Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-05 05:44 UTC

aio-libs / aiohttp

Asynchronous HTTP client/server framework for asyncio and Python

PythonApache-2.0★ 16.508 Sterne⑂ 2.362 Forksseit Okt. 2013Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#aiohttp#asyncio#python#http#http-server#http-client#async#hacktoberfest

aio-libs/aiohttp erreicht einen Gesundheitsindex von 34 von 100 und liegt damit im Bereich Gefährdet. Am stärksten schneidet es bei Vitality (99/100) ab, am schwächsten bei Security (47/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

34
gesamt / 100
Gefährdet

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.

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)
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 84 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 96 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02). Die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen wendet einen Multiplikator von 75 % auf die gewichtete Gesamtgesundheit an und begrenzt sie auf die Obergrenze Gefährdet von 34.

Eigentümerschaft

aio-libsOrganisation
1.200 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
PyPIaiohttp3.14.3-312vor 13 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

99Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
34.6/36Commit-Rhythmus — 50/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.533 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 12 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.533
human_commit_share0,33
days_since_last_push0
active_weeks_last_year50

Release-Disziplin

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 13 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 32,1 Tage
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv3.14.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release13
mean_days_between_releases32,1

Community & Verbreitung

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

99Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 16.508 Stars
25/25Forks — 2.362 Forks
12.9/15Watcher — 210 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2.362
stars16.508
watchers210
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
7.2/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges8
has_contributingja
has_issue_templateja
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesbadge.fury.io, codecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

76Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
11.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 51 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 94 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 91 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled94
top_contributor_share0,508

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
39.9/42Issue-Lösungsquote — 95 % der Issues geschlossen
25.3/30PR-Annahme — 8.151/9.681 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 6/7 approved changesets -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs8.151
open_issues158
closed_issues3.070
prs_merged_7d4
prs_decided_7d7
prs_merged_30d4
prs_decided_30d7
issue_closed_ratio0,951
closed_unmerged_prs1.530
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d2

Eigentümerschaft & Trägerschaft

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
22.1/25Reichweite des Inhabers — 1.200 Follower von aio-libs
25/25Kontohistorie — 68 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.200
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginaio-libs
public_repos68
account_age_days4.516
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 13 Tagen
20/20Versionshistorie — 312 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesaiohttp
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish13

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.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_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://docs.aiohttp.org
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsaiohttp, asyncio, python, http, http-server, http-client, async, hacktoberfest
has_wikinein
homepagehttps://docs.aiohttp.org
docs_sitehttps://docs.aiohttp.org
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

47Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

34Gefährdet
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
6/7.5Code-Review — Found 6/7 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 91 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
5/5Fuzzing — project is fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 12 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
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
5/5Security-Policy — security policy file 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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate8,2
high_risk_jurisdiction_cap34
high_risk_jurisdiction_multiplier75
security_posture_after_multiplier62
security_posture_before_jurisdiction82
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen wendet einen Multiplikator von 75 % an und begrenzt die Sicherheitslage auf die Obergrenze Gefährdet von 34.

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_packages8
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:aiohttp@3.14.3 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 8 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 — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 26 von 33 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,788
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes3.638

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

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — .mypy.ini, aiohttp/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 57 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
lockfiles—
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs.mypy.ini, aiohttp/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,57

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (.mypy.ini, aiohttp/py.typed)
51/55Handhabbare Dateigrößen — 12/166 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes206.199
source_files_sampled166
oversized_source_files12

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

16.508GitHub-Sterne
94Mitwirkende
1.533Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
158offene 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 ★ / 2.362 ⇿
0Sterne
2.362Forks
99Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

1.2001.4001.6001.8002.0002.2002.4002.362302021-022023-112026-08
Major 0Minor 7Patch 63

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 8.2 / 10
8.2Gesamtwert

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 · 2026-08-05 05:44 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
8Code-ReviewFound 6/7 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 91 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 12 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
10SASTSAST tool is run on all commits
10Security-Policysecurity policy file detected
8Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 8
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIaiohappyeyeballs>= 2.5.0pyproject.toml
PyPIaiosignal>= 1.4.0pyproject.toml
PyPIasync-timeout>= 4.0, < 6.0pyproject.toml
PyPIfrozenlist>= 1.1.1pyproject.toml
PyPImultidict>=4.5, < 7.0pyproject.toml
PyPIpropcache>= 0.2.0pyproject.toml
PyPItyping_extensions>= 4.4pyproject.toml
PyPIyarl>= 1.17.0, < 2.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 118

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 16 direkte und 102 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaiohappyeyeballs—direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1direkt
PyPIaiosignal—direkt
PyPIaiosignal1.4.0direkt
PyPIasync-timeout—direkt
PyPIasync-timeout5.0.1direkt
PyPIfrozenlist—direkt
PyPIfrozenlist1.8.0direkt
PyPImultidict—direkt
PyPImultidict6.7.1direkt
PyPIpropcache—direkt
PyPIpropcache0.5.2direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPItyping-extensions4.16.0direkt
PyPIyarl—direkt
PyPIyarl1.24.5direkt
npmllhttp9.4.2indirekt
PyPIaiodns4.0.4indirekt
PyPIaiofastnet1.0.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiohttp-theme0.1.7indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIbackports-zstd1.3.0indirekt
PyPIblockbuster1.5.26indirekt
PyPIbrotli1.2.0indirekt
PyPIbuild1.5.1indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcoverage7.15.2indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIcython3.2.9indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIfilelock3.32.2indirekt
PyPIforbiddenfruit0.1.4indirekt
PyPIfreezegun1.5.5indirekt
PyPIgunicorn26.0.0indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIisal1.8.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImypy2.1.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPImyst-parser4.0.1indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpip26.2indirekt
PyPIpip-tools7.6.0indirekt
PyPIpkgconfig1.6.0indirekt
PyPIplatformdirs4.11.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.1indirekt
PyPIproxy-py2.4.10indirekt
PyPIpycares5.0.1indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpyenchant3.3.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-aiohttp1.1.1indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpytest-codspeed5.0.3indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpytest-timeout2.4.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.5.1indirekt
PyPIpython-on-whales0.81.0indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIsetuptools83.0.0indirekt
PyPIsetuptools-git1.2indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIslotscheck0.20.1indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsphinx8.1.3indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-mermaid2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-spelling8.0.2indirekt
PyPIsphinxcontrib-towncrier0.5.0a0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItowncrier25.8.0indirekt
PyPItrustme1.2.1indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvloop0.22.1indirekt
PyPIvalkey6.1.1indirekt
PyPIvirtualenv21.7.1indirekt
PyPIwheel0.47.0indirekt
PyPIzlib-ng1.0.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:aiohttp@3.14.3 zieht 8 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.