Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-13 22:42 UTC

OCHA-DAP / hdx-python-utilities

A range of helpful utilities for Python developers including streaming tabular data, date parsing, JSON and YAML handling, dictionary and list utilities

PythonMIT★ 10 Sterne⑂ 7 Forksseit Okt. 2017Auf GitHub ansehen ↗

ArtBibliothekwie das ermittelt wird

#datetime #hdx #json #logging #utilities #yaml #stream-processing #tabular-data

OCHA-DAP/hdx-python-utilities erreicht einen Gesundheitsindex von 78 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (95/100) ab, am schwächsten bei Security (49/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

gesamt / 100

Gut

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.

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)

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 67 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 78 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

UN-OCHA Humanitarian Data Exchange ProjectOrganisation

275 Follower556 öffentliche Reposseit Juli 2013

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht	Tags
PyPI	hdx-python-utilities	4.2.1	62.597	270	vor 0 Tagen	hdx date datetime dict json library list streaming tabular-data time timezone utilities yaml

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

75Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

59Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

36/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
8.3/36	Commit-Rhythmus — 12/52 Wochen mit Commits
14.1/18	Commit-Volumen — 36 Commits im letzten Jahr
1/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	36
human_commit_share	1
days_since_last_push	0
active_weeks_last_year	12

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 96 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 29 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	96
latest_release_tag	4.2.1
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	0
mean_days_between_releases	29

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?

49Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

28Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

15.5/60	Stars — 10 Stars
6.5/25	Forks — 7 Forks
6.2/15	Watcher — 14 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	7
stars	10
watchers	14
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

50Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
0/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	4
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	coveralls.io, github.com, shields.io
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

80Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

64/80	Downloads pro Monat — 62.597 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	hdx-python-utilities
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	62.597
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?

63Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

17Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.1/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 95 % der Commits
4.1/13.5	Breite der Beitragenden — 3 Beitragende
3/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	3
top_contributor_share	0,95

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

79Gut

Wie die Bewertung erfolgt

42/42	Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
26.4/30	PR-Annahme — 51/58 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	51
open_issues	0
closed_issues	3
prs_merged_7d	1
prs_decided_7d	1
prs_merged_30d	2
prs_decided_30d	2
issue_closed_ratio	1
closed_unmerged_prs	7
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain
17.5/25	Reichweite des Inhabers — 275 Follower von OCHA-DAP
25/25	Kontohistorie — 556 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	275
owner_type	Organization
is_verified	nein
owner_login	OCHA-DAP
public_repos	556
account_age_days	4.828

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20	Versionshistorie — 270 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	hdx-python-utilities
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

95Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
18/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 11 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	ja

Dokumentation

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://hdx-python-utilities.readthedocs.io/en/latest/
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 8 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	datetime, hdx, json, logging, utilities, yaml, stream-processing, tabular-data
has_wiki	ja
homepage	https://hdx-python-utilities.readthedocs.io/en/latest/
docs_site	https://hdx-python-utilities.readthedocs.io/en/latest/
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

49Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

36Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5	Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.2/2.5	CI-Tests — 11 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5	Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
0.8/7.5	Maintained — 2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
0/5	Packaging — keine Daten
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
6/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 22 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	3,6

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

35/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	44
affected_packages	10
assessed_packages	100
unassessed_packages	0
affected_by_severity	critical 1, high 4, moderate 4, low 1
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 100 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 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.

53Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

64Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — CLAUDE.md
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
18.7/40	Lesbare Commit-Historie — 35 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,35
agent_instruction_files	CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes	4.422

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

45Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

0/18	Bootstrap mit einem Befehl
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11	Statische Typprüfung
10/10	Reproduzierbare Umgebung — lockfile
2/10	Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8	Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	uv.lock
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	—
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0,01
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55	Handhabbare Dateigrößen — 0/50 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	59.973
source_files_sampled	50
oversized_source_files	0

Eckdaten

10GitHub-Sterne

3Mitwirkende

36Commits, letzte 12 Monate

0Tage seit letztem Push

96Releases

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:hdx-python-utilities@4.2.1; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 7 ⇿

0Sterne

7Forks

94Releases

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.

