Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-13 00:25 UTC

PennyLaneAI / pennylane

PennyLane is an open-source quantum software platform for quantum computing, quantum machine learning, and quantum chemistry. Create meaningful quantum algorithms, from inspiration to implementation.

PythonApache-2.0★ 3.404 Sterne⑂ 851 Forksseit Apr. 2018Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugPluginBibliothekwie das ermittelt wird
#quantum#machine-learning#deep-learning#neural-network#optimization#quantum-computing#quantum-machine-learning#automatic-differentiation#tensorflow#pytorch#autograd#qiskit#cirq#differentiable-computing#quantum-chemistry#qml#jax#python

PennyLaneAI/pennylane erreicht einen Gesundheitsindex von 98 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (100/100) ab, am schwächsten bei Security (58/100). Zuletzt heute aktualisiert. 9 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

98
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.

98
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 87 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 98 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

PennyLaneAIOrganisation
648 Follower41 öffentliche Reposseit Apr. 2020

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIpennylane0.45.1-70vor 47 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

100Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.400 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_year1.400
human_commit_share0,98
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 75 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 47 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 35,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count75
latest_release_tagv0.45.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release47
mean_days_between_releases35,4
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?

91Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
57.3/60Stars — 3.404 Stars
24.4/25Forks — 851 Forks
9.3/15Watcher — 49 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks851
stars3.404
watchers49
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 (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

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

90Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

97Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
54/54Bus-Faktor — 9 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
19.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 11 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 98 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 18 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor9
contributors_sampled98
top_contributor_share0,114

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
35.1/42Issue-Lösungsquote — 84 % der Issues geschlossen
24.3/30PR-Annahme — 6.532/8.059 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 24/29 approved changesets -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs6.532
open_issues270
closed_issues1.378
prs_merged_7d21
prs_decided_7d27
prs_merged_30d48
prs_decided_30d57
issue_closed_ratio0,836
closed_unmerged_prs1.527
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
20.2/25Reichweite des Inhabers — 648 Follower von PennyLaneAI
23.8/25Kontohistorie — 41 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers648
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginPennyLaneAI
public_repos41
account_age_days2.301
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 47 Tagen
20/20Versionshistorie — 70 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespennylane
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish47

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 27 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .pylintrc
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 25 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pennylane.ai
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 18 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsquantum, machine-learning, deep-learning, neural-network, optimization, quantum-computing, quantum-machine-learning, automatic-differentiation, tensorflow, pytorch, autograd, qiskit, cirq, differentiable-computing, quantum-chemistry, qml, jax, python
has_wikinein
homepagehttps://pennylane.ai
docs_sitehttps://pennylane.ai
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

58Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 25 out of 25 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
6/7.5Code-Review — Found 24/29 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 18 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — 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 — 125 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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_packages21
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:pennylane@0.45.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 21 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.

71Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 85 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,867
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes3.656

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

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, doc/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .pylintrc
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
6/10Belegte Agentenpraxis — 3 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, doc/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
52.6/55Handhabbare Dateigrößen — 57/1.333 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes477.553
source_files_sampled1.333
oversized_source_files57

Eckdaten

3.404GitHub-Sterne
98Mitwirkende
1.400Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
75Releases
9Bus-Faktor
270offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 17 authors (cap 12)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 851 ⇿
0Sterne
851Forks
75Releases

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.

02004006008001.000842142018-112022-092026-08
Major 0Minor 45Patch 23

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.8 / 10
4.8Gesamtwert

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 · 2026-08-13 00:24 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
1Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests25 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 24/29 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 18 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous 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
0Vulnerabilities125 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 15
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIscipy—pyproject.toml
PyPInetworkx—pyproject.toml
PyPIrustworkx>=0.14.0pyproject.toml
PyPIautograd<1.9pyproject.toml
PyPIappdirs—pyproject.toml
PyPIautoray==0.8.10pyproject.toml
PyPIcachetools—pyproject.toml
PyPIpennylane-lightning>=0.45pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPItomlkit—pyproject.toml
PyPItyping_extensions—pyproject.toml
PyPIpackaging—pyproject.toml
PyPIdiastatic-malt—pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0pyproject.toml
PyPIgast—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 304

