Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-16 08:24 UTC

aio-libs / aiobotocore

asyncio support for botocore library using aiohttp

PythonApache-2.0★ 1.425 Sterne⑂ 209 Forksseit Mai 2015Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#asyncio#aiohttp#botocore#aws#aws-sdk#cloud-management#cloud

aio-libs/aiobotocore erreicht einen Gesundheitsindex von 99 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (98/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (78/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

99
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.

99
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 89 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 99 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

aio-libsOrganisation
1.216 Follower68 öffentliche Reposseit März 2014

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIaiobotocore3.9.1708.673.717136vor 8 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

98Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1 Tagen
31.8/36Commit-Rhythmus — 46/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 231 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year231
human_commit_share0,28
days_since_last_push1
active_weeks_last_year46

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 25 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 19,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tag3.9.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release25
mean_days_between_releases19,8
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?

88Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
51.2/60Stars — 1.425 Stars
19.3/25Forks — 209 Forks
7.1/15Watcher — 20 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks209
stars1.425
watchers20
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_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 708.673.717 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesaiobotocore
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads708.673.717
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?

78Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
16.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 27 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 71 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 46 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled71
top_contributor_share0,267

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
40.6/42Issue-Lösungsquote — 97 % der Issues geschlossen
17.9/30PR-Annahme — 736/1.235 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/6 approved changesets -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs736
open_issues15
closed_issues429
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,966
closed_unmerged_prs499
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

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
22.2/25Reichweite des Inhabers — 1.216 Follower von aio-libs
25/25Kontohistorie — 68 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.216
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginaio-libs
public_repos68
account_age_days4.558

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 8 Tagen
20/20Versionshistorie — 136 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesaiobotocore
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish8

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 9 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
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://aiobotocore.aio-libs.org
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsasyncio, aiohttp, botocore, aws, aws-sdk, cloud-management, cloud
has_wikinein
homepagehttps://aiobotocore.aio-libs.org
docs_sitehttps://aiobotocore.aio-libs.org
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

89Exzellent · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
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
3.8/7.5Code-Review — Found 3/6 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 46 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 — 30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate8,6
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_packages16
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:aiobotocore@3.9.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 16 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.

84Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 28 von 28 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes9.606

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

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 27 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 58 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
9/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,27
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,58

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.5/55Handhabbare Dateigrößen — 1/114 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes85.928
source_files_sampled114
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

1.425GitHub-Sterne
71Mitwirkende
231Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
100Releases
2Bus-Faktor
15offene 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 ★ / 209 ⇿
0Sterne
209Forks
100Releases

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.

0408012016020024020772015-082021-022026-09
Major 3Minor 40Patch 56

Jeder Punkt umfasst 11 Tage.

OpenSSF Scorecard 8.6 / 10
8.6Gesamtwert

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 · 2026-09-16 08:24 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
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
5Code-ReviewFound 3/6 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 46 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 10 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
9Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 8
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIaiohttp>= 3.14.0, < 4.0.0pyproject.toml
PyPIaioitertools>= 0.5.1, < 1.0.0pyproject.toml
PyPIbotocore>= 1.43.66, < 1.43.94pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>= 2.1, < 3.0.0pyproject.toml
PyPIjmespath>= 0.7.1, < 2.0.0pyproject.toml
PyPImultidict>= 6.0.0, < 7.0.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>= 4.14.0, < 5.0.0pyproject.toml
PyPIwrapt>= 1.10.10, < 3.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 135

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 8 direkte und 127 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiohttp3.14.3direkt
PyPIaioitertools0.13.0direkt
PyPIbotocore1.43.93direkt
PyPIjmespath1.1.0direkt
PyPImultidict6.7.1direkt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0direkt
PyPItyping-extensions4.16.0direkt
PyPIwrapt2.3.0direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanthropic0.120.2indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.13.2indirekt
PyPIanyio4.15.0indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIaws-sam-translator1.106.0indirekt
PyPIaws-xray-sdk2.15.0indirekt
PyPIawscrt0.36.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIboto31.43.93indirekt
PyPIcertifi2026.4.22indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcfn-lint1.47.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.3.3indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.15.2indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdocker7.2.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIfilelock3.29.0indirekt
PyPIflask3.1.3indirekt
PyPIflask-cors6.0.2indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIgraphql-core3.2.8indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpcore22.12.0indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx22.12.0indirekt
PyPIhttpx2-jsfetch1.0indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjiter0.14.0indirekt
PyPIjoserfc1.6.8indirekt
PyPIjsonpatch1.33indirekt
PyPIjsonpath-ng1.8.0indirekt
PyPIjsonpointer3.1.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-path0.4.6indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIlazy-object-proxy1.12.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImoto5.2.0indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIopenapi-schema-validator0.8.1indirekt
PyPIopenapi-spec-validator0.8.5indirekt
PyPIoutcome1.3.0.post0indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpastel0.2.1indirekt
PyPIpathable0.5.0indirekt
PyPIplatformdirs4.9.6indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpoethepoet0.48.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.2indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIpy-partiql-parser0.6.3indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydantic-settings2.14.2indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-cov5.0.0indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpytest-xdist3.5.0indirekt
PyPIpython-discovery1.3.0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpywin32311indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.5.9indirekt
PyPIrequests2.33.1indirekt
PyPIresponses0.26.0indirekt
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPIs3transfer0.19.0indirekt
PyPIsetuptools83.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsphinx8.1.3indirekt
PyPIsphinx9.0.4indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPItime-machine3.5.0indirekt
PyPItiny-proxy0.3.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItrio0.34.0indirekt
PyPItrustme1.2.1indirekt
PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIvirtualenv21.3.1indirekt
PyPIwerkzeug3.1.8indirekt
PyPIxmltodict1.0.4indirekt
PyPIyarl1.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:aiobotocore@3.9.1 zieht 16 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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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.