekt
PyPIijson3.5.1indirekt
PyPIimagesize2.0.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.1indirekt
PyPIipython9.17.1indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIisodate0.7.2indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjsonlines4.0.0indirekt
PyPIjsonpointer3.2.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.10.0indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIkaleido0.2.1indirekt
PyPIkiwisolver1.5.1indirekt
PyPIlibrt0.16.0indirekt
PyPIlinear-tsv1.1.0indirekt
PyPIlitestar2.24.0indirekt
PyPIlitestar-htmx0.5.0indirekt
PyPImako1.4.3indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.4indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImistune3.3.4indirekt
PyPImsgspec0.22.0indirekt
PyPImultidict7.1.0indirekt
PyPImultipart2.0.1indirekt
PyPImypy2.4.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInarwhals2.27.1indirekt
PyPInbclient0.11.0indirekt
PyPInbconvert7.17.1indirekt
PyPInbformat5.11.1indirekt
PyPInbsphinx0.9.8indirekt
PyPInest-asyncio21.7.4indirekt
PyPInumpydoc1.11.0indirekt
PyPIpandas-stubs3.0.5.260914indirekt
PyPIpandera0.34.1indirekt
PyPIpandocfilters1.5.1indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.12.4indirekt
PyPIplotly7.1.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpolars1.44.2indirekt
PyPIpolars-runtime-321.44.2indirekt
PyPIpolyfactory3.3.0indirekt
PyPIpooch1.9.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIpsycopg3.3.6indirekt
PyPIpsycopg-binary3.3.6indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.4indirekt
PyPIpyarrow26.0.0indirekt
PyPIpycparser3.11indirekt
PyPIpydantic2.14.0indirekt
PyPIpydantic-core2.50.0indirekt
PyPIpydantic-settings2.15.0indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpyjwt2.15.1indirekt
PyPIpypandoc1.17indirekt
PyPIpyparsing3.3.3indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-mpl0.19.0indirekt
PyPIpython-calamine0.8.3indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.4indirekt
PyPIpytz2026.5indirekt
PyPIpyzmq27.2.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.9.29indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIrich14.3.4indirekt
PyPIrich-click1.9.9indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIrpds-py2026.9.1indirekt
PyPIruff0.17.0indirekt
PyPIs3transfer0.19.2indirekt
PyPIscse-toolkit2.0.0indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIshelved-cache0.3.1indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsoupsieve2.10indirekt
PyPIsphinx9.0.4indirekt
PyPIsphinx-gallery0.22.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIsqlalchemy2.0.54indirekt
PyPIsqlalchemy-utils0.43.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPItableschema1.21.0indirekt
PyPItabulate0.10.0indirekt
PyPItinycss21.5.1indirekt
PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItornado6.5.10indirekt
PyPItraitlets5.16.1indirekt
PyPItreelib1.8.0indirekt
PyPItypeguard4.6.0indirekt
PyPItyper0.27.3indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspect0.9.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPItzdata2026.5indirekt
PyPItzlocal5.4.4indirekt
PyPIunfccc-di-api4.0.4indirekt
PyPIunicodecsv0.14.1indirekt
PyPIurllib32.8.0indirekt
PyPIwbdata1.1.0indirekt
PyPIwcwidth0.9.2indirekt
PyPIwebencodings0.6.1indirekt
PyPIxarray2026.9.0indirekt
PyPIxlrd2.0.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pyam-iamc@4.0.0 zieht 109 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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