Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-13 01:12 UTC

colour-science / colour

Colour Science for Python

PythonBSD-3-Clause★ 2.634 Sterne⑂ 291 Forksseit Feb. 2014Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#color#color-science#color-space#color-spaces#colorspace#colorspaces#colour#colour-science#colour-space#colour-spaces#colourspace#colourspaces#data#dataset#datasets#python#spectral-data#spectral-dataset#spectral-datasets

colour-science/colour erreicht einen Gesundheitsindex von 90 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (52/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

90
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.

90
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 76 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 90 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

colour-scienceOrganisation
428 Follower89 öffentliche Reposseit Aug. 2014

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIcolour-science0.4.7-25vor 249 Tagencolorcolor-sciencecolor-spacecolor-spacescolorspacecolorspacescolourcolour-sciencecolour-spacecolour-spacescolourspacecolourspacesdatadatasetdatasetspythonspectral-dataspectral-datasetspectral-datasets

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

76Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
20.8/36Commit-Rhythmus — 30/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 150 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 9 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year150
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year30

Release-Disziplin

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 25 Releases veröffentlicht
16.2/36Release-Aktualität — letztes Release vor 249 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 238 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count25
latest_release_tagv0.4.7
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release249
mean_days_between_releases238
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?

89Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
55.5/60Stars — 2.634 Stars
20.5/25Forks — 291 Forks
10.6/15Watcher — 83 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks291
stars2.634
watchers83
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesopencollective.com
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

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

70Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

34Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
1.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 93 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 54 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 34 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled54
top_contributor_share0,932

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36.9/42Issue-Lösungsquote — 88 % der Issues geschlossen
24.9/30PR-Annahme — 353/425 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 6/29 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs353
open_issues83
closed_issues599
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,878
closed_unmerged_prs72
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

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
18.9/25Reichweite des Inhabers — 428 Follower von colour-science
25/25Kontohistorie — 89 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 12 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers428
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_logincolour-science
public_repos89
account_age_days4.384
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
26/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 249 Tagen
20/20Versionshistorie — 25 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagescolour-science
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish249

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 9 out of 9 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://www.colour-science.org
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 19 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicscolor, color-science, color-space, color-spaces, colorspace, colorspaces, colour, colour-science, colour-space, colour-spaces, colourspace, colourspaces, data, dataset, datasets, python, spectral-data, spectral-dataset, spectral-datasets
has_wikija
homepagehttps://www.colour-science.org
docs_sitehttps://www.colour-science.org
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

52Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

40Schwach
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 — 9 out of 9 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
1.5/7.5Code-Review — Found 6/29 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 34 contributing companies or organizations
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 — 9 commit(s) and 3 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
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
0/7.5Vulnerabilities — 91 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, 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_packages1
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:colour-science@0.4.7 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 1 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

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)

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — colour/py.typed
0/10Reproduzierbare Umgebung
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
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
lockfiles—
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configscolour/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (colour/py.typed)
53.3/55Handhabbare Dateigrößen — 22/722 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes287.360
source_files_sampled722
oversized_source_files22

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 — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
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

2.634GitHub-Sterne
54Mitwirkende
150Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
25Releases
1Bus-Faktor
83offene 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 ★ / 291 ⇿
0Sterne
291Forks
25Releases

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.

050100150200250300289122014-092020-082026-08
Major 0Minor 2Patch 23

Jeder Punkt umfasst 11 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.0 / 10
4.0Gesamtwert

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 · 2026-08-13 01:11 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-Tests9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 6/29 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 34 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained9 commit(s) and 3 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
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
0Vulnerabilities91 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 1
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=2.0.0,<3pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 196

