Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-19 23:23 UTC

datacommonsorg / datacommons

Python · HCLApache-2.0★ 8 Sterne⑂ 17 Forksseit Mai 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird

datacommonsorg/datacommons erreicht einen Gesundheitsindex von 89 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (90/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (48/100). Zuletzt vor 1 Tag 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

datacommons.orgOrganisation
232 Follower14 öffentliche Reposseit Juni 2019

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIdatacommons-db1.1.5-3vor 9 Tagen
PyPIdatacommons-cli1.1.5-10vor 9 Tagen
PyPIdatacommons-admin1.1.5-10vor 9 Tagen

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 1 Tagen
19.4/36Commit-Rhythmus — 28/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 211 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_year211
human_commit_share1
days_since_last_push1
active_weeks_last_year28

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 9 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 9 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 13,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count9
latest_release_tagv1.1.5
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases13,1
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?

48Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

28Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
13.7/60Stars — 8 Stars
10/25Forks — 17 Forks
3.9/15Watcher — 6 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks17
stars8
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges1
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

79Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 33 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 12 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled12
top_contributor_share0,333

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
25.7/30PR-Annahme — 220/257 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs220
open_issues0
closed_issues1
prs_merged_7d5
prs_decided_7d7
prs_merged_30d42
prs_decided_30d50
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs37
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
17/25Reichweite des Inhabers — 232 Follower von datacommonsorg
20.6/25Kontohistorie — 14 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 7 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers232
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logindatacommonsorg
public_repos14
account_age_days2.648

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 3 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 9 Tagen
20/20Versionshistorie — 10 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesdatacommons-db, datacommons-cli, datacommons-admin
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish9

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

88Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 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 — 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

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://github.com/datacommonsorg/datacommons#readme
0/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepage—
docs_sitehttps://github.com/datacommonsorg/datacommons#readme
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionnein

Sicherheit

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

71Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0.8/7.5Branch-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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
3.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
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
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities — 20 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
17.9/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: setuptools 80.0.0 (moderate 6.1)
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
40/40Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories2
affected_packages1
assessed_packages36
unassessed_packages0
affected_by_severitymoderate 1
direct_affected_packages1
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:datacommons-db@1.1.5 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 36 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.

49Schwach · 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 — 99 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,99
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
8/10Belegte Agentenpraxis — 4 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
7/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,04
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 — 0/126 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes51.947
source_files_sampled126
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

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

Eckdaten

8GitHub-Sterne
12Mitwirkende
211Commits, letzte 12 Monate
1Tage seit letztem Push
9Releases
2Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'datacommons-platform' from its registry
  • pypi download statistics for 'datacommons-db' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • Could not fetch pypi package 'datacommons-api' from its registry
  • pypi download statistics for 'datacommons-cli' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download statistics for 'datacommons-admin' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • Could not fetch pypi package 'datacommons-schema' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'datacommons-devtools' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 17 ⇿
0Sterne
17Forks
9Releases

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.

0481216201722025-052026-012026-09
Major 1Minor 1Patch 6

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.8 / 10
6.8Gesamtwert

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 · 2026-09-19 23:23 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
1Branch-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
10Code-Reviewall changesets reviewed
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
7Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities20 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 25
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIdatacommons-cli—pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.7packages/datacommons-admin/pyproject.toml
PyPIgoogle-cloud-storage>=2.13.0packages/datacommons-admin/pyproject.toml
PyPIpyopenssl>=24.0.0packages/datacommons-admin/pyproject.toml
PyPIdatacommons-db==1.1.5packages/datacommons-admin/pyproject.toml
PyPIfastapi>=0.95.0packages/datacommons-api/pyproject.toml
PyPIuvicorn>=0.22.0packages/datacommons-api/pyproject.toml
PyPIsqlalchemy>=2.0.0packages/datacommons-api/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0.0packages/datacommons-api/pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.7packages/datacommons-api/pyproject.toml
PyPIdatacommons-db—packages/datacommons-api/pyproject.toml
PyPIdatacommons-schema—packages/datacommons-api/pyproject.toml
PyPIsqlalchemy-spanner>=1.17.2packages/datacommons-api/pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.2.1packages/datacommons-api/pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.7packages/datacommons-cli/pyproject.toml
PyPIdatacommons-admin==1.1.5packages/datacommons-cli/pyproject.toml
PyPIsqlalchemy—packages/datacommons-db/pyproject.toml
PyPIsqlalchemy-spanner—packages/datacommons-db/pyproject.toml
PyPIgoogle-cloud-spanner>=3.67.0packages/datacommons-db/pyproject.toml
PyPIsetuptools<=80.0.0packages/datacommons-db/pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.7packages/datacommons-devtools/pyproject.toml
PyPIclick—packages/datacommons-schema/pyproject.toml
PyPIpydantic—packages/datacommons-schema/pyproject.toml
PyPIpyshacl—packages/datacommons-schema/pyproject.toml
PyPIrdflib—packages/datacommons-schema/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 103

