Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-16 00:59 UTC

biglocalnews / warn-scraper

Command-line interface for downloading WARN Act notices of qualified plant closings and mass layoffs from state government websites

PythonEigene Lizenz★ 44 Sterne⑂ 18 Forksseit Mai 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#journalism#data-journalism#news#cli#python#economics#warn#open-data#etl#labor

biglocalnews/warn-scraper erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (92/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (40/100). Zuletzt vor 12 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

89
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.

89
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 75 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 89 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

BIG LOCAL NEWSOrganisation · verifizierte Domain
92 Follower40 öffentliche Reposseit Nov. 2018

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIwarn-scraper1.2.14319.515212vor 192 Tagenwarn-actscraperswarn-act-datawarn-act-scrapers

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

87Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 12 Tagen
22.2/36Commit-Rhythmus — 32/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 139 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_year139
human_commit_share1
days_since_last_push12
active_weeks_last_year32

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 12 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 6,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tag1.2.175
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release12
mean_days_between_releases6,2
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?

57Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
26.5/60Stars — 44 Stars
10.3/25Forks — 18 Forks
4.7/15Watcher — 8 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks18
stars44
watchers8
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
57.2/80Downloads pro Monat — 19.515 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageswarn-scraper
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads19.515
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)

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 40 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 11 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled11
top_contributor_share0,401

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36.2/42Issue-Lösungsquote — 86 % der Issues geschlossen
23.1/30PR-Annahme — 281/365 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/27 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs281
open_issues59
closed_issues364
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,861
closed_unmerged_prs84
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

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
14.2/25Reichweite des Inhabers — 92 Follower von biglocalnews
23.7/25Kontohistorie — 40 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 7 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers92
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginbiglocalnews
public_repos40
account_age_days2.866

Paketpflege

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
26/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 192 Tagen
20/20Versionshistorie — 212 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageswarn-scraper
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish192

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — setup.cfg ([flake8])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 2 out of 2 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

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://warn-scraper.readthedocs.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 10 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsjournalism, data-journalism, news, cli, python, economics, warn, open-data, etl, labor
has_wikinein
homepagehttps://warn-scraper.readthedocs.io
docs_sitehttps://warn-scraper.readthedocs.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

66Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

58Mittel
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 — 2 out of 2 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
0/7.5Code-Review — Found 2/27 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 11 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
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
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 — keine Daten
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_aggregate5,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, 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_packages42
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:warn-scraper@1.2.143 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 42 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.

40Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

5Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
5.3/40Lesbare Commit-Historie — 10 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — setup.cfg ([flake8])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, 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
lockfilesPipfile.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/67 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes18.252
source_files_sampled67
oversized_source_files0

Eckdaten

44GitHub-Sterne
11Mitwirkende
139Commits, letzte 12 Monate
12Tage seit letztem Push
100Releases
2Bus-Faktor
59offene 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 ★ / 18 ⇿
0Sterne
18Forks
70Releases

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.

0481216201812022-012024-032026-05
Major 0Minor 0Patch 70

Jeder Punkt umfasst 4 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.8 / 10
5.8Gesamtwert

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 · 2026-09-16 00:59 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-Tests2 out of 2 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 2/27 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 11 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 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
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 15
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIbln—pyproject.toml
PyPIclick—pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4—pyproject.toml
PyPIhtml5lib—pyproject.toml
PyPIpdfplumber—pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIopenpyxl—pyproject.toml
PyPIpyopenssl—pyproject.toml
PyPIretry2—pyproject.toml
PyPIselenium—pyproject.toml
PyPIstealthenium—pyproject.toml
PyPItenacity—pyproject.toml
PyPIxlrd—pyproject.toml
PyPIxvfbwrapper—pyproject.toml
PyPIwebdriver-manager—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 164

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 30 direkte und 134 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbeautifulsoup4—direkt
PyPIbeautifulsoup44.15.0direkt
PyPIbln—direkt
PyPIbln2.3.18direkt
PyPIclick—direkt
PyPIclick8.5.0direkt
PyPIhtml5lib—direkt
PyPIhtml5lib1.1direkt
PyPIopenpyxl—direkt
PyPIopenpyxl3.1.5direkt
PyPIpdfplumber—direkt
PyPIpdfplumber0.11.10direkt
PyPIpyopenssl—direkt
PyPIpyopenssl26.4.0direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIretry2—direkt
PyPIretry20.9.5direkt
PyPIselenium—direkt
PyPIselenium4.48.0direkt
PyPIstealthenium—direkt
PyPIstealthenium1.1.1direkt
PyPItenacity—direkt
PyPItenacity9.1.4direkt
PyPIwebdriver-manager—direkt
PyPIwebdriver-manager4.1.2direkt
PyPIxlrd—direkt
PyPIxlrd2.0.2direkt
PyPIxvfbwrapper—direkt
PyPIxvfbwrapper0.2.29direkt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIanyio4.15.0indirekt
PyPIast-serialize0.9.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIbrotli1.2.0indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIchardet7.6.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.16.0indirekt
PyPIcryptography50.0.1indirekt
PyPIcssselect1.5.0indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIet-xmlfile2.0.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfilelock3.32.5indirekt
PyPIflake87.3.0indirekt
PyPIflake8-bugbear25.11.29indirekt
PyPIflake8-docstrings1.7.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIid1.6.1indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.19indirekt
PyPIimagesize2.0.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIisort9.0.1indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.6.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjellyfish1.2.1indirekt
PyPIjh25.0.14indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIlibrt0.15.0indirekt
PyPIlxml6.1.3indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImypy2.3.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPImyst-parser—indirekt
PyPImyst-parser5.1.0indirekt
PyPInh30.3.7indirekt
PyPIniquests3.21.1indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInumpy2.5.2indirekt
PyPIopencv-python-headless5.0.0.93indirekt
PyPIoutcome1.3.0.post0indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpandas3.0.5indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpdfminer-six20260107indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.11.7indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.2indirekt
PyPIpycodestyle2.14.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydocstyle6.3.0indirekt
PyPIpyflakes3.4.0indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpypdf6.16.2indirekt
PyPIpypdfium25.13.0indirekt
PyPIpyquery2.1.0indirekt
PyPIpysocks1.7.1indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-vcr1.0.2indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.6.0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.3indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIqh32.0.3indirekt
PyPIreadme-renderer46.0indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIsetuptools84.0.0indirekt
PyPIsetuptools-scm10.2.3indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsoupsieve2.9.2indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIstarlette1.6.0indirekt
PyPItabulate0.10.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItrio0.34.0indirekt
PyPItrio-websocket0.12.2indirekt
PyPItwine7.0.0indirekt
PyPItypes-beautifulsoup44.12.0.20250516indirekt
PyPItypes-html5lib1.1.11.20260518indirekt
PyPItypes-openpyxl3.1.5.20260827indirekt
PyPItypes-requests2.33.0.20260712indirekt
PyPItypes-retry0.9.9.20260408indirekt
PyPItypes-webencodings0.6.0.20260827indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIurllib3-future2.24.906indirekt
PyPIus3.2.0indirekt
PyPIutls2026.7.8indirekt
PyPIuvicorn0.52.4indirekt
PyPIvcrpy8.3.0indirekt
PyPIvcs-versioning2.3.4indirekt
PyPIvirtualenv21.7.8indirekt
PyPIwassima2.1.4indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwebencodings0.6.1indirekt
PyPIwebsocket-client1.9.2indirekt
PyPIwebsockets17.1indirekt
PyPIwrapt2.4.0indirekt
PyPIwsproto1.3.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:warn-scraper@1.2.143 zieht 42 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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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.