Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-22 11:34 UTC

aria-ml / dataeval

Python library for analyzing data quality and its impact on model performance across classification and object-detection tasks.

PythonMIT★ 18 Sterne⑂ 6 Forksseit Nov. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtPluginBibliothekwie das ermittelt wird
#ai#data#metrics#sufficiency#bias-detection#linter#out-of-distribution-detection#outlier-detection

aria-ml/dataeval erreicht einen Gesundheitsindex von 69 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (94/100) ab, am schwächsten bei Sustainability & Governance (34/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

69
gesamt / 100
Gut

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.

69
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 62 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 69 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

ARiAPersönliches Konto
0 Follower9 öffentliche Reposseit Nov. 2023ARiA

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIdataeval1.0.63.67981vor 133 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

94Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

97Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
33.2/36Commit-Rhythmus — 48/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 633 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_year633
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year48

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 21 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 2 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 16,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count21
latest_release_tagv1.1.0-rc6
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases16,6

Community & Verbreitung

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

50Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

26Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
20/60Stars — 18 Stars
5.8/25Forks — 6 Forks
0/15Watcher — 2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks6
stars18
watchers2
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 (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesreadthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
47.5/80Downloads pro Monat — 3.679 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdataeval
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3.679
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?

34Gefährdet · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

20Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 88 % der Commits
5.4/13.5Breite der Beitragenden — 4 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,884

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

1Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquote — keine Issues oder keine Daten
0/30PR-Annahme — 0/1 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs0
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs1
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Issue-Lösungsquote, Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

29Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
0/25Reichweite des Inhabers — 0 Follower von aria-ml
12.9/25Kontohistorie — 9 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 2 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers0
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginaria-ml
public_repos9
account_age_days1.017
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 133 Tagen
20/20Versionshistorie — 81 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdataeval
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish133

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

84Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://dataeval.readthedocs.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 8 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsai, data, metrics, sufficiency, bias-detection, linter, out-of-distribution-detection, outlier-detection
has_wikinein
homepagehttps://dataeval.readthedocs.io
docs_sitehttps://dataeval.readthedocs.io
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 — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — keine Daten
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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
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
5/5SAST — SAST tool detected: CodeQL
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
0/7.5Vulnerabilities — 84 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): CI-Tests, 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_packages19
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:dataeval@1.0.6 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 19 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.

51Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

8Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
8.5/40Lesbare Commit-Historie — 16 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,16
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — noxfile.py
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — src/dataeval/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
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
lockfilespoetry.lock, uv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesnoxfile.py
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configssrc/dataeval/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/dataeval/py.typed)
54.2/55Handhabbare Dateigrößen — 6/424 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes189.504
source_files_sampled424
oversized_source_files6

Eckdaten

18GitHub-Sterne
4Mitwirkende
633Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
21Releases
1Bus-Faktor
0offene 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 ★ / 6 ⇿
0Sterne
6Forks
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.

123456612025-032025-102026-04
Major 1Minor 2Patch 6
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 · 2026-08-22 11:34 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
k. A.CI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update 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
10SASTSAST tool detected: CodeQL
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
0Vulnerabilities84 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 12
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPImaite>=0.9.4pyproject.toml
PyPInumba>=0.61.0pyproject.toml
PyPIlightgbm>=4pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24.2pyproject.toml
PyPIpolars>=1.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.8pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.5.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.10.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.2.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.12pyproject.toml
PyPIxxhash>=3.4pyproject.toml
PyPIpsutil>=7.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 440

