Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-15 20:47 UTC

TrilliantHealth / trilliant-data-science

Open source of Trilliant Health Data Science libraries and utilities

Jupyter Notebook · PythonMIT★ 6 Sterne⑂ 1 Forkseit Okt. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekPluginwie das ermittelt wird

TrilliantHealth/trilliant-data-science erreicht einen Gesundheitsindex von 51 von 100 und liegt damit im Bereich Mittel. Am stärksten schneidet es bei AI Readiness (63/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (41/100). Zuletzt vor 4 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

51
gesamt / 100
Mittel

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.

51
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 51 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 51 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Trilliant HealthOrganisation
16 Follower6 öffentliche Reposseit Jan. 2021

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIthds.adls4.5.202609102309445.276506vor 4 Tagen
PyPIthds.core1.57.202609102309405.904504vor 4 Tagen
PyPIthds.gent1.7.202609102309531.24456vor 4 Tagen
PyPIthds.mops3.32.202609102310054.204476vor 4 Tagen
PyPIthds.humenc1.1.202609102309304.277475vor 4 Tagen
PyPIthds.atacama1.2.202609102309372.445506vor 4 Tagen
PyPIthds.mllegos1.3.202609102309591.32768vor 4 Tagen
PyPIthds.termtool1.0.202609102309341.802194vor 4 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

57Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

95Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 4 Tagen
31.2/36Commit-Rhythmus — 45/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 171 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year171
human_commit_share1
days_since_last_push4
active_weeks_last_year45

Release-Disziplin

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/27Liefert Releases aus — keine Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualität — keine Releases
0/27Release-Rhythmus — keine Releases
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count0
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?

41Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

13Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
11.3/60Stars — 6 Stars
0/25Forks — 1 Forks
1.7/15Watcher — 3 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1
stars6
watchers3
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_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
59/80Downloads pro Monat — 26.479 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesthds.adls, thds.core, thds.gent, thds.mops, thds.humenc, thds.atacama, thds.mllegos, thds.termtool
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads26.479
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?

48Schwach · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

41Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
8.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 64 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 19 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled19
top_contributor_share0,635

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

6Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquote — keine Issues oder keine Daten
2.7/30PR-Annahme — 1/11 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs10
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Issue-Lösungsquote, Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
8.8/25Reichweite des Inhabers — 16 Follower von TrilliantHealth
17.4/25Kontohistorie — 6 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers16
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginTrilliantHealth
public_repos6
account_age_days2.059

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 8 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 4 Tagen
20/20Versionshistorie — 506 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesthds.adls, thds.core, thds.gent, thds.mops, thds.humenc, thds.atacama, thds.mllegos, thds.termtool
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish4

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

57Mittel · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/24CI-Workflows
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cinein
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

48Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

35Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
0/2.5CI-Tests — keine Daten
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 8 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — keine Daten
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — keine Daten
0/5SAST — no SAST tool detected
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — keine Daten
0/7.5Vulnerabilities — 151 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated12
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive6
scorecard_aggregate3,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): CI-Tests, Dangerous-Workflow, Packaging, Pinned-Dependencies, Signed-Releases, Token-Permissions. 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_packages30
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:thds.adls@4.5.20260910230944 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 30 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.

63Mittel · 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 — 100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8
11/11Statische Typprüfung — libs/adls/src/thds/adls/py.typed, libs/atacama/src/thds/atacama/py.typed, libs/attrs-utils/src/thds/attrs_utils/py.typed, libs/core/src/thds/core/py.typed, libs/gent/src/thds/gent/py.typed, libs/humenc/src/thds/humenc/py.typed, libs/mllegos/src/thds/mllegos/py.typed, libs/mops/src/thds/mops/py.typed, libs/tabularasa/src/thds/tabularasa/py.typed, libs/termtool/src/thds/termtool/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configslibs/adls/src/thds/adls/py.typed, libs/atacama/src/thds/atacama/py.typed, libs/attrs-utils/src/thds/attrs_utils/py.typed, libs/core/src/thds/core/py.typed, libs/gent/src/thds/gent/py.typed, libs/humenc/src/thds/humenc/py.typed, libs/mllegos/src/thds/mllegos/py.typed, libs/mops/src/thds/mops/py.typed, libs/tabularasa/src/thds/tabularasa/py.typed, libs/termtool/src/thds/termtool/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Jupyter Notebook mit Typprüfungs-Konfiguration (libs/adls/src/thds/adls/py.typed, libs/atacama/src/thds/atacama/py.typed, libs/attrs-utils/src/thds/attrs_utils/py.typed, libs/core/src/thds/core/py.typed, libs/gent/src/thds/gent/py.typed, libs/humenc/src/thds/humenc/py.typed, libs/mllegos/src/thds/mllegos/py.typed, libs/mops/src/thds/mops/py.typed, libs/tabularasa/src/thds/tabularasa/py.typed, libs/termtool/src/thds/termtool/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/694 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageJupyter Notebook
largest_source_bytes49.620
source_files_sampled694
oversized_source_files0

