Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-22 10:52 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★ 455 Sterne⑂ 111 Forksseit Aug. 2016Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

SpamScope/mail-parser erreicht einen Gesundheitsindex von 86 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (92/100) ab, am schwächsten bei Security (56/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

86
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.

86
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 72 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 86 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

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPImail-parser4.6.43.255.57672vor 0 Tagenemailforensicsmailmalwareparserphishingsecurityspamthreat-detection

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

78Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 0 Tagen
6.9/36Commit-Rhythmus10/52 Wochen mit Commits
15.3/18Commit-Volumen49 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year49
human_commit_share0,99
days_since_last_push0
active_weeks_last_year10
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus39 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 0 Tagen
19.8/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 46,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count39
latest_release_tag4.6.4
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases46,9
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
Wie die Bewertung erfolgt
43.1/60Stars455 Stars
17/25Forks111 Forks
5.6/15Watcher11 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks111
stars455
watchers11
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (Apache-2.0)
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_servicescoveralls.io, shields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat3.255.576 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registryvon diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmail-parser
dependents
ecosystemspypi
total_downloads
monthly_downloads3.255.576
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
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.4/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 94 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden23 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled23
top_contributor_share0,939
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote100 % der Issues geschlossen
20.3/30PR-Annahme50/74 entschiedene PRs gemergt
8.7/13Newcomer PR acceptance4/6 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 4/30 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs50
open_issues0
closed_issues98
prs_merged_7d3
prs_decided_7d4
prs_merged_30d9
prs_decided_30d11
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs24
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d4
first_time_prs_decided_30d6
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte DomainVerifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
6.9/25Reichweite des Inhabers8 Follower von SpamScope
18.2/25Kontohistorie6 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers8
owner_typeOrganization
is_verified
owner_loginSpamScope
public_repos6
account_age_days3.645
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie72 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmail-parser
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests9 out of 9 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-Sitehttps://pypi.python.org/pypi/mail-parser
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics10 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsmail-analyzer, mail, mail-parser, python, python3, outlook, docker-image, docker, mailparser, security
has_wikinein
homepagehttps://pypi.python.org/pypi/mail-parser
docs_sitehttps://pypi.python.org/pypi/mail-parser
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

56Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0.8/7.5Code-ReviewFound 4/30 approved changesets -- score normalized to 1
0.8/2.5Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packagingpackaging workflow detected
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
0/7.5Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities11 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,5
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 Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisoriestransitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories22
affected_packages7
assessed_packages127
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 3, moderate 4
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 127 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.

74Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen.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, CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.remnux.org/llms.txt)
22.1/40Lesbare Commit-Historie41 von 99 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://docs.remnux.org/llms.txt
legible_history_share0,414
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, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes52.601
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem BefehlMakefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationpyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare UmgebungDockerfile, lockfile
8/10Belegte Agentenpraxis4 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung1 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs
agent_commit_share0,04
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,01
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
50.4/55Handhabbare Dateigrößen1/12 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes108.424
source_files_sampled12
oversized_source_files1

Eckdaten

455GitHub-Sterne
23Mitwirkende
49Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
39Releases
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:mail-parser@4.6.4; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 111 ⇿
0Sterne
111Forks
32Releases

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.

02040608010012010932016-122021-102026-08
Major 4Minor 20Patch 7

Jeder Punkt umfasst 9 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.5 / 10
4.5Gesamtwert

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 · 2026-08-22 10:52 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 4/30 approved changesets -- score normalized to 1
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 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
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
0Vulnerabilities11 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 127

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 127 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbackports-zstd1.6.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIbuild1.4.4indirekt
PyPIbuild1.5.0indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcfgv3.4.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolorclass2.2.2indirekt
PyPIcompressed-rtf1.0.7indirekt
PyPIcoverage7.10.7indirekt
PyPIcoverage7.15.2indirekt
PyPIcryptography47.0.0indirekt
PyPIcryptography49.0.0indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdocutils0.23indirekt
PyPIeasygui0.98.3indirekt
PyPIebcdic2.0.1indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIextract-msg0.56.0indirekt
PyPIfilelock3.19.1indirekt
PyPIfilelock3.32.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhatch1.15.1indirekt
PyPIhatch1.17.1indirekt
PyPIhatchling1.27.0indirekt
PyPIhatchling1.31.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpcore22.9.1indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx22.9.1indirekt
PyPIhyperlink21.0.0indirekt
PyPIid1.6.1indirekt
PyPIidentify2.6.15indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.1indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.4.0indirekt
PyPIjaraco-functools4.6.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIlark1.3.1indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools10.8.0indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImsoffcrypto-tool5.4.2indirekt
PyPImsoffcrypto-tool6.0.0indirekt
PyPInh30.3.6indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIolefile0.47indirekt
PyPIoletools0.60.2indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpcodedmp1.2.6indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIplatformdirs4.11.0indirekt
PyPIplatformdirs4.4.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.3.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.1indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpycparser2.23indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest8.4.2indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpytest-ordering0.6indirekt
PyPIpython-discovery1.5.0indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIreadme-renderer44.0indirekt
PyPIreadme-renderer45.0indirekt
PyPIred-black-tree-mod1.22indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIrtfde0.1.2.2indirekt
PyPIruff0.16.0indirekt
PyPIsecretstorage3.3.3indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsoupsieve2.8.4indirekt
PyPIsoupsieve2.9.1indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItomlkit0.15.1indirekt
PyPItrove-classifiers2026.6.1.19indirekt
PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPItwine6.2.0indirekt
PyPItwine7.0.0indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPItzlocal5.3.1indirekt
PyPItzlocal5.4.4indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuserpath1.9.2indirekt
PyPIuv0.12.0indirekt
PyPIvirtualenv21.7.0indirekt
PyPIwheel0.47.0indirekt
PyPIwin-unicode-console0.5indirekt
PyPIzipp3.23.1indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 7

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 127 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 7 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
click8.1.8indirekthoch18.3.3
cryptography47.0.0indirekthoch750.0.0
urllib32.6.3indirekthoch42.7.0
cryptography49.0.0indirektmittel250.0.0
filelock3.19.1indirektmittel43.20.3
pytest8.4.2indirektmittel29.0.3
requests2.32.5indirektmittel22.33.0

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

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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 StatistikenPyPI.