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 26 direkte und 414 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIlightgbm4.6.0direkt
PyPIlightgbm4.7.0direkt
PyPImaite0.9.5direkt
PyPInumba0.65.0direkt
PyPInumba0.66.0direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPIpolars1.39.3direkt
PyPIpolars1.43.1direkt
PyPIpsutil7.2.2direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIscikit-learn1.7.2direkt
PyPIscikit-learn1.8.0direkt
PyPIscikit-learn1.9.0direkt
PyPIscipy1.15.3direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIscipy1.18.0direkt
PyPItorch2.13.0direkt
PyPItorch2.13.0+cpudirekt
PyPItorch2.13.0+cu126direkt
PyPItorch2.13.0+cu130direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPItyping-extensions4.16.0direkt
PyPIxxhash3.6.0direkt
PyPIxxhash3.8.1direkt
PyPIai-edge-litert2.1.5indirekt
PyPIai-edge-litert2.1.6indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-doc0.0.5indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIappdirs1.4.4indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIargcomplete3.6.3indirekt
PyPIargcomplete3.7.0indirekt
PyPIargon2-cffi25.1.0indirekt
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirekt
PyPIarrow1.4.0indirekt
PyPIastroid4.1.2indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIasttokens3.0.2indirekt
PyPIasync-lru2.3.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-strenum1.2.8indirekt
PyPIbackports-strenum1.3.1indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIbleach6.3.0indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIbuild1.4.2indirekt
PyPIbuild1.5.0indirekt
PyPIcachecontrol0.14.4indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIcleo2.1.0indirekt
PyPIclick8.3.2indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcodespell2.4.2indirekt
PyPIcodespell2.4.3indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoloredlogs15.0.1indirekt
PyPIcolorlog6.10.1indirekt
PyPIcolorlog6.12.0indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.13.5indirekt
PyPIcoverage7.15.2indirekt
PyPIcrashtest0.4.1indirekt
PyPIcryptography46.0.6indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIcuda-bindings12.9.4indirekt
PyPIcuda-bindings13.3.1indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.6.0indirekt
PyPIcuda-toolkit12.6.3indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdataeval-plots0.0.8indirekt
PyPIdebugpy1.8.20indirekt
PyPIdebugpy1.8.21indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdependency-groups1.3.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIdulwich0.24.10indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfastjsonschema2.22.1indirekt
PyPIfilelock3.25.2indirekt
PyPIfilelock3.32.2indirekt
PyPIfindpython0.7.1indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIfonttools4.62.1indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfqdn1.4.0indirekt
PyPIfqdn1.5.1indirekt
PyPIfsspec2026.3.0indirekt
PyPIfsspec2026.7.0indirekt
PyPIgreenlet3.3.2indirekt
PyPIgreenlet3.5.4indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhumanfriendly10.0indirekt
PyPIhumanize4.15.0indirekt
PyPIhumanize4.16.0indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimageio2.37.3indirekt
PyPIimageio2.37.4indirekt
PyPIimagesize1.5.0indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIinstaller0.7.0indirekt
PyPIipykernel7.2.0indirekt
PyPIipykernel7.3.0indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIipython9.10.1indirekt
PyPIipython9.12.0indirekt
PyPIipython9.16.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.8indirekt
PyPIisodate0.7.2indirekt
PyPIisoduration20.11.0indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.4.0indirekt
PyPIjaraco-functools4.6.0indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjson50.14.0indirekt
PyPIjson50.15.0indirekt
PyPIjsonpointer3.1.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter1.1.1indirekt
PyPIjupyter-builder1.2.1indirekt
PyPIjupyter-cache1.0.1indirekt
PyPIjupyter-client8.8.0indirekt
PyPIjupyter-client8.9.1indirekt
PyPIjupyter-console6.6.3indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyter-events0.12.0indirekt
PyPIjupyter-events0.12.1indirekt
PyPIjupyter-lsp2.3.1indirekt
PyPIjupyter-server2.17.0indirekt
PyPIjupyter-server2.20.0indirekt
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirekt
PyPIjupyterlab4.5.6indirekt
PyPIjupyterlab4.6.2indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIjupytext1.19.1indirekt
PyPIjupytext1.19.5indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlark1.3.1indirekt
PyPIlazy-loader0.5indirekt
PyPIlightning-utilities0.15.3indirekt
PyPIllvmlite0.47.0indirekt
PyPIllvmlite0.48.0indirekt
PyPImaite-datasets0.0.18indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.1indirekt
PyPImatplotlib3.10.8indirekt
PyPImatplotlib3.10.9indirekt
PyPImatplotlib3.11.1indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImdit-py-plugins0.5.0indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImistune3.2.0indirekt
PyPImistune3.3.4indirekt
PyPIml-dtypes0.5.4indirekt
PyPImore-itertools11.0.1indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImsgpack1.1.2indirekt
PyPImsgpack1.2.1indirekt
PyPImyst-nb1.4.0indirekt
PyPImyst-parser4.0.1indirekt
PyPImyst-parser5.0.0indirekt
PyPImyst-parser5.1.0indirekt
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PyPIwebsocket-client1.9.0indirekt
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PyPIxattr1.3.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:dataeval@1.0.6 zieht 19 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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