Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-15 23:39 UTC

XRPLF / xrpl-py

A Python library to interact with the XRP Ledger (XRPL) blockchain

PythonISC★ 247 Sterne⑂ 137 Forksseit Jan. 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#python#blockchain#cryptocurrency#ledger#xrpl#xrplf#xrp#xrp-ledger

XRPLF/xrpl-py erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (92/100) ab, am schwächsten bei Security (70/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
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.

94
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 80 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

XRP Ledger Foundation (Official)Organisation
1.100 Follower53 öffentliche Reposseit Juli 2020

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIxrpl-py5.2.090.03457vor 29 Tagenxrpxrplcryptocurrency

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

86Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
17.3/36Commit-Rhythmus — 25/52 Wochen mit Commits
14.8/18Commit-Volumen — 43 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 12 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year43
human_commit_share0,79
days_since_last_push0
active_weeks_last_year25

Release-Disziplin

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 53 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 37,4 Tage
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count53
latest_release_tagv5.3.0b0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases37,4

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

74Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
38.8/60Stars — 247 Stars
17.8/25Forks — 137 Forks
8.2/15Watcher — 31 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks137
stars247
watchers31
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (ISC)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesreadthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
66.1/80Downloads pro Monat — 90.034 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesxrpl-py
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads90.034
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?

79Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/54Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 38 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 38 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor3
contributors_sampled38
top_contributor_share0,38

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.7/42Issue-Lösungsquote — 54 % der Issues geschlossen
24.3/30PR-Annahme — 621/766 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs621
open_issues113
closed_issues133
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d2
issue_closed_ratio0,541
closed_unmerged_prs145
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
21.9/25Reichweite des Inhabers — 1.100 Follower von XRPLF
24.6/25Kontohistorie — 53 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.100
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginXRPLF
public_repos53
account_age_days2.292

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 29 Tagen
20/20Versionshistorie — 57 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesxrpl-py
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish29

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 6 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.isort])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 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://xrpl-py.readthedocs.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, blockchain, cryptocurrency, ledger, xrpl, xrplf, xrp, xrp-ledger
has_wikinein
homepage—
docs_sitehttps://xrpl-py.readthedocs.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

70Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no 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 — 12 commit(s) and 0 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
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
6/7.5Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
1.5/7.5Vulnerabilities — 8 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. 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_packages14
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:xrpl-py@5.2.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 14 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.

75Gut · 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 — 79 von 79 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)

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.isort])
11/11Statische Typprüfung — mypy.ini, py.typed, xrpl/account/py.typed, xrpl/asyncio/account/py.typed, xrpl/asyncio/clients/py.typed, xrpl/asyncio/ledger/py.typed, xrpl/asyncio/py.typed, xrpl/asyncio/transaction/py.typed, xrpl/asyncio/wallet/py.typed, xrpl/clients/py.typed, xrpl/core/addresscodec/py.typed, xrpl/core/binarycodec/py.typed, xrpl/core/keypairs/py.typed, xrpl/core/py.typed, xrpl/ledger/py.typed, xrpl/models/amounts/py.typed, xrpl/models/currencies/py.typed, xrpl/models/py.typed, xrpl/models/requests/py.typed, xrpl/models/transactions/py.typed, xrpl/py.typed, xrpl/transaction/py.typed, xrpl/utils/py.typed, xrpl/wallet/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 10 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 16 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsmypy.ini, py.typed, xrpl/account/py.typed, xrpl/asyncio/account/py.typed, xrpl/asyncio/clients/py.typed, xrpl/asyncio/ledger/py.typed, xrpl/asyncio/py.typed, xrpl/asyncio/transaction/py.typed, xrpl/asyncio/wallet/py.typed, xrpl/clients/py.typed, xrpl/core/addresscodec/py.typed, xrpl/core/binarycodec/py.typed, xrpl/core/keypairs/py.typed, xrpl/core/py.typed, xrpl/ledger/py.typed, xrpl/models/amounts/py.typed, xrpl/models/currencies/py.typed, xrpl/models/py.typed, xrpl/models/requests/py.typed, xrpl/models/transactions/py.typed, xrpl/py.typed, xrpl/transaction/py.typed, xrpl/utils/py.typed, xrpl/wallet/py.typed
agent_commit_share0,1
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,16

