Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-20 03:38 UTC

SpamScope / mail-parser

A tool that parses emails by enhancing the Python standard library, extracting all details into a comprehensive object.

PythonApache-2.0★ 458 Sterne⑂ 111 Forksseit Aug. 2016Auf GitHub ansehen ↗

ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

#mail-analyzer #mail #mail-parser #python #python3 #outlook #docker-image #docker #mailparser #security

SpamScope/mail-parser erreicht einen Gesundheitsindex von 84 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (92/100) ab, am schwächsten bei Security (55/100). Zuletzt vor 17 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

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.

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 71 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 84 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

SpamScopeOrganisation

8 Follower6 öffentliche Reposseit Aug. 2016

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	mail-parser	4.8.0	3.167.945	75	vor 18 Tagen	email forensics mail malware parser phishing security spam threat-detection

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

78Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

63Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

28.8/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 17 Tagen
8.3/36	Commit-Rhythmus — 12/52 Wochen mit Commits
16.3/18	Commit-Volumen — 65 Commits im letzten Jahr
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	65
human_commit_share	0,99
days_since_last_push	17
active_weeks_last_year	12

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 42 Releases veröffentlicht
36/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 18 Tagen
27/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 12,5 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	42
latest_release_tag	4.8.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	18
mean_days_between_releases	12,5

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?

69Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

66Gut

Wie die Bewertung erfolgt

43.1/60	Stars — 458 Stars
17/25	Forks — 111 Forks
5.6/15	Watcher — 11 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	111
stars	458
watchers	11
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 (Apache-2.0)
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	3
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	coveralls.io, shields.io
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

80/80	Downloads pro Monat — 3.167.945 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	mail-parser
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	3.167.945
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?

60Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

27Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.3/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 94 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 23 Beitragende
3/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	23
top_contributor_share	0,941

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

71Gut

Wie die Bewertung erfolgt

42/42	Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
20.2/30	PR-Annahme — 54/80 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/28 approved changesets -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	54
open_issues	0
closed_issues	100
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	4
prs_decided_30d	4
issue_closed_ratio	1
closed_unmerged_prs	26
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

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20	Verifizierte Domain
6.9/25	Reichweite des Inhabers — 8 Follower von SpamScope
18.2/25	Kontohistorie — 6 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	8
owner_type	Organization
is_verified	nein
owner_login	SpamScope
public_repos	6
account_age_days	3.704

Paketpflege

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 18 Tagen
20/20	Versionshistorie — 75 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	mail-parser
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	18

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 1 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
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	ja

Dokumentation

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://pypi.python.org/pypi/mail-parser
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 10 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	mail-analyzer, mail, mail-parser, python, python3, outlook, docker-image, docker, mailparser, security
has_wiki	nein
homepage	https://pypi.python.org/pypi/mail-parser
docs_site	https://pypi.python.org/pypi/mail-parser
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

55Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

44Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5	CI-Tests — 8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 2/28 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
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
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
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 17 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	4,4

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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	33
affected_packages	7
assessed_packages	129
unassessed_packages	0
affected_by_severity	critical 1, high 2, moderate 4
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. 129 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.

75Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

83Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md, .github/instructions/containerization-docker-best-practices.instructions.md, .github/instructions/github-actions-ci-cd-best-practices.instructions.md, .github/instructions/markdown.instructions.md, .github/instructions/python.instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
15/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.remnux.org/llms.txt)
22.6/40	Lesbare Commit-Historie — 42 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	ja
llms_txt_url	https://docs.remnux.org/llms.txt
legible_history_share	0,424
agent_instruction_files	.github/copilot-instructions.md, .github/instructions/containerization-docker-best-practices.instructions.md, .github/instructions/github-actions-ci-cd-best-practices.instructions.md, .github/instructions/markdown.instructions.md, .github/instructions/python.instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes	52.601

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

77Gut

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11	Statische Typprüfung
10/10	Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
8/10	Belegte Agentenpraxis — 4 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8	Automatisierte Wartung — 1 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
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	ja
typed_language	nein
bootstrap_files	Makefile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	—
agent_commit_share	0,04
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0,01

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
52.8/55	Handhabbare Dateigrößen — 1/25 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	109.658
source_files_sampled	25
oversized_source_files	1

