Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-16 02:51 UTC

datajuicer / data-juicer

Data processing for and with foundation models! 🍎 🍋 🌽 ➡️ ➡️🍸 🍹 🍷

PythonApache-2.0★ 7.049 Sterne⑂ 425 Forksseit Aug. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#data-analysis#data-science#large-language-models#llm#data-visualization#llms#instruction-tuning#pre-training#multi-modal#synthetic-data#data#data-pipeline#data-processing#foundation-models

datajuicer/data-juicer erreicht einen Gesundheitsindex von 93 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (56/100). Zuletzt heute aktualisiert. 4 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

93
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.

93
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 79 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 93 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

DataJuicerOrganisation
48 Follower6 öffentliche Reposseit Juli 2025

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIpy-data-juicer1.6.02.75032vor 7 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

92Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
29.1/36Commit-Rhythmus — 42/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 192 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year192
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year42

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 30 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 7 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 31,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count30
latest_release_tagv1.6.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases31,3

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

67Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

89Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 7.049 Stars
21.9/25Forks — 425 Forks
7/15Watcher — 19 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks425
stars7.049
watchers19
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges8
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
45.9/80Downloads pro Monat — 2.750 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespy-data-juicer
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.750
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?

81Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
43.2/54Bus-Faktor — 4 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
16.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 25 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 57 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 16 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor4
contributors_sampled57
top_contributor_share0,248

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
37.8/42Issue-Lösungsquote — 90 % der Issues geschlossen
26.9/30PR-Annahme — 627/700 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 5/5 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs627
open_issues33
closed_issues301
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d22
prs_decided_30d24
issue_closed_ratio0,901
closed_unmerged_prs73
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d5
first_time_prs_decided_30d5

Eigentümerschaft & Trägerschaft

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
12.2/25Reichweite des Inhabers — 48 Follower von datajuicer
8.4/25Kontohistorie — 6 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers48
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logindatajuicer
public_repos6
account_age_days414

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 7 Tagen
20/20Versionshistorie — 32 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespy-data-juicer
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish7

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 11 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.flake8], [tool.black], [tool.isort])
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://datajuicer.github.io/data-juicer/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 14 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdata-analysis, data-science, large-language-models, llm, data-visualization, llms, instruction-tuning, pre-training, multi-modal, synthetic-data, data, data-pipeline, data-processing, foundation-models
has_wikija
homepagehttps://datajuicer.github.io/data-juicer/
docs_sitehttps://datajuicer.github.io/data-juicer/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

57Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

46Schwach
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 — 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
2.5/2.5Contributors — project has 16 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 — 30 commit(s) and 3 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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 258 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. 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_packages81
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:py-data-juicer@1.6.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 81 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.

56Mittel · 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 — 100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.flake8], [tool.black], [tool.isort])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 16 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,16
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.2/55Handhabbare Dateigrößen — 12/864 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes194.330
source_files_sampled864
oversized_source_files12

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — demos, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsdemos, notebooks
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto). Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

7.049GitHub-Sterne
57Mitwirkende
192Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
30Releases
4Bus-Faktor
33offene 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 ★ / 425 ⇿
0Sterne
425Forks
30Releases

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.

010020030040050041962023-082025-022026-09
Major 1Minor 8Patch 21

Jeder Punkt umfasst 3 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6Gesamtwert

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 · 2026-09-16 02:51 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-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
10Contributorsproject has 16 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 3 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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities258 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 29
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIdatasets>=4.7.0pyproject.toml
PyPIfsspec>=2026.1.0pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.4pyproject.toml
PyPIloguru—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPIjsonargparse—pyproject.toml
PyPIjsonlines—pyproject.toml
PyPIzstandard—pyproject.toml
PyPIlz4—pyproject.toml
PyPImultiprocess==0.70.16pyproject.toml
PyPIdill==0.3.8pyproject.toml
PyPIpsutil—pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0pyproject.toml
PyPIuv—pyproject.toml
PyPIhttpx—pyproject.toml
PyPIemoji==2.2.0pyproject.toml
PyPItabulate—pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4—pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIwget—pyproject.toml
PyPIstreamlit—pyproject.toml
PyPIPillow—pyproject.toml
PyPImwparserfromhell—pyproject.toml
PyPIregex—pyproject.toml
PyPItomli—pyproject.toml
PyPItomli-w—pyproject.toml
PyPIgitpython—pyproject.toml
PyPIdep-logic—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 543

