Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 12:42 UTC

apache / iceberg-python

PyIceberg

PythonApache-2.0★ 1.121 Sterne⑂ 564 Forksseit Aug. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#apache#hacktoberfest#iceberg#pyiceberg

apache/iceberg-python erreicht einen Gesundheitsindex von 98 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (92/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (82/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

98
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.

98
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 87 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 98 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

The Apache Software FoundationOrganisation · verifizierte Domain
23.994 Follower3.163 öffentliche Reposseit Jan. 2009

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIpyiceberg0.11.138.788.06463vor 177 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

92Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1 Tagen
34.6/36Commit-Rhythmus — 50/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 877 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year877
human_commit_share0,44
days_since_last_push1
active_weeks_last_year50

Release-Disziplin

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 14 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualität — letztes Release vor 177 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 62,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count14
latest_release_tagpyiceberg-0.11.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release177
mean_days_between_releases62,3
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?

82Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
49.5/60Stars — 1.121 Stars
22.9/25Forks — 564 Forks
8/15Watcher — 29 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks564
stars1.121
watchers29
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
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 — 38.788.064 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyiceberg
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads38.788.064
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?

86Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/54Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
14.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 36 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 24 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor3
contributors_sampled99
top_contributor_share0,355

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
35.7/42Issue-Lösungsquote — 85 % der Issues geschlossen
24.4/30PR-Annahme — 2.278/2.801 entschiedene PRs gemergt
2.2/13Newcomer PR acceptance — 2/12 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs2.278
open_issues145
closed_issues817
prs_merged_7d9
prs_decided_7d22
prs_merged_30d22
prs_decided_30d45
issue_closed_ratio0,849
closed_unmerged_prs523
first_time_authors_30d11
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d12

Eigentümerschaft & Trägerschaft

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
25/25Reichweite des Inhabers — 23.994 Follower von apache
25/25Kontohistorie — 3.163 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 17 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers23.994
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginapache
public_repos3.163
account_age_days6.430

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 177 Tagen
20/20Versionshistorie — 63 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyiceberg
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish177

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 14 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — ruff.toml
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

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://py.iceberg.apache.org/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 4 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsapache, hacktoberfest, iceberg, pyiceberg
has_wikija
homepagehttps://py.iceberg.apache.org/
docs_sitehttps://py.iceberg.apache.org/
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

86Exzellent · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 24 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 4 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
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate8,3
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_packages25
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:pyiceberg@0.11.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 25 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.

89Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 44 von 44 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes5.923

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

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, vendor/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — ruff.toml
11/11Statische Typprüfung — pyiceberg/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 56 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_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, vendor/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspyiceberg/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,56

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (pyiceberg/py.typed)
50.5/55Handhabbare Dateigrößen — 16/194 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes214.324
source_files_sampled194
oversized_source_files16

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 — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
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

1.121GitHub-Sterne
99Mitwirkende
877Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
14Releases
3Bus-Faktor
145offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 28 authors (cap 12)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 564 ⇿
0Sterne
564Forks
14Releases

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.

010020030040050060055472023-102025-032026-08
Major 0Minor 0Patch 0

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 8.3 / 10
8.3Gesamtwert

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 12:41 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/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
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 24 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 4 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
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 12
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPImmh3>=4.0.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.20.0pyproject.toml
PyPIclick>=7.1.1pyproject.toml
PyPIrich>=10.11.0pyproject.toml
PyPIstrictyaml>=1.7.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0,<3.0,!=2.4.0,!=2.4.1,!=2.12.0,!=2.12.1pyproject.toml
PyPIfsspec>=2023.1.0pyproject.toml
PyPIpyparsing>=3.1.0pyproject.toml
PyPItenacity>=8.2.3pyproject.toml
PyPIpyroaring>=1.0.0pyproject.toml
PyPIcachetools>=5.5pyproject.toml
PyPIzstandard>=0.13.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 296