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, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
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

6GitHub-Sterne
19Mitwirkende
171Commits, letzte 12 Monate
4Tage seit letztem Push
0Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
—Paket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'thds.gent' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'thds.atacama' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'thds.mllegos' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'thds.termtool' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for thds.gent carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
  • pypi download figures for thds.atacama carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
  • pypi download figures for thds.mllegos carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)
  • pypi download figures for thds.termtool carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 3.5 / 10
3.5Gesamtwert

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 · 2026-09-15 20:47 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
k. A.CI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 8 contributing companies or organizations
k. A.Dangerous-Workflowno workflows found
0Dependency-Update-Toolno update 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
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
k. A.Pinned-Dependenciesno dependencies found
0SASTno SAST tool detected
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
k. A.Token-PermissionsNo tokens found
0Vulnerabilities151 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 54
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIaiohttp>=3.8.1libs/adls/pyproject.toml
PyPIaiostream>=0.4.5libs/adls/pyproject.toml
PyPIazure-identity>=1.9libs/adls/pyproject.toml
PyPIazure-storage-file-datalake>=12.6libs/adls/pyproject.toml
PyPIfilelock>=3.0libs/adls/pyproject.toml
PyPIxxhash—libs/adls/pyproject.toml
PyPIthds-core—libs/adls/pyproject.toml
PyPIattrs>=22.2.0libs/atacama/pyproject.toml
PyPImarshmallow>=3.1libs/atacama/pyproject.toml
PyPImarshmallow-enum—libs/atacama/pyproject.toml
PyPImarshmallow-union—libs/atacama/pyproject.toml
PyPIthds-core—libs/atacama/pyproject.toml
PyPItyping-inspect>=0.9libs/atacama/pyproject.toml
PyPIattrs>=22.2.0libs/attrs-utils/pyproject.toml
PyPIreturns—libs/attrs-utils/pyproject.toml
PyPIthds-core—libs/attrs-utils/pyproject.toml
PyPItyping-inspect—libs/attrs-utils/pyproject.toml
PyPIsetuptools—libs/core/pyproject.toml
PyPItyping-extensions—libs/core/pyproject.toml
PyPIargh>=0.31.0libs/gent/pyproject.toml
PyPIrich>=13.0.0libs/gent/pyproject.toml
PyPIthds.core—libs/gent/pyproject.toml
PyPIthds-core—libs/humenc/pyproject.toml
PyPIwordybin>=0.2.0libs/humenc/pyproject.toml
PyPInumpy—libs/mllegos/pyproject.toml
PyPIpandas—libs/mllegos/pyproject.toml
PyPIthds-core—libs/mllegos/pyproject.toml
PyPIazure-core—libs/mops/pyproject.toml
PyPIazure-identity—libs/mops/pyproject.toml
PyPIazure-storage-file-datalake—libs/mops/pyproject.toml
PyPIcachetools—libs/mops/pyproject.toml
PyPItblib~=2.0libs/mops/pyproject.toml
PyPIthds-adls—libs/mops/pyproject.toml
PyPIthds-core—libs/mops/pyproject.toml
PyPIthds-humenc—libs/mops/pyproject.toml
PyPIthds-termtool—libs/mops/pyproject.toml
PyPItomli—libs/mops/pyproject.toml
PyPIattrs>=22.2libs/tabularasa/pyproject.toml
PyPIcattrs>=22.2libs/tabularasa/pyproject.toml
PyPIfilelock—libs/tabularasa/pyproject.toml
PyPInetworkx>=3.0libs/tabularasa/pyproject.toml
PyPInumpy—libs/tabularasa/pyproject.toml
PyPIpackaging—libs/tabularasa/pyproject.toml
PyPIpandas>=1.5libs/tabularasa/pyproject.toml
PyPIpandera>=0.20,<0.24libs/tabularasa/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0libs/tabularasa/pyproject.toml
PyPIpyarrow>=10.0libs/tabularasa/pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.1libs/tabularasa/pyproject.toml
PyPIsetuptools>=66.1.1libs/tabularasa/pyproject.toml
PyPIthds-adls—libs/tabularasa/pyproject.toml
PyPIthds-core—libs/tabularasa/pyproject.toml
PyPItyping-extensions—libs/tabularasa/pyproject.toml
PyPIansicolors—libs/termtool/pyproject.toml
PyPIthds-core—libs/termtool/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 288

