Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-09 03:58 UTC

Loop3D / LoopStructural

LoopStructural is an open-source 3D structural geological modelling library.

PythonMIT★ 296 Sterne⑂ 58 Forksseit Apr. 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#geoscience#geology#interpolation#geology-modelling#structural-geology#folds#faults#kinematics#implicit-modelling#3d-modelling

Loop3D/LoopStructural erreicht einen Gesundheitsindex von 88 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (94/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (56/100). Zuletzt vor 3 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

88
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.

88
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 74 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 88 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Loop3DOrganisation
106 Follower76 öffentliche Reposseit Dez. 2018

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPILoopStructural1.8.23.84681vor 11 Tagenearth-sciencesgeology3-d-modellingstructural-geologyuncertainty

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

86Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 3 Tagen
12.5/36Commit-Rhythmus — 18/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 206 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year206
human_commit_share0,79
days_since_last_push3
active_weeks_last_year18

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 3 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 5,5 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagmap2loop-v3.5.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases5,5
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?

56Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
40.1/60Stars — 296 Stars
14.6/25Forks — 58 Forks
5.6/15Watcher — 11 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks58
stars296
watchers11
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesbadge.fury.io, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
47.8/80Downloads pro Monat — 3.846 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesLoopStructural
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3.846
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)

34Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 95 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 12 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled12
top_contributor_share0,946

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
37.8/42Issue-Lösungsquote — 90 % der Issues geschlossen
27.3/30PR-Annahme — 222/244 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/16 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs222
open_issues9
closed_issues81
prs_merged_7d2
prs_decided_7d2
prs_merged_30d6
prs_decided_30d6
issue_closed_ratio0,9
closed_unmerged_prs22
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

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
14.6/25Reichweite des Inhabers — 106 Follower von Loop3D
25/25Kontohistorie — 76 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 7 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers106
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginLoop3D
public_repos76
account_age_days2.867

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 11 Tagen
20/20Versionshistorie — 81 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesLoopStructural
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish11

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

94Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 11 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 20 out of 23 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://Loop3d.org/LoopStructural/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 10 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsgeoscience, geology, interpolation, geology-modelling, structural-geology, folds, faults, kinematics, implicit-modelling, 3d-modelling
has_wikija
homepage—
docs_sitehttps://Loop3d.org/LoopStructural/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

64Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

55Mittel
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 — 20 out of 23 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
0/7.5Code-Review — Found 0/16 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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 — 30 commit(s) and 1 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
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
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
0/7.5Vulnerabilities — 51 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,5
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_packages50
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:LoopStructural@1.8.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 50 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.

67Gut · 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 — 75 von 79 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,949
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 7 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 7 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,07
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,07

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.2/55Handhabbare Dateigrößen — 5/352 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes71.695
source_files_sampled352
oversized_source_files5

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
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
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

296GitHub-Sterne
12Mitwirkende
206Commits, letzte 12 Monate
3Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
9offene 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 ★ / 58 ⇿
0Sterne
58Forks
93Releases

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.

01020304050605622020-062023-082026-09
Major 0Minor 7Patch 79

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.5 / 10
5.5Gesamtwert

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 · 2026-10-09 03:57 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-Tests20 out of 23 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/16 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 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
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities51 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 7
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIloop-common>=0.0.1,<0.1.0pyproject.toml
PyPIloop-interpolation>=0.0.1,<0.1.0pyproject.toml
PyPInumpy>=1.18pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPIscipy—pyproject.toml
PyPIscikit-image—pyproject.toml
PyPIscikit-learn—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 318

