Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-11 19:24 UTC

cerfacs-globc / icclim

icclim: Python library for climate indices and climate indicators calculation.

PythonApache-2.0★ 94 Sterne⑂ 34 Forksseit Jan. 2014Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#calculation-climate#climate-indices#python#climate-indicators#netcdf#climate-simulations#python-library#python-package#xclim#xarray#icclim

cerfacs-globc/icclim erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (93/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (53/100). Zuletzt vor 3 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt 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

CERFACS GLOBCOrganisation
12 Follower11 öffentliche Reposseit Feb. 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIicclim7.1.106.93735vor 19 Tagennetcdfclimateclimate-indicesclimate-indicatorsxarray

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

90Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 3 Tagen
19.4/36Commit-Rhythmus — 28/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 405 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 9 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year405
human_commit_share0,8
days_since_last_push3
active_weeks_last_year28

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 57 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 19 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 6,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count57
latest_release_tagv7.1.10
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release19
mean_days_between_releases6,9
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?

65Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

48Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
31.9/60Stars — 94 Stars
12.7/25Forks — 34 Forks
3.9/15Watcher — 6 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks34
stars94
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
7.2/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingja
has_issue_templateja
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
51.2/80Downloads pro Monat — 6.937 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesicclim
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads6.937
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?

66Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
9.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 58 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 11 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled11
top_contributor_share0,577

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
37.8/42Issue-Lösungsquote — 90 % der Issues geschlossen
27.8/30PR-Annahme — 322/347 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/2 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs322
open_issues13
closed_issues116
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d10
prs_decided_30d10
issue_closed_ratio0,899
closed_unmerged_prs25
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

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
8/25Reichweite des Inhabers — 12 Follower von cerfacs-globc
19.9/25Kontohistorie — 11 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers12
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logincerfacs-globc
public_repos11
account_age_days4.214

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 19 Tagen
20/20Versionshistorie — 35 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesicclim
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish19

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

93Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
14/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 7 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
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://icclim.readthedocs.io/en/latest/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 11 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicscalculation-climate, climate-indices, python, climate-indicators, netcdf, climate-simulations, python-library, python-package, xclim, xarray, icclim
has_wikija
homepagehttps://icclim.readthedocs.io/en/latest/
docs_sitehttps://icclim.readthedocs.io/en/latest/
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

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
1.8/2.5CI-Tests — 7 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
0.5/2.5CII-Best-Practices — badge detected: InProgress
0/7.5Code-Review — Found 0/2 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 5 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 9 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
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,7
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_packages46
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:icclim@7.1.10 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 46 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.

53Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

22Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
22/40Lesbare Commit-Historie — 33 von 80 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,412
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — doc/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
0/10Reproduzierbare Umgebung
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 2 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
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdoc/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
51.8/55Handhabbare Dateigrößen — 6/103 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes407.647
source_files_sampled103
oversized_source_files6

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

94GitHub-Sterne
11Mitwirkende
405Commits, letzte 12 Monate
3Tage seit letztem Push
57Releases
1Bus-Faktor
13offene 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 ★ / 34 ⇿
0Sterne
34Forks
46Releases

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.

01325383112014-022020-032026-03
Major 3Minor 8Patch 32

Jeder Punkt umfasst 12 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.7 / 10
5.7Gesamtwert

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 · 2026-09-11 19:23 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
7CI-Tests7 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 7
2CII-Best-Practicesbadge detected: InProgress
0Code-ReviewFound 0/2 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 5 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 9 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
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 15
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=1.21pyproject.toml
PyPIxarray>=2022.6.0pyproject.toml
PyPIxclim>=0.45.0pyproject.toml
PyPIcf_xarray>=0.7.4pyproject.toml
PyPIcftime>=1.5.0pyproject.toml
PyPIdask>=2022.2.0pyproject.toml
PyPInetCDF4>=1.5.7pyproject.toml
PyPIzarr>=2.11.0pyproject.toml
PyPInumcodecs>=0.10.0pyproject.toml
PyPIfsspec—pyproject.toml
PyPIpandas>=1.3.0pyproject.toml
PyPIdateparser>=1.1.0pyproject.toml
PyPIpint>=0.20pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 150

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 30 direkte und 120 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcf-xarray—direkt
PyPIcf-xarray0.10.11direkt
PyPIcftime—direkt
PyPIcftime1.6.5direkt
PyPIdask—direkt
PyPIdask2026.1.2direkt
PyPIdateparser—direkt
PyPIdateparser1.3.0direkt
PyPIfsspec—direkt
PyPIfsspec2026.2.0direkt
PyPIjinja2—direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPInetcdf4—direkt
PyPInetcdf41.7.4direkt
PyPInumcodecs—direkt
PyPInumcodecs0.16.5direkt
PyPInumpy—direkt
PyPInumpy2.4.2direkt
PyPIpandas—direkt
PyPIpandas3.0.1direkt
PyPIpint—direkt
PyPIpint0.25.2direkt
PyPItyping-extensions—direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPIxarray—direkt
PyPIxarray2026.2.0direkt
PyPIxclim—direkt
PyPIxclim0.60.0direkt
PyPIzarr—direkt
PyPIzarr3.1.5direkt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIastroid3.3.11indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIboltons25.0.0indirekt
PyPIbottleneck1.6.0indirekt
PyPIcertifi2026.2.25indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.13.4indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.17.0indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIdonfig0.8.1.post1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfilelock3.25.0indirekt
PyPIflexcache0.3indirekt
PyPIflexparser0.4indirekt
PyPIflit3.12.0indirekt
PyPIflit-core3.12.0indirekt
PyPIgoogle-crc32c1.8.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIidentify2.6.17indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipython9.10.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.8.0indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIllvmlite0.46.0indirekt
PyPIlocket1.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirekt
PyPImistune3.3.3indirekt
PyPInbclient0.10.4indirekt
PyPInbconvert7.17.1indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInbsphinx0.9.8indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInumba0.64.0indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIpandocfilters1.5.1indirekt
PyPIparso0.8.6indirekt
PyPIpartd1.4.2indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIplatformdirs4.9.2indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.5.1indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpyarrow23.0.1indirekt
PyPIpydata-sphinx-theme0.16.1indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-cov7.0.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.1.0indirekt
PyPIpytz2025.2indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIregex2026.2.28indirekt
PyPIrequests2.33.0indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIruff0.15.4indirekt
PyPIscikit-learn1.8.0indirekt
PyPIscipy1.17.1indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirekt
PyPIsoupsieve2.8.4indirekt
PyPIsphinx9.0.4indirekt
PyPIsphinx-autoapi3.7.0indirekt
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25indirekt
PyPIsphinx-codeautolink0.17.5indirekt
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirekt
PyPIsphinx-lfs-content1.1.10indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
PyPItinycss21.4.0indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItoolz1.1.0indirekt
PyPItornado6.5.8indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPItzlocal5.3.1indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn0.41.0indirekt
PyPIvirtualenv21.1.0indirekt
PyPIwatchfiles1.1.1indirekt
PyPIwcwidth0.6.0indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIyamale6.1.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:icclim@7.1.10 zieht 46 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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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.