Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 21:16 UTC

alpacahq / alpaca-py

The Official Python SDK for Alpaca API

PythonApache-2.0★ 1.474 Sterne⑂ 395 Forksseit Feb. 2022Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#algorithmic-trading#brokerage#crypto#finance#market-data#python#trading#alpaca#alpaca-api#equities#options#quant#stock-trading#quantitative-finance#algotrading

alpacahq/alpaca-py erreicht einen Gesundheitsindex von 96 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (75/100). Zuletzt vor 3 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

96
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.

96
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 83 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 96 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

AlpacaOrganisation · verifizierte Domain
1.596 Follower93 öffentliche Reposseit Juli 2017

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIalpaca-py0.44.01.952.09096vor 16 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

84Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 3 Tagen
12.5/36Commit-Rhythmus — 18/52 Wochen mit Commits
15.8/18Commit-Volumen — 56 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_year56
human_commit_share0,7
days_since_last_push3
active_weeks_last_year18

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 88 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 16 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 44,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count88
latest_release_tagv0.44.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release16
mean_days_between_releases44,8
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?

83Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
51.4/60Stars — 1.474 Stars
21.6/25Forks — 395 Forks
9.7/15Watcher — 56 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks395
stars1.474
watchers56
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges6
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 1.952.090 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesalpaca-py
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.952.090
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?

75Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
10.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 55 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 53 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled53
top_contributor_share0,547

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30.6/42Issue-Lösungsquote — 73 % der Issues geschlossen
23.2/30PR-Annahme — 361/466 entschiedene PRs gemergt
1.9/13Newcomer PR acceptance — 1/7 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs361
open_issues77
closed_issues206
prs_merged_7d0
prs_decided_7d7
prs_merged_30d7
prs_decided_30d33
issue_closed_ratio0,728
closed_unmerged_prs105
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d7

Eigentümerschaft & Trägerschaft

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
23/25Reichweite des Inhabers — 1.596 Follower von alpacahq
25/25Kontohistorie — 93 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.596
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginalpacahq
public_repos93
account_age_days3.321

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 16 Tagen
20/20Versionshistorie — 96 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesalpaca-py
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish16

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://alpaca.markets/sdks/python/getting_started.html
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 15 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsalgorithmic-trading, brokerage, crypto, finance, market-data, python, trading, alpaca, alpaca-api, equities, options, quant, stock-trading, quantitative-finance, algotrading
has_wikija
homepagehttps://alpaca.markets/sdks/python/getting_started.html
docs_sitehttps://alpaca.markets/sdks/python/getting_started.html
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

78Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

72Gut
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 6 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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
4.5/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
0/5Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
6.8/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
2.2/7.5Vulnerabilities — 7 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate7,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, 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_packages18
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:alpaca-py@0.44.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 18 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.

77Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://alpaca.markets/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 67 von 70 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://alpaca.markets/llms.txt
legible_history_share0,957
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — alpaca/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 30 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
lockfilespackage-lock.json, poetry.lock, uv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsalpaca/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,3

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (alpaca/py.typed)
54.5/55Handhabbare Dateigrößen — 1/118 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes80.742
source_files_sampled118
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, 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

1.474GitHub-Sterne
53Mitwirkende
56Commits, letzte 12 Monate
3Tage seit letztem Push
88Releases
1Bus-Faktor
77offene 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 ★ / 395 ⇿
0Sterne
395Forks
86Releases

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.

010020030040039362022-052024-072026-08
Major 0Minor 42Patch 44

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.2 / 10
7.2Gesamtwert

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 · 2026-08-27 21:16 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 6 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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
9SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 9
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
9Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
3Vulnerabilities7 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 7
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIrequests^2.30.0pyproject.toml
PyPIpydantic^2.0.3pyproject.toml
PyPIpandas>=1.5.3pyproject.toml
PyPImsgpack^1.0.3pyproject.toml
PyPIwebsockets>=10.4pyproject.toml
PyPIsseclient-py^1.7.2pyproject.toml
PyPIpytz>=2020.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 174