Major 1Minor 9Patch 84

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.6 / 10

3.6Gesamtwert

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 · 2026-10-13 22:42 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
5	Branch-Protection	branch protection is not maximal on development and all release branches
9	CI-Tests	11 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
3	Contributors	project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
1	Maintained	2 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 1
k. A.	Packaging	packaging workflow not detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
8	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	22 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 16

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
PyPI	frictionless	`>=5.19.0`	pyproject.toml
PyPI	openpyxl	`>=3.1.2`	pyproject.toml
PyPI	tableschema-to-template	`>=0.0.13`	pyproject.toml
PyPI	xlrd	`>=2.0.1`	pyproject.toml
PyPI	xlwt	`>=1.3.0`	pyproject.toml
PyPI	ijson	`>=3.5.0`	pyproject.toml
PyPI	jsonlines	`>=4.0.0`	pyproject.toml
PyPI	typing_extensions	`—`	pyproject.toml
PyPI	loguru	`—`	pyproject.toml
PyPI	pyphonetics	`—`	pyproject.toml
PyPI	rapidfuzz	`—`	pyproject.toml
PyPI	python-dateutil	`>=2.9.0, <2.9.1`	pyproject.toml
PyPI	ratelimit	`—`	pyproject.toml
PyPI	requests-file	`—`	pyproject.toml
PyPI	ruamel.yaml	`—`	pyproject.toml
PyPI	xlsx2csv	`==0.8.4`	pyproject.toml