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 31 direkte und 72 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIclick—direkt
PyPIclick8.3.1direkt
PyPIdatacommons-admin—direkt
PyPIdatacommons-admin1.1.5direkt
PyPIdatacommons-db—direkt
PyPIdatacommons-db1.1.5direkt
PyPIdatacommons-schema—direkt
PyPIfastapi—direkt
PyPIfastapi0.128.6direkt
PyPIgoogle-cloud-spanner—direkt
PyPIgoogle-cloud-spanner3.67.0direkt
PyPIgoogle-cloud-storage—direkt
PyPIgoogle-cloud-storage3.10.1direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpyopenssl—direkt
PyPIpyopenssl26.2.0direkt
PyPIpyshacl—direkt
PyPIpyshacl0.31.0direkt
PyPIpython-dotenv—direkt
PyPIpython-dotenv1.2.2direkt
PyPIrdflib—direkt
PyPIrdflib7.5.0direkt
PyPIsetuptools—direkt
PyPIsetuptools80.0.0direkt
PyPIsqlalchemy—direkt
PyPIsqlalchemy2.0.46direkt
PyPIsqlalchemy-spanner—direkt
PyPIsqlalchemy-spanner1.17.2direkt
PyPIuvicorn—direkt
PyPIuvicorn0.40.0direkt
PyPIalembic1.18.3indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIcertifi2026.1.4indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcryptography48.0.1indirekt
PyPIdatacommons-client2.1.6indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIfilelock3.21.2indirekt
PyPIgoogle-api-core2.29.0indirekt
PyPIgoogle-auth2.48.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-core2.5.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-monitoring2.29.1indirekt
PyPIgoogle-crc32c1.8.0indirekt
PyPIgoogle-resumable-media2.9.0indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.72.0indirekt
PyPIgreenlet3.3.1indirekt
PyPIgrpc-google-iam-v10.14.3indirekt
PyPIgrpc-interceptor0.15.4indirekt
PyPIgrpcio1.78.0indirekt
PyPIgrpcio-status1.78.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhtml5rdf1.2.1indirekt
PyPIhttptools0.7.1indirekt
PyPIidentify2.6.16indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPImako1.3.12indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImmh35.2.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIopentelemetry-api1.39.1indirekt
PyPIopentelemetry-resourcedetector-gcp1.11.0a0indirekt
PyPIopentelemetry-sdk1.39.1indirekt
PyPIopentelemetry-semantic-conventions0.60b1indirekt
PyPIowlrl7.1.4indirekt
PyPIpackaging26.0indirekt
PyPIplatformdirs4.7.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.5.1indirekt
PyPIprettytable3.17.0indirekt
PyPIproto-plus1.27.1indirekt
PyPIprotobuf6.33.5indirekt
PyPIpyasn10.6.3indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.41.5indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIrequests2.33.0indirekt
PyPIrsa4.9.1indirekt
PyPIruff0.15.0indirekt
PyPIsqlparse0.5.5indirekt
PyPIstarlette0.52.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuv—indirekt
PyPIuvloop0.22.1indirekt
PyPIvirtualenv20.36.1indirekt
PyPIwatchfiles1.1.1indirekt
PyPIwcwidth0.6.0indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:datacommons-db@1.1.5 zieht 36 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
setuptools80.0.0direktmittel283.0.0

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.