Eckdaten

458GitHub-Sterne

23Mitwirkende

65Commits, letzte 12 Monate

17Tage seit letztem Push

42Releases

1Bus-Faktor

0offene 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 ★ / 111 ⇿

0Sterne

111Forks

37Releases

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 4Minor 22Patch 10

Jeder Punkt umfasst 9 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.4 / 10

4.4Gesamtwert

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 · 2026-10-20 03:38 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
0	Branch-Protection	branch protection not enabled on development/release branches
10	CI-Tests	8 out of 8 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 2/28 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
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow 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
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	17 existing vulnerabilities detected

Alle Abhängigkeiten 129

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 129 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	anyio	`4.12.1`	indirekt
PyPI	anyio	`4.15.1`	indirekt
PyPI	backports-tarfile	`1.2.0`	indirekt
PyPI	backports-zstd	`1.7.0`	indirekt
PyPI	beautifulsoup4	`4.15.0`	indirekt
PyPI	build	`1.4.4`	indirekt
PyPI	build	`1.6.1`	indirekt
PyPI	certifi	`2026.7.22`	indirekt
PyPI	cffi	`2.0.0`	indirekt
PyPI	cffi	`2.1.1`	indirekt
PyPI	cfgv	`3.4.0`	indirekt
PyPI	cfgv	`3.5.0`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.5.2`	indirekt
PyPI	click	`8.1.8`	indirekt
PyPI	click	`8.5.0`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	colorclass	`2.2.2`	indirekt
PyPI	compressed-rtf	`1.0.7`	indirekt
PyPI	coverage	`7.10.7`	indirekt
PyPI	coverage	`7.16.2`	indirekt
PyPI	cryptography	`47.0.0`	indirekt
PyPI	cryptography	`50.0.2`	indirekt
PyPI	distlib	`0.4.3`	indirekt
PyPI	distro	`1.9.0`	indirekt
PyPI	docutils	`0.23`	indirekt
PyPI	easygui	`0.98.3`	indirekt
PyPI	ebcdic	`2.0.1`	indirekt
PyPI	exceptiongroup	`1.3.1`	indirekt
PyPI	extract-msg	`0.56.1`	indirekt
PyPI	filelock	`3.19.1`	indirekt
PyPI	filelock	`4.0.7`	indirekt
PyPI	h11	`0.16.0`	indirekt
PyPI	hatch	`1.15.1`	indirekt
PyPI	hatch	`1.18.1`	indirekt
PyPI	hatchling	`1.27.0`	indirekt
PyPI	hatchling	`1.32.4`	indirekt
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirekt
PyPI	httpcore2	`2.13.1`	indirekt
PyPI	httpx	`0.28.1`	indirekt
PyPI	httpx2	`2.13.1`	indirekt
PyPI	httpx2-jsfetch	`1.0`	indirekt
PyPI	hyperlink	`21.0.0`	indirekt
PyPI	id	`1.6.1`	indirekt
PyPI	identify	`2.6.15`	indirekt
PyPI	identify	`2.6.20`	indirekt
PyPI	idna	`3.20`	indirekt
PyPI	importlib-metadata	`8.7.1`	indirekt
PyPI	importlib-metadata	`9.0.1`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.1.0`	indirekt
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirekt
PyPI	jaraco-classes	`3.4.0`	indirekt
PyPI	jaraco-context	`6.1.1`	indirekt
PyPI	jaraco-context	`6.1.2`	indirekt
PyPI	jaraco-functools	`4.4.0`	indirekt
PyPI	jaraco-functools	`4.6.0`	indirekt
PyPI	jeepney	`0.9.0`	indirekt
PyPI	keyring	`25.7.0`	indirekt
PyPI	lark	`1.3.1`	indirekt
PyPI	markdown-it-py	`3.0.0`	indirekt
PyPI	markdown-it-py	`4.2.0`	indirekt