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 48 direkte und 240 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiohttp3.11.11direkt
PyPIaiohttp3.11.12direkt
PyPIaiostream0.6.4direkt
PyPIansicolors1.1.8direkt
PyPIargh0.31.3direkt
PyPIattrs25.1.0direkt
PyPIazure-core1.32.0direkt
PyPIazure-identity1.19.0direkt
PyPIazure-identity1.20.0direkt
PyPIazure-storage-file-datalake12.18.1direkt
PyPIcachetools5.5.1direkt
PyPIcattrs24.1.2direkt
PyPIfilelock3.17.0direkt
PyPImarshmallow3.26.1direkt
PyPImarshmallow-enum1.5.1direkt
PyPImarshmallow-union0.1.15.post1direkt
PyPInetworkx3.4.2direkt
PyPInumpy2.2.3direkt
PyPInumpy2.2.4direkt
PyPIpackaging24.2direkt
PyPIpackaging25.0direkt
PyPIpandas2.2.3direkt
PyPIpandera0.20.4direkt
PyPIpyarrow19.0.1direkt
PyPIpyarrow25.0.1direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpyyaml6.0.2direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIreturns0.24.0direkt
PyPIrich14.2.0direkt
PyPIsetuptools75.8.0direkt
PyPIsetuptools75.8.2direkt
PyPIsetuptools80.10.2direkt
PyPIsetuptools80.9.0direkt
PyPItblib2.0.0direkt
PyPIthds-adls4.5direkt
PyPIthds-core1.50.20260126220733direkt
PyPIthds-core1.57direkt
PyPIthds-humenc1.1direkt
PyPIthds-termtool1.0direkt
PyPItomli2.2.1direkt
PyPItomli2.3.0direkt
PyPItyping-extensions4.12.2direkt
PyPItyping-extensions4.14.0direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPItyping-inspect0.9.0direkt
PyPIwordybin0.2.0direkt
PyPIxxhash3.5.0direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.4.4indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.4.6indirekt
PyPIaiosignal1.3.2indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.8.0indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIargon2-cffi23.1.0indirekt
PyPIargon2-cffi-bindings21.2.0indirekt
PyPIarrow1.3.0indirekt
PyPIasttokens3.0.0indirekt
PyPIasync-lru2.0.4indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIazure-storage-blob12.24.1indirekt
PyPIbabel2.17.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.13.3indirekt
PyPIblack25.1.0indirekt
PyPIbleach6.2.0indirekt
PyPIbourbaki-application0.10.13indirekt
PyPIbourbaki-introspection0.5.13indirekt
PyPIcertifi2025.1.31indirekt
PyPIcffi1.17.1indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.1indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.2indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.13.0indirekt
PyPIcoverage7.6.10indirekt
PyPIcoverage7.6.12indirekt
PyPIcoverage7.9.1indirekt
PyPIcryptography44.0.0indirekt
PyPIcryptography44.0.1indirekt
PyPIcryptography46.0.5indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdebugpy1.8.12indirekt
PyPIdebugpy1.8.14indirekt
PyPIdecorator5.1.1indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
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PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItornado6.4.2indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPItypeguard4.4.2indirekt
PyPItypes-cachetools5.5.0.20240820indirekt
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20241206indirekt
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PyPItypes-setuptools75.8.0.20250210indirekt
PyPItypes-tabulate0.9.0.20241207indirekt
PyPItypes-urllib31.26.25.14indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2025.1indirekt
PyPItzdata2025.2indirekt
PyPIujson5.10.0indirekt
PyPIuri-template1.3.0indirekt
PyPIurllib32.3.0indirekt
PyPIwcwidth0.2.13indirekt
PyPIwebcolors24.11.1indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsocket-client1.8.0indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.13indirekt
PyPIwrapt1.17.2indirekt
PyPIxonsh0.19.9indirekt
PyPIxonsh0.22.1indirekt
PyPIyarl1.18.3indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:thds.adls@4.5.20260910230944 zieht 30 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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