Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.27.0 · Metriken 2.5.0 · 2026-07-28 14:51 UTC

celery / pytest-celery

Official pytest plugin for Celery.

PythonEigene Lizenz★ 82 Sterne⑂ 18 Forksseit Aug. 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#celery#docker#pytest#python

celery/pytest-celery erreicht einen Gesundheitsindex von 86 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (54/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

86
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.

86
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 72 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 86 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

CeleryOrganisation
402 Follower27 öffentliche Reposseit Juli 2010

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpytest-celery1.3.0-30vor 147 Tagenpytestcelery

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

74Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
8.3/36Commit-Rhythmus — 12/52 Wochen mit Commits
14.3/18Commit-Volumen — 38 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 22 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year38
human_commit_share0,45
days_since_last_push0
active_weeks_last_year12

Release-Disziplin

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 28 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualität — letztes Release vor 147 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 76,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count28
latest_release_tagv1.3.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release147
mean_days_between_releases76,7
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?

54Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
31/60Stars — 82 Stars
10.3/25Forks — 18 Forks
5/15Watcher — 9 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks18
stars82
watchers9
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_badges—
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

66Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

34Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 92 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 13 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled13
top_contributor_share0,92

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30.8/42Issue-Lösungsquote — 73 % der Issues geschlossen
26.7/30PR-Annahme — 440/494 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 7/16 approved changesets -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs440
open_issues4
closed_issues11
prs_merged_7d—
prs_decided_7d—
prs_merged_30d—
prs_decided_30d—
issue_closed_ratio0,733
closed_unmerged_prs54
first_time_authors_30d—
first_time_prs_merged_30d—
first_time_prs_decided_30d—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): newcomer_pr_acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
18.7/25Reichweite des Inhabers — 402 Follower von celery
22.5/25Kontohistorie — 27 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 16 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers402
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_logincelery
public_repos27
account_age_days5.871

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 147 Tagen
20/20Versionshistorie — 30 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespytest-celery
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish147

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 8 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, tox.ini
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://pytest-celery.readthedocs.io/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 4 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicscelery, docker, pytest, python
has_wikija
homepagehttps://pytest-celery.readthedocs.io/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

70Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all 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
3/7.5Code-Review — Found 7/16 approved changesets -- score normalized to 4
2.5/2.5Contributors — project has 7 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 — 22 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 is run on all commits
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_aggregate6,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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_packages30
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:pytest-celery@1.3.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 30 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.

54Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 42 von 45 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
legible_history_share0,933
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, tox.ini
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 48 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
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,48

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/153 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes10.493
source_files_sampled153
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—

Eckdaten

82GitHub-Sterne
13Mitwirkende
38Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
28Releases
1Bus-Faktor
4offene 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
27Releases

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.

0481216201812020-122023-052025-09
Major 1Minor 2Patch 5

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.2 / 10
6.2Gesamtwert

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 · 2026-07-28 14:50 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all 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
4Code-ReviewFound 7/16 approved changesets -- score normalized to 4
10Contributorsproject has 7 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained22 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 is run on all commits
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 13
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIcelery*pyproject.toml
PyPIkombu*pyproject.toml
PyPIredis*pyproject.toml
PyPIpython-memcached*pyproject.toml
PyPIboto3*pyproject.toml
PyPIbotocore*pyproject.toml
PyPIpycurl>=7.43pyproject.toml
PyPIurllib3>=1.26.16pyproject.toml
PyPItenacity>=9.0.0pyproject.toml
PyPIpytest-docker-tools>=3.1.3pyproject.toml
PyPIdocker^7.1.0pyproject.toml
PyPIpsutil>=7.0.0pyproject.toml
PyPIdebugpy^1.8.12pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 164

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 15 direkte und 149 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIboto31.43.51direkt
PyPIbotocore1.43.53direkt
PyPIcelery—direkt
PyPIcelery5.6.3direkt
PyPIdebugpy1.8.21direkt
PyPIdocker7.2.0direkt
PyPIkombu5.6.2direkt
PyPIpsutil—direkt
PyPIpsutil7.2.2direkt
PyPIpycurl7.47.0direkt
PyPIpytest-docker-tools3.1.10direkt
PyPIpython-memcached1.62direkt
PyPIredis8.0.1direkt
PyPItenacity9.1.4direkt
PyPIurllib32.7.0direkt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIamqp5.3.1indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIautoflake2.3.3indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbackports-zstd1.6.0indirekt
PyPIbilliard4.2.4indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIbuild1.5.1indirekt
PyPIcachecontrol0.14.4indirekt
PyPIcachetools7.1.4indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIcleanpy0.5.1indirekt
PyPIcleo2.1.0indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIclick-didyoumean0.3.1indirekt
PyPIclick-plugins1.1.1.2indirekt
PyPIclick-repl0.3.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.15.2indirekt
PyPIcrashtest0.4.1indirekt
PyPIcryptography49.0.0indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdjango—indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIdulwich1.2.10indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfilelock3.29.7indirekt
PyPIfindpython0.8.0indirekt
PyPIflake87.3.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimagesize1.5.0indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIinstaller1.0.1indirekt
PyPIisort8.0.1indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.6.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImsgpack1.2.1indirekt
PyPImypy2.3.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpbs-installer2026.6.10indirekt
PyPIpkginfo1.12.1.2indirekt
PyPIplatformdirs4.10.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpoetry2.4.1indirekt
PyPIpoetry-bumpversion0.3.3indirekt
PyPIpoetry-core2.4.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpycodestyle2.14.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpyflakes3.4.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyproject-api1.10.1indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-django—indirekt
PyPIpytest-rerunfailures—indirekt
PyPIpytest-rerunfailures16.4indirekt
PyPIpytest-subtests—indirekt
PyPIpytest-subtests0.15.0indirekt
PyPIpytest-sugar1.1.1indirekt
PyPIpytest-xdist—indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.4.4indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpywin32312indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIrapidfuzz3.14.5indirekt
PyPIrequests—indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIs3transfer0.19.1indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsphinx8.1.3indirekt
PyPIsphinx-autobuild2024.10.3indirekt
PyPIsphinx-celery2.1.3indirekt
PyPIsphinx-click6.2.0indirekt
PyPIsphinx-testing1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-mermaid2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIsqlalchemy—indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPItermcolor3.3.0indirekt
PyPItoml-sort0.24.4indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItomlkit0.15.0indirekt
PyPItox4.57.2indirekt
PyPItox-gh-actions3.5.0indirekt
PyPItrove-classifiers2026.6.1.19indirekt
PyPItypes-cffi2.0.0.20260518indirekt
PyPItypes-pyopenssl24.1.0.20240722indirekt
PyPItypes-redis4.6.0.20241004indirekt
PyPItypes-setuptools83.0.0.20260706indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPItzlocal5.4.4indirekt
PyPIuvicorn0.51.0indirekt
PyPIvine5.1.0indirekt
PyPIvirtualenv21.6.1indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.2indirekt
PyPIwebsockets16.1indirekt
PyPIxattr1.3.0indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pytest-celery@1.3.0 zieht 30 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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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 v2.5.0, Schema v0.27.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.