Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 17:44 UTC

androguard / androguard

Reverse engineering and pentesting for Android applications

PythonApache-2.0★ 6.253 Sterne⑂ 1.152 Forksseit Sept. 2014Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#android#dalvik#reverse-engineering#dex#odex#pentesting

androguard/androguard erreicht einen Gesundheitsindex von 84 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (88/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (39/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

84
gesamt / 100
Exzellent

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.

84
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 71 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 84 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

AndroguardOrganisation
133 Follower15 öffentliche Reposseit Sept. 2014

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIandroguard4.1.41.540.67223vor 108 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

64Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
8.3/36Commit-Rhythmus — 12/52 Wochen mit Commits
13.5/18Commit-Volumen — 31 Commits im letzten Jahr
4/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 4 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year31
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year12

Release-Disziplin

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 24 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualität — letztes Release vor 104 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 298,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count24
latest_release_tagv4.1.4
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release104
mean_days_between_releases298,3

Community & Verbreitung

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

84Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 6.253 Stars
25/25Forks — 1.152 Forks
13.1/15Watcher — 227 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1.152
stars6.253
watchers227
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
7.2/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingnein
has_issue_templateja
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 1.540.672 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesandroguard
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.540.672
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?

76Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15.3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 32 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 95 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 26 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled95
top_contributor_share0,32

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
39.5/42Issue-Lösungsquote — 94 % der Issues geschlossen
24.7/30PR-Annahme — 399/484 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 11/19 approved changesets -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs399
open_issues39
closed_issues610
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,94
closed_unmerged_prs85
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

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
15.3/25Reichweite des Inhabers — 133 Follower von androguard
20.8/25Kontohistorie — 15 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers133
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginandroguard
public_repos15
account_age_days4.387

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 108 Tagen
20/20Versionshistorie — 23 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesandroguard
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish108

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

88Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 9 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://ismyphonepwned.com/droid2web/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsandroid, dalvik, reverse-engineering, dex, odex, pentesting
has_wikija
homepagehttps://ismyphonepwned.com/droid2web/
docs_sitehttps://ismyphonepwned.com/droid2web/
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
0/7.5Binary-Artifacts — binaries present in source code
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2/2.5CI-Tests — 9 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3.8/7.5Code-Review — Found 11/19 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 26 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
3/7.5Maintained — 4 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
0/5Packaging — keine Daten
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
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging. 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_packages37
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:androguard@4.1.4 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 37 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.

39Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

23Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
22.9/40Lesbare Commit-Historie — 43 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,43
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
12.6/18Bootstrap mit einem Befehl — tests/data/AndroguardTest/app/build.gradle, tests/data/AndroguardTest/build.gradle (Toolchain-Konvention, kein Task-Runner)
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.black], [tool.isort])
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
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 — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifeststests/data/AndroguardTest/app/build.gradle, tests/data/AndroguardTest/build.gradle
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
52.7/55Handhabbare Dateigrößen — 5/120 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes288.682
source_files_sampled120
oversized_source_files5

Eckdaten

6.253GitHub-Sterne
95Mitwirkende
31Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
24Releases
2Bus-Faktor
39offene 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 ★ / 1.152 ⇿
0Sterne
1.152Forks
24Releases

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.

02004006008001.0001.2001.152122015-082021-022026-09
Major 0Minor 4Patch 13

Jeder Punkt umfasst 11 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.4 / 10
3.4Gesamtwert

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 · 2026-09-17 17:43 UTC

0Binary-Artifactsbinaries present in source code
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
8CI-Tests9 out of 11 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 11/19 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 26 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
4Maintained4 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 4
k. A.Packagingpackaging workflow not 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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 14
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpygments>=2.3.1pyproject.toml
PyPIlxml>=4.3.0pyproject.toml
PyPIcolorama>=0.4.1pyproject.toml
PyPIasn1crypto>=0.24.0pyproject.toml
PyPIclick>=7.0pyproject.toml
PyPIpydot>=1.4.1pyproject.toml
PyPIipython>=5.0.0pyproject.toml
PyPImutf8*pyproject.toml
PyPIdataset*pyproject.toml
PyPIloguru*pyproject.toml
PyPIapkInspector>=1.1.7pyproject.toml
PyPInetworkx*pyproject.toml
PyPIpyyaml*pyproject.toml
PyPIcryptography>=46.0.6pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 64

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 28 direkte und 36 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIapkinspector—direkt
PyPIapkinspector1.3.6direkt
PyPIasn1crypto—direkt
PyPIasn1crypto1.5.1direkt
PyPIclick—direkt
PyPIclick8.1.8direkt
PyPIcolorama—direkt
PyPIcolorama0.4.6direkt
PyPIcryptography—direkt
PyPIcryptography48.0.0direkt
PyPIdataset—direkt
PyPIdataset1.6.2direkt
PyPIipython—direkt
PyPIipython8.18.1direkt
PyPIloguru—direkt
PyPIloguru0.7.3direkt
PyPIlxml—direkt
PyPIlxml6.1.1direkt
PyPImutf8—direkt
PyPImutf81.0.6direkt
PyPInetworkx—direkt
PyPInetworkx3.2.1direkt
PyPIpydot—direkt
PyPIpydot4.0.1direkt
PyPIpygments—direkt
PyPIpygments2.20.0direkt
PyPIpyyaml—direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIalembic1.16.5indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIbanal1.0.6indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIgreenlet3.2.5indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPImako1.3.12indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImkdocs—indirekt
PyPImkdocs-gen-files—indirekt
PyPImkdocs-glightbox—indirekt
PyPImkdocs-literate-nav—indirekt
PyPImkdocs-material—indirekt
PyPImkdocs-section-index—indirekt
PyPImkdocs-table-reader-plugin—indirekt
PyPImkdocs-with-pdf—indirekt
PyPImkdocstrings-python—indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpycparser2.23indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsqlalchemy1.4.54indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItraitlets5.15.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPIwcwidth0.7.0indirekt
PyPIwin32-setctime1.2.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:androguard@4.1.4 zieht 37 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

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit androguard/androguard teilen. Nebeneinander lesen →

94OWASP/mastgThe OWASP Mobile Application Security Testing Guide (MASTG) is a comprehensive manual for mobile app security testing and reverse engineering. It describes technical processes for verifying the OWASP Mobile Security Weakness Enumeration (MASWE) weaknesses, which are in alignment with the OWASP MASVS.Außergewöhnlich96getsentry/sentry-javaA Sentry SDK for Java, Android and other JVM languages.Außergewöhnlich96flwrlabs/flowerFlower: A Friendly Federated AI FrameworkAußergewöhnlich96blacklanternsecurity/bbotThe recursive internet scanner for hackers. 🧡Außergewöhnlich95maziyarpanahi/openmedLocal-first healthcare AI: clinical NER & HIPAA PII de-identification that runs 100% on-device. 2,200+ medical models, 21 languages, Apple MLX + Python, no cloud, no patient data leaving your network. Apache-2.0Außergewöhnlich94ev-flow/quark-engineAußergewöhnlich

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.