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 2 direkte und 194 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPInumpy—direkt
PyPInumpy2.3.5direkt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIanyio4.12.0indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIargon2-cffi25.1.0indirekt
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirekt
PyPIarrow1.4.0indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIasync-lru2.0.5indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIbabel2.17.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbackports-zstd1.1.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIbiblib-simple0.1.2indirekt
PyPIbleach6.3.0indirekt
PyPIcertifi2025.11.12indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.12.0indirekt
PyPIcoveralls4.0.2indirekt
PyPIcryptography46.0.3indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdebugpy1.8.17indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdocopt0.6.2indirekt
PyPIdocutils0.22.3indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfilelock3.20.0indirekt
PyPIfonttools4.61.0indirekt
PyPIfqdn1.5.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhatch1.16.1indirekt
PyPIhatchling1.28.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhyperlink21.0.0indirekt
PyPIid1.5.0indirekt
PyPIidna3.11indirekt
PyPIimageio2.37.2indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIinvoke2.2.1indirekt
PyPIipykernel7.1.0indirekt
PyPIipython9.8.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.8indirekt
PyPIisoduration20.11.0indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.0.1indirekt
PyPIjaraco-functools4.3.0indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjson50.12.1indirekt
PyPIjsonpointer3.0.0indirekt
PyPIjsonschema4.25.1indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter1.1.1indirekt
PyPIjupyter-client8.6.3indirekt
PyPIjupyter-console6.6.3indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyter-events0.12.0indirekt
PyPIjupyter-lsp2.3.0indirekt
PyPIjupyter-server2.17.0indirekt
PyPIjupyter-server-terminals0.5.3indirekt
PyPIjupyterlab4.5.0indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIkiwisolver1.4.9indirekt
PyPIlark1.3.1indirekt
PyPIlatexcodec3.0.1indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib3.10.7indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImistune3.1.4indirekt
PyPImore-itertools10.8.0indirekt
PyPInbclient0.10.2indirekt
PyPInbconvert7.16.6indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPInetworkx3.6indirekt
PyPInh30.3.2indirekt
PyPInodeenv1.9.1indirekt
PyPInotebook7.5.0indirekt
PyPInotebook-shim0.2.4indirekt
PyPInumpy-typing-compat20250818.2.3indirekt
PyPIopencolorio2.5.0indirekt
PyPIopenimageio3.1.8.0indirekt
PyPIoptype0.14.0indirekt
PyPIoverrides7.7.0indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpandas2.3.3indirekt
PyPIpandocfilters1.5.1indirekt
PyPIparso0.8.5indirekt
PyPIpathspec0.12.1indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.0.0indirekt
PyPIplatformdirs4.5.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprek0.2.19indirekt
PyPIprometheus-client0.23.1indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpsutil7.1.3indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpybtex0.25.1indirekt
PyPIpybtex-docutils1.0.3indirekt
PyPIpycparser2.23indirekt
PyPIpydata-sphinx-theme0.16.1indirekt
PyPIpydot3.0.4indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpyparsing3.2.5indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpyright1.1.407indirekt
PyPIpytest9.0.1indirekt
PyPIpytest-cov6.3.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-json-logger4.0.0indirekt
PyPIpytz2025.2indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpywinpty3.0.2indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIreadme-renderer44.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrequests2.32.5indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrestructuredtext-lint2.0.2indirekt
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIrfc3986-validator0.1.1indirekt
PyPIrfc3987-syntax1.1.0indirekt
PyPIrich14.2.0indirekt
PyPIroman-numerals3.1.0indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIscipy1.16.3indirekt
PyPIscipy-stubs1.16.3.2indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIsend2trash1.8.3indirekt
PyPIsetuptools80.9.0indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirekt
PyPIsoupsieve2.8indirekt
PyPIsphinx9.0.4indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-bibtex2.6.5indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIterminado0.18.1indirekt
PyPItinycss21.4.0indirekt
PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItomli2.3.0indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItomlkit0.13.3indirekt
PyPItornado6.5.2indirekt
PyPItqdm4.67.1indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPItrimesh4.10.0indirekt
PyPItrove-classifiers2025.12.1.14indirekt
PyPItwine6.2.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItzdata2025.2indirekt
PyPIuri-template1.3.0indirekt
PyPIurllib32.6.0indirekt
PyPIuserpath1.9.2indirekt
PyPIuv0.9.15indirekt
PyPIvirtualenv20.35.4indirekt
PyPIwcwidth0.2.14indirekt
PyPIwebcolors25.10.0indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsocket-client1.9.0indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIxxhash3.6.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:colour-science@0.4.7 zieht 1 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

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit colour-science/colour teilen. Nebeneinander lesen →

100apache/airflowApache Airflow - A platform to programmatically author, schedule, and monitor workflowsAußergewöhnlich100PrefectHQ/prefectPrefect is a workflow orchestration framework for building resilient data pipelines in Python.Außergewöhnlich97visgl/deck.glWebGL2 powered visualization frameworkAußergewöhnlich97python-visualization/foliumPython Data. Leaflet.js Maps. Außergewöhnlich99mdn/browser-compat-dataBrowser compatibility data for Web technologies as displayed on MDNAußergewöhnlich100open-telemetry/opentelemetry-pythonOpenTelemetry Python API and SDK Außergewöhnlich

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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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