Alle Abhängigkeiten 100

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 17 direkte und 83 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	frictionless	`5.19.0`	direkt
PyPI	ijson	`3.5.0`	direkt
PyPI	jsonlines	`4.0.0`	direkt
PyPI	loguru	`0.7.3`	direkt
PyPI	openpyxl	`3.1.5`	direkt
PyPI	pyphonetics	`0.5.3`	direkt
PyPI	python-dateutil	`2.9.0.post0`	direkt
PyPI	rapidfuzz	`3.14.5`	direkt
PyPI	rapidfuzz	`3.14.6`	direkt
PyPI	ratelimit	`2.2.1`	direkt
PyPI	requests-file	`3.0.1`	direkt
PyPI	ruamel-yaml	`0.19.1`	direkt
PyPI	tableschema-to-template	`0.0.13`	direkt
PyPI	typing-extensions	`4.15.0`	direkt
PyPI	xlrd	`2.0.2`	direkt
PyPI	xlsx2csv	`0.8.4`	direkt
PyPI	xlwt	`1.3.0`	direkt
PyPI	annotated-types	`0.7.0`	indirekt
PyPI	astdoc	`1.3.2`	indirekt
PyPI	attrs	`25.4.0`	indirekt
PyPI	babel	`2.17.0`	indirekt
PyPI	backrefs	`6.1`	indirekt
PyPI	beautifulsoup4	`4.14.3`	indirekt
PyPI	certifi	`2026.1.4`	indirekt
PyPI	cfgv	`3.5.0`	indirekt
PyPI	chardet	`7.4.3`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.4.4`	indirekt
PyPI	click	`8.3.1`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	coverage	`7.13.2`	indirekt
PyPI	cydifflib	`1.2.0`	indirekt
PyPI	distlib	`0.4.0`	indirekt
PyPI	dnspython	`2.8.0`	indirekt
PyPI	email-validator	`2.3.0`	indirekt
PyPI	et-xmlfile	`2.0.0`	indirekt
PyPI	exceptiongroup	`1.3.1`	indirekt
PyPI	filelock	`3.20.3`	indirekt
PyPI	ghp-import	`2.1.0`	indirekt
PyPI	html5lib	`1.1`	indirekt
PyPI	humanize	`4.15.0`	indirekt
PyPI	identify	`2.6.16`	indirekt
PyPI	idna	`3.11`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirekt
PyPI	isodate	`0.7.2`	indirekt
PyPI	jinja2	`3.1.6`	indirekt
PyPI	jsonschema	`4.26.0`	indirekt
PyPI	jsonschema-specifications	`2025.9.1`	indirekt
PyPI	markdown	`3.10.1`	indirekt
PyPI	markdown-it-py	`4.0.0`	indirekt
PyPI	marko	`2.2.2`	indirekt
PyPI	markupsafe	`3.0.3`	indirekt
PyPI	mdurl	`0.1.2`	indirekt
PyPI	mergedeep	`1.3.4`	indirekt
PyPI	mkapi	`4.5.0`	indirekt
PyPI	mkdocs	`1.6.1`	indirekt
PyPI	mkdocs-get-deps	`0.2.0`	indirekt
PyPI	mkdocs-material	`9.7.1`	indirekt
PyPI	mkdocs-material-extensions	`1.3.1`	indirekt
PyPI	nodeenv	`1.10.0`	indirekt
PyPI	packaging	`26.0`	indirekt
PyPI	paginate	`0.5.7`	indirekt
PyPI	pathspec	`1.0.3`	indirekt
PyPI	petl	`1.7.17`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.5.1`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirekt
PyPI	pre-commit	`4.5.1`	indirekt
PyPI	pydantic	`2.12.5`	indirekt
PyPI	pydantic-core	`2.41.5`	indirekt
PyPI	pygments	`2.19.2`	indirekt
PyPI	pymdown-extensions	`10.20.1`	indirekt
PyPI	pytest	`9.0.2`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`7.0.0`	indirekt
PyPI	pytest-loguru	`0.4.0`	indirekt
PyPI	pytest-mock	`3.15.1`	indirekt
PyPI	python-slugify	`8.0.4`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirekt
PyPI	pyyaml-env-tag	`1.1`	indirekt
PyPI	referencing	`0.37.0`	indirekt
PyPI	requests	`2.32.5`	indirekt
PyPI	rfc3986	`2.0.0`	indirekt
PyPI	rich	`14.3.1`	indirekt
PyPI	rpds-py	`0.30.0`	indirekt
PyPI	ruff	`0.14.13`	indirekt
PyPI	shellingham	`1.5.4`	indirekt
PyPI	simpleeval	`1.0.3`	indirekt
PyPI	six	`1.17.0`	indirekt
PyPI	soupsieve	`2.8.3`	indirekt
PyPI	tabulate	`0.9.0`	indirekt
PyPI	text-unidecode	`1.3`	indirekt
PyPI	tomli	`2.4.0`	indirekt
PyPI	typer	`0.21.1`	indirekt
PyPI	typing-inspection	`0.4.2`	indirekt
PyPI	unidecode	`1.4.0`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.6.3`	indirekt
PyPI	validators	`0.35.0`	indirekt
PyPI	virtualenv	`20.36.1`	indirekt
PyPI	watchdog	`6.0.0`	indirekt
PyPI	webencodings	`0.5.1`	indirekt
PyPI	win32-setctime	`1.2.0`	indirekt
PyPI	xlsxwriter	`3.2.9`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 10

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 100 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 10 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
simpleeval	`1.0.3`	indirekt	kritisch	2	`1.0.5`
pymdown-extensions	`10.20.1`	indirekt	hoch	6	`11.0.1`
soupsieve	`2.8.3`	indirekt	hoch	8	`2.9.0`
urllib3	`2.6.3`	indirekt	hoch	10	`2.8.0`
virtualenv	`20.36.1`	indirekt	hoch	8	`21.7.13`
idna	`3.11`	indirekt	mittel	2	`3.15`
mkdocs-material	`9.7.1`	indirekt	mittel	2	`9.7.7`
pytest	`9.0.2`	indirekt	mittel	2	`9.0.3`
requests	`2.32.5`	indirekt	mittel	2	`2.33.0`
pygments	`2.19.2`	indirekt	niedrig	2	`2.20.0`

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

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

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.

Software-Gesundheitsindex

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