PyPI	mdurl	`0.1.2`	indirekt
PyPI	more-itertools	`10.8.0`	indirekt
PyPI	more-itertools	`11.1.0`	indirekt
PyPI	msoffcrypto-tool	`5.4.2`	indirekt
PyPI	msoffcrypto-tool	`6.0.0`	indirekt
PyPI	nh3	`0.3.7`	indirekt
PyPI	nodeenv	`1.11.0`	indirekt
PyPI	olefile	`0.47`	indirekt
PyPI	oletools	`0.60.2`	indirekt
PyPI	packaging	`26.3`	indirekt
PyPI	pathspec	`1.1.1`	indirekt
PyPI	pcodedmp	`1.2.6`	indirekt
PyPI	pexpect	`4.9.0`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.12.2`	indirekt
PyPI	platformdirs	`4.4.0`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.6.0`	indirekt
PyPI	pre-commit	`4.3.0`	indirekt
PyPI	pre-commit	`4.6.2`	indirekt
PyPI	ptyprocess	`0.7.0`	indirekt
PyPI	pycparser	`2.23`	indirekt
PyPI	pycparser	`3.0`	indirekt
PyPI	pygments	`2.21.0`	indirekt
PyPI	pyparsing	`3.3.3`	indirekt
PyPI	pyproject-hooks	`1.3.3`	indirekt
PyPI	pytest	`8.4.2`	indirekt
PyPI	pytest	`9.1.1`	indirekt
PyPI	pytest-cov	`7.1.0`	indirekt
PyPI	pytest-mock	`3.15.1`	indirekt
PyPI	pytest-mock	`3.16.0`	indirekt
PyPI	pytest-ordering	`0.6`	indirekt
PyPI	python-discovery	`1.6.1`	indirekt
PyPI	pywin32-ctypes	`0.2.3`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.3`	indirekt
PyPI	readme-renderer	`44.0`	indirekt
PyPI	readme-renderer	`46.0`	indirekt
PyPI	red-black-tree-mod	`1.22`	indirekt
PyPI	requests	`2.32.5`	indirekt
PyPI	requests	`2.34.2`	indirekt
PyPI	requests-toolbelt	`1.0.0`	indirekt
PyPI	rfc3986	`2.0.0`	indirekt
PyPI	rich	`15.0.0`	indirekt
PyPI	rtfde	`0.1.2.2`	indirekt
PyPI	ruff	`0.16.9`	indirekt
PyPI	secretstorage	`3.3.3`	indirekt
PyPI	secretstorage	`3.5.0`	indirekt
PyPI	shellingham	`1.5.4`	indirekt
PyPI	soupsieve	`2.10`	indirekt
PyPI	soupsieve	`2.8.4`	indirekt
PyPI	tomli	`2.4.1`	indirekt
PyPI	tomli-w	`1.2.0`	indirekt
PyPI	tomlkit	`0.15.1`	indirekt
PyPI	trove-classifiers	`2026.9.21.13`	indirekt
PyPI	truststore	`0.10.4`	indirekt
PyPI	twine	`6.2.0`	indirekt
PyPI	twine	`7.0.0`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.16.0`	indirekt
PyPI	tzdata	`2026.4`	indirekt
PyPI	tzlocal	`5.3.1`	indirekt
PyPI	tzlocal	`5.4.4`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.6.3`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.8.0`	indirekt
PyPI	userpath	`1.9.2`	indirekt
PyPI	uv	`0.12.21`	indirekt
PyPI	virtualenv	`21.14.1`	indirekt
PyPI	wheel	`0.48.0`	indirekt
PyPI	win-unicode-console	`0.5`	indirekt
PyPI	zipp	`3.23.1`	indirekt
PyPI	zipp	`4.1.0`	indirekt
PyPI	zstandard	`0.25.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 7

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 129 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 7 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
anyio	`4.12.1`	indirekt	kritisch	4	`4.14.2`
cryptography	`47.0.0`	indirekt	hoch	7	`50.0.0`
urllib3	`2.6.3`	indirekt	hoch	10	`2.8.0`
filelock	`3.19.1`	indirekt	mittel	4	`3.20.3`
pytest	`8.4.2`	indirekt	mittel	2	`9.0.3`
requests	`2.32.5`	indirekt	mittel	2	`2.33.0`
soupsieve	`2.8.4`	indirekt	mittel	4	`2.9.0`

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

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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.

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