Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-20 05:03 UTC

cytomining / pycytominer

Python package for image-based profiling

Python · Jupyter NotebookBSD-3-Clause★ 145 Sterne⑂ 42 Forksseit Juli 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#cytominer#microscopy#morphological-profiling#python#cellprofiler#image-analysis#image-based-profiling

cytomining/pycytominer erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (64/100). Zuletzt vor 1 Tag aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

94
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 81 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

CytominingOrganisation
41 Follower28 öffentliche Reposseit Mai 2016

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIpycytominer1.7.12.22619vor 37 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

93Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

89Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 1 Tagen
24.9/36Commit-Rhythmus — 36/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 135 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 7 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year135
human_commit_share0,42
days_since_last_push1
active_weeks_last_year36

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 20 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 37 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 41,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count20
latest_release_tagv1.7.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release37
mean_days_between_releases41,3
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?

66Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
35/60Stars — 145 Stars
13.4/25Forks — 42 Forks
1.7/15Watcher — 3 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks42
stars145
watchers3
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_badges6
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
44.6/80Downloads pro Monat — 2.226 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespycytominer
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.226
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?

77Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
12.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 46 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 22 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 30 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled22
top_contributor_share0,456

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

89Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
34.9/42Issue-Lösungsquote — 83 % der Issues geschlossen
27.2/30PR-Annahme — 441/487 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs441
open_issues45
closed_issues223
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,832
closed_unmerged_prs46
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

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
11.7/25Reichweite des Inhabers — 41 Follower von cytomining
22.6/25Kontohistorie — 28 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers41
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logincytomining
public_repos28
account_age_days3.782

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 37 Tagen
20/20Versionshistorie — 19 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespycytominer
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish37

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 27 out of 27 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://pycytominer.readthedocs.io/en/latest/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicscytominer, microscopy, morphological-profiling, python, cellprofiler, image-analysis, image-based-profiling
has_wikija
homepagehttps://pycytominer.readthedocs.io/en/latest/
docs_sitehttps://pycytominer.readthedocs.io/en/latest/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

74Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

67Gut
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 — 27 out of 27 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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 30 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 7 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
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
3/7.5Vulnerabilities — 6 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,7
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_packages21
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:pycytominer@1.7.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 21 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.

64Mittel · 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 — 40 von 42 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,952
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
4/10Belegte Agentenpraxis — 2 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 58 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,58

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/69 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes44.152
source_files_sampled69
oversized_source_files0

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

145GitHub-Sterne
22Mitwirkende
135Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
20Releases
2Bus-Faktor
45offene 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 ★ / 42 ⇿
0Sterne
42Forks
19Releases

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.

010203040504222019-072023-012026-08
Major 1Minor 8Patch 9

Jeder Punkt umfasst 7 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.7 / 10
6.7Gesamtwert

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 · 2026-09-20 05:02 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-Tests27 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 30 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 7 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
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
4Vulnerabilities6 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 10
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIclevercsv>=0.8.5,<0.9pyproject.toml
PyPIfire>=0.5pyproject.toml
PyPInumpy>=1.16.5pyproject.toml
PyPIpandas>=1.2pyproject.toml
PyPIpyarrow>=8pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=0.21.2pyproject.toml
PyPIscipy>=1.5pyproject.toml
PyPIscipy>=1.16.1pyproject.toml
PyPIsqlalchemy>=1.3.6,<3pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 294