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 12 direkte und 284 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcachetools7.1.7direkt
PyPIclick8.4.2direkt
PyPIfsspec2026.4.0direkt
PyPImmh35.2.1direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpyparsing3.3.2direkt
PyPIpyroaring1.1.0direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPIstrictyaml1.7.3direkt
PyPItenacity9.1.4direkt
PyPIzstandard0.25.0direkt
PyPIadlfs2026.8.0indirekt
PyPIaiobotocore3.8.0indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaioitertools0.13.0indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalabaster0.7.16indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.13.2indirekt
PyPIanyio4.14.1indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIargon2-cffi25.1.0indirekt
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirekt
PyPIarrow1.4.0indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIasync-lru2.3.0indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIaws-sam-translator1.110.0indirekt
PyPIaws-xray-sdk2.15.0indirekt
PyPIazure-core1.41.0indirekt
PyPIazure-identity1.25.3indirekt
PyPIazure-storage-blob12.30.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbackrefs7.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIbodo2026.8indirekt
PyPIboto31.43.46indirekt
PyPIbotocore1.43.46indirekt
PyPIbuild1.5.0indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfn-lint1.52.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcoverage7.14.3indirekt
PyPIcramjam2.11.0indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIcython3.2.9indirekt
PyPIdaft0.7.24indirekt
PyPIdatafusion53.0.0indirekt
PyPIdebugpy1.8.21indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdeptry0.25.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdocker7.1.0indirekt
PyPIdocutils0.23indirekt
PyPIdomdf-python-tools3.10.0indirekt
PyPIduckdb1.5.5indirekt
PyPIentrypoints0.4indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastavro1.12.2indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfilelock3.29.4indirekt
PyPIflask3.1.3indirekt
PyPIflask-cors6.0.5indirekt
PyPIfqdn1.5.1indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIgcsfs2026.6.0indirekt
PyPIgeoarrow-c0.3.1indirekt
PyPIgeoarrow-pyarrow0.2.0indirekt
PyPIgeoarrow-types0.3.0indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIgoogle-api-core2.31.0indirekt
PyPIgoogle-auth2.56.3indirekt
PyPIgoogle-auth-oauthlib1.4.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-bigquery3.43.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-core2.6.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-storage3.12.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-storage-control1.12.0indirekt
PyPIgoogle-crc32c1.8.0indirekt
PyPIgoogle-resumable-media2.10.0indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.0indirekt
PyPIgraphql-core3.2.11indirekt
PyPIgreenlet3.5.3indirekt
PyPIgriffe2.1.0indirekt
PyPIgriffecli2.1.0indirekt
PyPIgriffelib2.1.0indirekt
PyPIgrpc-google-iam-v10.14.4indirekt
PyPIgrpcio1.81.1indirekt
PyPIgrpcio-status1.81.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-xet1.6.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhuggingface-hub1.27.0indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIimpi-rt2021.17.2indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel7.3.0indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIipython9.15.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIisodate0.7.2indirekt
PyPIisoduration20.11.0indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-packaging10.4.0indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjoserfc1.7.2indirekt
PyPIjson50.15.0indirekt
PyPIjsonpatch1.33indirekt
PyPIjsonpath-ng1.8.0indirekt
PyPIjsonpointer3.1.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-path0.5.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-builder1.0.2indirekt
PyPIjupyter-client8.9.1indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyter-events0.12.1indirekt
PyPIjupyter-lsp2.3.1indirekt
PyPIjupyter-server2.20.0indirekt
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirekt
PyPIjupyterlab4.6.3indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirekt
PyPIkerberos1.3.1indirekt
PyPIlark1.3.1indirekt
PyPIlazy-object-proxy1.12.0indirekt
PyPIllvmlite0.47.0indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPImistune3.3.2indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-autorefs1.4.4indirekt
PyPImkdocs-gen-files0.6.1indirekt
PyPImkdocs-get-deps0.2.2indirekt
PyPImkdocs-literate-nav0.6.3indirekt
PyPImkdocs-material9.7.7indirekt
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1indirekt
PyPImkdocs-section-index0.3.12indirekt
PyPImkdocstrings1.0.6indirekt
PyPImkdocstrings-python2.0.5indirekt
PyPImoto5.2.2indirekt
PyPImpi4py4.1.2indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImsal1.37.0indirekt
PyPImsal-extensions1.3.1indirekt
PyPImsgpack1.2.1indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImypy-boto3-dynamodb1.43.64indirekt
PyPImypy-boto3-glue1.43.72indirekt
PyPInatsort8.4.0indirekt
PyPInbclient0.11.0indirekt
PyPInbconvert7.17.1indirekt
PyPInbformat5.11.0indirekt
PyPInest-asyncio21.7.2indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPInotebook-shim0.2.4indirekt
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PyPItornado6.5.7indirekt
PyPItqdm4.67.3indirekt
PyPItraitlets5.15.1indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIuri-template1.3.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIvirtualenv21.5.1indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIwebcolors25.10.0indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsocket-client1.9.0indirekt
PyPIwerkzeug3.1.8indirekt
PyPIwrapt2.2.2indirekt
PyPIxmltodict1.0.4indirekt
PyPIyarl1.24.2indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pyiceberg@0.11.1 zieht 25 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.

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