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 23 direkte und 295 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIloop-common—direkt
PyPIloop-common0.0.2direkt
PyPIloop-interpolation0.0.2direkt
PyPInumpy—direkt
PyPInumpy2.0.2direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPIpandas—direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIpandas3.0.5direkt
PyPIscikit-image—direkt
PyPIscikit-image0.24.0direkt
PyPIscikit-image0.25.2direkt
PyPIscikit-image0.26.0direkt
PyPIscikit-learn—direkt
PyPIscikit-learn1.6.1direkt
PyPIscikit-learn1.7.2direkt
PyPIscikit-learn1.9.0direkt
PyPIscipy—direkt
PyPIscipy1.13.1direkt
PyPIscipy1.15.3direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIscipy1.18.0direkt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiohttp3.13.5indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalabaster0.7.16indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIappdirs1.4.4indirekt
PyPIargon2-cffi25.1.0indirekt
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirekt
PyPIarrow1.4.0indirekt
PyPIasttokens3.0.2indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbeartype—indirekt
PyPIbeartype0.22.2indirekt
PyPIbeartype0.22.9indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.6.3indirekt
PyPIbleach6.2.0indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcftime1.6.4.post1indirekt
PyPIcftime1.6.5indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIcmcrameri1.9indirekt
PyPIcmocean4.0.3indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolorcet3.1.0indirekt
PyPIcolorcet3.2.1indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.0indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIcyclopts4.22.1indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdill—indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIdocutils0.17.1indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfonttools4.60.2indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfqdn1.5.1indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.6.0indirekt
PyPIgeoh5py0.1.6indirekt
PyPIgeoh5py0.13.0indirekt
PyPIgeopandas—indirekt
PyPIgeopandas1.0.1indirekt
PyPIgeopandas1.1.4indirekt
PyPIh5py3.14.0indirekt
PyPIh5py3.15.1indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimageio2.37.2indirekt
PyPIimageio2.37.4indirekt
PyPIimagesize1.5.0indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIimportlib-resources6.5.2indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipython8.18.1indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIipython9.15.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.8indirekt
PyPIisoduration20.11.0indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjsonpointer3.0.0indirekt
PyPIjsonpointer3.1.1indirekt
PyPIjsonschema4.25.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.6.3indirekt
PyPIjupyter-client8.9.1indirekt
PyPIjupyter-core5.8.1indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyter-events0.12.1indirekt
PyPIjupyter-server2.18.2indirekt
PyPIjupyter-server2.20.0indirekt
PyPIjupyter-server-proxy3.2.4indirekt
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIkiwisolver1.4.7indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlark1.3.1indirekt
PyPIlatexcodec3.0.1indirekt
PyPIlazy-loader0.5indirekt
PyPIloopprojectfile0.2.2indirekt
PyPIloopsolver0.1.0indirekt
PyPIloopstructural—indirekt
PyPIloopstructural1.8.3indirekt
PyPIlxml6.1.1indirekt
PyPImap2loop3.5.0indirekt
PyPImarkdown-it-py2.2.0indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib3.10.9indirekt
PyPImatplotlib3.11.1indirekt
PyPImatplotlib3.9.4indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImdit-py-plugins0.3.5indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImeshio5.3.5indirekt
PyPImistune3.3.4indirekt
PyPImore-itertools10.8.0indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImsgpack1.1.2indirekt
PyPImsgpack1.2.1indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImyst-parser—indirekt
PyPImyst-parser1.0.0indirekt
PyPImyst-parser4.0.1indirekt
PyPImyst-parser5.1.0indirekt
PyPInarwhals2.24.0indirekt
PyPInbclient0.10.2indirekt
PyPInbclient0.11.0indirekt
PyPInbconvert7.17.1indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPInest-asyncio21.7.2indirekt
PyPInetcdf41.7.2indirekt
PyPInetcdf41.7.3indirekt
PyPInetcdf41.7.4indirekt
PyPInetworkx—indirekt
PyPInetworkx3.2.1indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPIoverrides7.7.0indirekt
PyPIowslib—indirekt
PyPIowslib0.31.0indirekt
PyPIowslib0.35.0indirekt
PyPIowslib0.36.0indirekt
PyPIpackaging—indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpandocfilters1.5.1indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow11.3.0indirekt
PyPIpillow12.2.0indirekt
PyPIplatformdirs4.11.0indirekt
PyPIplatformdirs4.4.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpooch1.5.2indirekt
PyPIpooch1.9.0indirekt
PyPIprometheus-client0.25.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpropcache0.4.1indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpybtex0.26.1indirekt
PyPIpybtex-docutils1.0.3indirekt
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PyPIwebcolors25.10.0indirekt
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PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIwslink2.5.0indirekt
PyPIwslink2.5.7indirekt
PyPIyarl1.22.0indirekt
PyPIyarl1.24.5indirekt
PyPIzipp3.23.1indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:LoopStructural@1.8.2 zieht 50 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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