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 11 direkte und 283 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIclevercsv0.8.5direkt
PyPIfire0.7.1direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIpyarrow20.0.0direkt
PyPIpyarrow22.0.0direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIscikit-learn1.7.2direkt
PyPIscipy1.15.3direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIsqlalchemy2.0.52direkt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIagate1.14.2indirekt
PyPIagate-dbf0.2.4indirekt
PyPIagate-excel0.4.2indirekt
PyPIagate-sql0.7.3indirekt
PyPIaiobotocore3.7.0indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaioitertools0.13.0indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIanndata0.11.4indirekt
PyPIanndata0.12.16indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIarray-api-compat1.14.0indirekt
PyPIasciitree0.3.3indirekt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIastroid4.1.2indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIautodoc0.5.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-tempfile1.0indirekt
PyPIbackports-weakref1.0.post1indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIbioio3.3.0indirekt
PyPIbioio-base3.3.0indirekt
PyPIbioio-ome-tiff1.4.0indirekt
PyPIbioio-ome-zarr3.4.0indirekt
PyPIbioio-tifffile1.3.0indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIboto31.43.0indirekt
PyPIbotocore1.43.0indirekt
PyPIbqplot0.13.1indirekt
PyPIbqscales0.3.7indirekt
PyPIcertifi2026.5.20indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIchardet7.4.3indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.4.1indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcodecov2.1.13indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIconfigparser7.2.0indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcosmicqc1.1.0indirekt
PyPIcoverage7.14.0indirekt
PyPIcsvkit1.5.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIcyclopts4.16.1indirekt
PyPIcytodataframe0.0.30indirekt
PyPIcytodataframe0.3.1indirekt
PyPIcytominer-database0.3.4indirekt
PyPIdask2026.3.0indirekt
PyPIdbfread2.0.7indirekt
PyPIdebugpy1.8.20indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdistributed2026.3.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIdonfig0.8.1.post1indirekt
PyPIdunamai1.26.2indirekt
PyPIelementpath5.1.1indirekt
PyPIet-xmlfile2.0.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfasteners0.20indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfilelock3.29.0indirekt
PyPIflexcache0.3indirekt
PyPIflexparser0.4indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.7.0indirekt
PyPIfuro2025.12.19indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIgoogle-crc32c1.8.0indirekt
PyPIgreenlet3.5.1indirekt
PyPIgroundwork-sphinx-theme1.1.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh5py3.16.0indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.16indirekt
PyPIimagecodecs2025.3.30indirekt
PyPIimageio2.37.3indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipydatawidgets4.3.5indirekt
PyPIipykernel7.3.0indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIipyvolume0.6.3indirekt
PyPIipyvue1.12.0indirekt
PyPIipyvuetify1.11.3indirekt
PyPIipywebrtc0.6.0indirekt
PyPIipywidgets8.1.8indirekt
PyPIisodate0.7.2indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.9.1indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIkerchunk0.2.10indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlazy-loader0.5indirekt
PyPIleather0.4.1indirekt
PyPIlegacy-api-wrap1.5indirekt
PyPIlegacy-cgi2.6.4indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPIllvmlite0.48.0indirekt
PyPIlocket1.0.0indirekt
PyPIlxml6.1.1indirekt
PyPIlxml-html-clean0.4.5indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib3.10.9indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPImistune3.3.3indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-get-deps0.2.2indirekt
PyPImock5.2.0indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImsgpack1.2.1indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImypy2.3.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPImyst-parser4.0.1indirekt
PyPInatsort8.4.0indirekt
PyPInbclient0.10.4indirekt
PyPInbconvert7.17.1indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInbsphinx0.9.8indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPInest-asyncio21.7.2indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInumcodecs0.13.1indirekt
PyPInumcodecs0.16.5indirekt
PyPIolefile0.47indirekt
PyPIome-arrow0.0.8indirekt
PyPIome-types0.6.3indirekt
PyPIopencv-python4.13.0.92indirekt
PyPIopenpyxl3.1.5indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpandas-stubs2.3.3.260113indirekt
PyPIpandocfilters1.5.1indirekt
PyPIparsedatetime2.6indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpartd1.4.2indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIpint0.25.3indirekt
PyPIplatformdirs4.9.6indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpooch1.9.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.2indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.51indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
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PyPIwebtest3.0.7indirekt
PyPIwheel0.47.0indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIwrapt2.2.1indirekt
PyPIwslink2.5.7indirekt
PyPIxarray2026.4.0indirekt
PyPIxlrd2.0.2indirekt
PyPIxmlschema4.3.1indirekt
PyPIxsdata26.2indirekt
PyPIyarl1.24.2indirekt
PyPIzarr2.18.3indirekt
PyPIzarr3.1.6indirekt
PyPIzict3.0.0indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pycytominer@1.7.1 zieht 21 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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