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 19 direkte und 155 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPImsgpack—direkt
PyPImsgpack1.2.1direkt
PyPIpandas—direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIpandas3.0.1direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpytz—direkt
PyPIpytz2026.1.post1direkt
PyPIpytz2026.3.post1direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrequests2.33.0direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIsseclient-py—direkt
PyPIsseclient-py1.9.0direkt
PyPIwebsockets—direkt
PyPIwebsockets12.0direkt
PyPIwebsockets16.0direkt
npmagent-base6.0.2indirekt
npmasynckit0.4.0indirekt
npmaxios1.18.1indirekt
npmaxios-proxy-builder0.1.2indirekt
npmbalanced-match4.0.4indirekt
npmbrace-expansion5.0.7indirekt
npmcall-bind-apply-helpers1.0.2indirekt
npmcombined-stream1.0.8indirekt
npmdebug4.4.3indirekt
npmdelayed-stream1.0.0indirekt
npmdunder-proto1.0.1indirekt
npmes-define-property1.0.1indirekt
npmes-errors1.3.0indirekt
npmes-object-atoms1.1.1indirekt
npmes-set-tostringtag2.1.0indirekt
npmfollow-redirects1.16.0indirekt
npmform-data4.0.6indirekt
npmfunction-bind1.1.2indirekt
npmget-intrinsic1.3.0indirekt
npmget-proto1.0.1indirekt
npmglob13.0.6indirekt
npmgopd1.2.0indirekt
npmhas-symbols1.1.0indirekt
npmhas-tostringtag1.0.2indirekt
npmhasown2.0.4indirekt
npmhttps-proxy-agent5.0.1indirekt
npmlru-cache11.2.7indirekt
npmmath-intrinsics1.1.0indirekt
npmmime-db1.52.0indirekt
npmmime-types2.1.35indirekt
npmminimatch10.2.4indirekt
npmminipass7.1.3indirekt
npmms2.1.3indirekt
npmpackage-json-from-dist1.0.1indirekt
npmpath-scurry2.0.2indirekt
npmproxy-from-env2.1.0indirekt
npmrimraf6.1.3indirekt
npmsax1.6.0indirekt
npmserverless4.33.0indirekt
npmtunnel0.0.6indirekt
npmxml2js0.6.2indirekt
npmxmlbuilder11.0.1indirekt
PyPIalabaster0.7.16indirekt
PyPIalgo-trading-alpaca0.1.0indirekt
PyPIalpaca-py—indirekt
PyPIalpaca-py0.43.2indirekt
PyPIannotated-types0.6.0indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIapeye1.4.1indirekt
PyPIapeye-core1.1.5indirekt
PyPIautodocsumm0.2.15indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIblack—indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIboto31.42.78indirekt
PyPIbotocore1.42.78indirekt
PyPIcachecontrol0.14.4indirekt
PyPIcertifi2024.7.4indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.3.2indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.6indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIdict2css0.6.0indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdocutils0.19indirekt
PyPIdomdf-python-tools3.10.0indirekt
PyPIenum-tools—indirekt
PyPIenum-tools0.9.0.post1indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfilelock3.29.4indirekt
PyPIfuro—indirekt
PyPIfuro2022.12.7indirekt
PyPIhtml5lib1.1indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIidna3.7indirekt
PyPIimagesize1.5.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIisort—indirekt
PyPIisort5.13.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib—indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInatsort8.4.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInumpy—indirekt
PyPInumpy1.26.4indirekt
PyPInumpy2.2.6indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIplatformdirs4.10.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpre-commit4.6.2indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest9.0.2indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-asyncio—indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpython-dateutil—indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.4.2indirekt
PyPIpython-dotenv—indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIrequests-mock—indirekt
PyPIrequests-mock1.12.1indirekt
PyPIroman5.2indirekt
PyPIruamel-yaml0.19.1indirekt
PyPIs3transfer0.16.0indirekt
PyPIsix1.16.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsoupsieve2.8.4indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx6.2.1indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints1.23.0indirekt
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2indirekt
PyPIsphinx-copybutton—indirekt
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirekt
PyPIsphinx-jinja2-compat0.4.1indirekt
PyPIsphinx-prompt1.5.0indirekt
PyPIsphinx-tabs3.4.7indirekt
PyPIsphinx-toolbox—indirekt
PyPIsphinx-toolbox4.3.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIstandard-imghdr3.10.14indirekt
PyPItabulate0.10.0indirekt
PyPItinycss21.5.1indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2024.1indirekt
PyPItzdata2025.3indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIvirtualenv21.5.1indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:alpaca-py@0.44.0 zieht 18 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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