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 15 direkte und 289 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIappdirs1.4.4direkt
PyPIautograd1.8.0direkt
PyPIautoray0.8.4direkt
PyPIcachetools5.3.3direkt
PyPIdiastatic-malt2.15.2direkt
PyPIgast0.7.0direkt
PyPInetworkx3.1direkt
PyPInumpy2.2.0direkt
PyPIpackaging26.0direkt
PyPIpennylane-lightning0.44.0direkt
PyPIrequests2.33.0direkt
PyPIrustworkx0.17.1direkt
PyPIscipy1.17.0direkt
PyPItomlkit0.14.0direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPIabsl-py2.4.0indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohttp3.13.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.13.2indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIanywidget0.9.21indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIargcomplete3.6.3indirekt
PyPIargon2-cffi25.1.0indirekt
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirekt
PyPIarrow1.4.0indirekt
PyPIastroid4.0.3indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIastunparse1.6.3indirekt
PyPIasync-lru2.1.0indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbartiq0.12.1indirekt
PyPIbasis-set-exchange0.11indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIblack26.3.1indirekt
PyPIbleach6.3.0indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIbuild1.4.0indirekt
PyPIcertifi2026.1.4indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIchex0.1.91indirekt
PyPIcirq-core1.5.0indirekt
PyPIclarabel0.11.1indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcotengra0.7.5indirekt
PyPIcoverage7.13.3indirekt
PyPIcryptography46.0.6indirekt
PyPIcvxopt1.3.2indirekt
PyPIcvxpy1.8.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIcytoolz1.1.0indirekt
PyPIdash4.0.0indirekt
PyPIdebugpy1.8.20indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdeprecation2.1.0indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdocutils0.20indirekt
PyPIduet0.2.9indirekt
PyPIentrypoints0.4indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfilelock3.20.3indirekt
PyPIflaky3.8.1indirekt
PyPIflask3.1.2indirekt
PyPIfonttools4.61.1indirekt
PyPIfqdn1.5.1indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.1.0indirekt
PyPIfxpmath0.4.9indirekt
PyPIgalois0.4.10indirekt
PyPIgeometric1.1indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.46indirekt
PyPIgraphviz0.20.3indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh5py3.15.1indirekt
PyPIhighspy1.12.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIibm-cloud-sdk-core3.24.4indirekt
PyPIibm-platform-services0.73.2indirekt
PyPIidentify2.6.16indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIimportlib-resources6.5.2indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel7.1.0indirekt
PyPIipython9.10.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.8indirekt
PyPIisoduration20.11.0indirekt
PyPIisort7.0.0indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjax0.7.1indirekt
PyPIjaxlib0.7.1indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjson50.13.0indirekt
PyPIjsonpointer3.0.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.8.0indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyter-events0.12.0indirekt
PyPIjupyter-lsp2.3.0indirekt
PyPIjupyter-server2.17.0indirekt
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirekt
PyPIjupyterlab4.5.7indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIkahypar1.3.5indirekt
PyPIkiwisolver1.4.9indirekt
PyPIlark1.3.1indirekt
PyPIlatexcodec3.0.1indirekt
PyPIllvmlite0.46.0indirekt
PyPIlxml6.0.2indirekt
PyPIm2r20.3.4indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib3.10.0indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImistune0.8.4indirekt
PyPIml-dtypes0.5.4indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInarwhals2.16.0indirekt
PyPInbclient0.10.4indirekt
PyPInbconvert6.5.4indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInotebook7.5.6indirekt
PyPInotebook-shim0.2.4indirekt
PyPInumba0.63.1indirekt
PyPInvidia-cublas-cu1212.8.4.1indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti-cu1212.8.90indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc-cu1212.8.93indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime-cu1212.8.90indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu129.10.2.21indirekt
PyPInvidia-cufft-cu1211.3.3.83indirekt
PyPInvidia-cufile-cu121.13.1.3indirekt
PyPInvidia-curand-cu1210.3.9.90indirekt
PyPInvidia-cusolver-cu1211.7.3.90indirekt
PyPInvidia-cusparse-cu1212.5.8.93indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu120.7.1indirekt
PyPInvidia-nccl-cu122.27.5indirekt
PyPInvidia-nvjitlink-cu1212.8.93indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu123.3.20indirekt
PyPInvidia-nvtx-cu1212.8.90indirekt
PyPIopenfermion1.6.1indirekt
PyPIopenfermionpyscf0.5indirekt
PyPIopenqasm31.0.1indirekt
PyPIopt-einsum3.4.0indirekt
PyPIoptax0.2.6indirekt
PyPIosqp1.1.0indirekt
PyPIoverrides7.7.0indirekt
PyPIpandas2.3.3indirekt
PyPIpandocfilters1.5.1indirekt
PyPIparso0.8.5indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIpennylane-qiskit0.45.0.dev0indirekt
PyPIpennylane-sphinx-theme0.26.0indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.2.0indirekt
PyPIplatformdirs4.5.1indirekt
PyPIplotly6.5.2indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.5.1indirekt
PyPIprometheus-client0.24.1indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpropcache0.4.1indirekt
PyPIprotobuf6.33.5indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIpsygnal0.15.1indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpubchempy1.0.5indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpy1.11.0indirekt
PyPIpybtex0.25.1indirekt
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PyPItensornetwork0.3.0indirekt
PyPItermcolor3.3.0indirekt
PyPIterminado0.18.1indirekt
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PyPItoolz1.1.0indirekt
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PyPItqdm4.67.3indirekt
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PyPItriton3.5.1indirekt
PyPItzdata2025.3indirekt
PyPIunidecode1.4.0indirekt
PyPIuri-template1.3.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIvirtualenv20.36.1indirekt
PyPIwcwidth0.5.3indirekt
PyPIwebcolors25.10.0indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsocket-client1.9.0indirekt
PyPIwerkzeug3.1.5indirekt
PyPIwheel0.46.3indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIxanadu-sphinx-theme0.17.0indirekt
PyPIyarl1.22.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pennylane@0.45.1 zieht 21 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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