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (mypy.ini, py.typed, xrpl/account/py.typed, xrpl/asyncio/account/py.typed, xrpl/asyncio/clients/py.typed, xrpl/asyncio/ledger/py.typed, xrpl/asyncio/py.typed, xrpl/asyncio/transaction/py.typed, xrpl/asyncio/wallet/py.typed, xrpl/clients/py.typed, xrpl/core/addresscodec/py.typed, xrpl/core/binarycodec/py.typed, xrpl/core/keypairs/py.typed, xrpl/core/py.typed, xrpl/ledger/py.typed, xrpl/models/amounts/py.typed, xrpl/models/currencies/py.typed, xrpl/models/py.typed, xrpl/models/requests/py.typed, xrpl/models/transactions/py.typed, xrpl/py.typed, xrpl/transaction/py.typed, xrpl/utils/py.typed, xrpl/wallet/py.typed)
54.9/55Handhabbare Dateigrößen — 1/538 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes63.365
source_files_sampled538
oversized_source_files1

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
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
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

247GitHub-Sterne
38Mitwirkende
43Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
53Releases
3Bus-Faktor
113offene 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 ★ / 137 ⇿
0Sterne
137Forks
52Releases

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.

025507510012515013042021-032023-122026-10
Major 5Minor 23Patch 2

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.2 / 10
6.2Gesamtwert

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 · 2026-10-15 23:39 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained12 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
8Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
2Vulnerabilities8 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 8
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIbase58^2.1.0pyproject.toml
PyPIECPy^1.2.5pyproject.toml
PyPItyping-extensions^4.15.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.18.1,<0.29.0pyproject.toml
PyPIwebsockets^15.0.1pyproject.toml
PyPIDeprecated^1.3.1pyproject.toml
PyPItypes-Deprecated^1.3.1.20260130pyproject.toml
PyPIpycryptodome^3.23.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 69

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 8 direkte und 61 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbase582.1.1direkt
PyPIdeprecated1.3.1direkt
PyPIecpy1.2.5direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIpycryptodome3.23.0direkt
PyPItypes-deprecated1.3.1.20260408direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPIwebsockets15.0.1direkt
PyPIaiounittest1.5.0indirekt
PyPIalabaster0.7.16indirekt
PyPIanyio4.9.0indirekt
PyPIattrs25.3.0indirekt
PyPIbabel2.17.0indirekt
PyPIblack26.3.1indirekt
PyPIcertifi2025.6.15indirekt
PyPIcffi—indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.2indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.13.5indirekt
PyPIdocstring-parser-fork0.0.12indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.0indirekt
PyPIflake87.3.0indirekt
PyPIflake8-absolute-import1.0.0.2indirekt
PyPIflake8-annotations3.1.1indirekt
PyPIflake8-black0.4.0indirekt
PyPIflake8-docstrings1.7.0indirekt
PyPIflake8-isort6.1.2indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIidna3.10indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIisort6.1.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIlibrt0.9.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.2indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImypy1.20.2indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpastel0.2.1indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIplatformdirs4.3.8indirekt
PyPIpoethepoet0.37.0indirekt
PyPIpycodestyle2.14.0indirekt
PyPIpydoclint0.7.6indirekt
PyPIpydocstyle6.3.0indirekt
PyPIpyflakes3.4.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpyyaml6.0.2indirekt
PyPIrequests2.33.1indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirekt
PyPIsphinx7.4.7indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPItomli2.2.1indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIwrapt1.17.2indirekt
PyPIxrpl-py—indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:xrpl-py@5.2.0 zieht 14 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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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.