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 29 direkte und 514 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbeautifulsoup44.13.4direkt
PyPIdatasets4.8.4direkt
PyPIdep-logic0.5.2direkt
PyPIdill0.3.8direkt
PyPIemoji2.2.0direkt
PyPIfsspec2026.2.0direkt
PyPIgitpython3.1.44direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIjsonargparse4.40.0direkt
PyPIjsonlines4.0.0direkt
PyPIloguru0.7.3direkt
PyPIlz44.4.4direkt
PyPImultiprocess0.70.16direkt
PyPImwparserfromhell0.6.6direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPIpandas2.2.3direkt
PyPIpillow12.3.0direkt
PyPIpsutil7.0.0direkt
PyPIpydantic2.11.7direkt
PyPIregex2024.11.6direkt
PyPIrequests2.32.4direkt
PyPIstreamlit1.61.1direkt
PyPItabulate0.9.0direkt
PyPItomli2.2.1direkt
PyPItomli-w1.2.0direkt
PyPItqdm4.67.1direkt
PyPIuv0.7.15direkt
PyPIwget3.2direkt
PyPIzstandard0.23.0direkt
PyPIabsl-py2.3.1indirekt
PyPIaccelerate1.8.1indirekt
PyPIaiobotocore2.25.1indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohttp3.12.13indirekt
PyPIaiohttp-cors0.8.1indirekt
PyPIaioitertools0.12.0indirekt
PyPIaiosignal1.3.2indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIaliyun-python-sdk-core2.11.5indirekt
PyPIaliyun-python-sdk-core2.16.0indirekt
PyPIaliyun-python-sdk-core-v32.11.5indirekt
PyPIaliyun-python-sdk-kms2.16.5indirekt
PyPIaltair5.5.0indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3indirekt
PyPIanyio4.9.0indirekt
PyPIappdirs1.4.4indirekt
PyPIargcomplete3.6.2indirekt
PyPIasgiref3.8.1indirekt
PyPIastor0.8.1indirekt
PyPIastunparse1.6.3indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattr0.3.1indirekt
PyPIattrs25.3.0indirekt
PyPIaudiomentations0.41.0indirekt
PyPIaudioread3.0.1indirekt
PyPIav13.1.0indirekt
PyPIazure-core1.34.0indirekt
PyPIazure-storage-blob12.25.1indirekt
PyPIbabel2.17.0indirekt
PyPIbitarray3.8.0indirekt
PyPIbitsandbytes0.49.0indirekt
PyPIblack25.1.0indirekt
PyPIblake31.0.5indirekt
PyPIbleach5.0.1indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIblis1.2.1indirekt
PyPIboto31.40.61indirekt
PyPIbotocore1.40.61indirekt
PyPIbuild1.2.2.post1indirekt
PyPIcachetools5.5.2indirekt
PyPIcatalogue2.0.10indirekt
PyPIcbor25.7.1indirekt
PyPIcertifi2025.6.15indirekt
PyPIcffi1.17.1indirekt
PyPIcfgv3.4.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.2indirekt
PyPIclick8.2.1indirekt
PyPIcloudpathlib0.21.1indirekt
PyPIcloudpickle3.1.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoloredlogs15.0.1indirekt
PyPIcolorful0.5.6indirekt
PyPIcommonmark0.9.1indirekt
PyPIcompressed-tensors0.11.0indirekt
PyPIconfection0.1.5indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcoverage7.9.1indirekt
PyPIcrcmod1.7indirekt
PyPIcroniter6.2.4indirekt
PyPIcryptography45.0.4indirekt
PyPIcuda-bindings12.9.6indirekt
PyPIcuda-core0.3.2indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.5.2indirekt
PyPIcuda-python12.9.6indirekt
PyPIcuda-toolkit12.8.1indirekt
PyPIcuda-toolkit12.9.1indirekt
PyPIcudf-cu1225.10.0indirekt
PyPIcupy-cuda12x13.6.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIcymem2.0.11indirekt
PyPIcython3.0.11indirekt
PyPIdashscope1.23.6indirekt
PyPIdatamodel-code-generator0.26.1indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdecord0.6.0indirekt
PyPIdeepface0.0.100indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdepyf0.19.0indirekt
PyPIdiffusers0.34.0indirekt
PyPIdiffusers0.35.2indirekt
PyPIdiskcache5.6.3indirekt
PyPIdistlib0.3.9indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdjango5.1.11indirekt
PyPIdjango-annoying0.10.6indirekt
PyPIdjango-cors-headers4.7.0indirekt
PyPIdjango-csp3.7indirekt
PyPIdjango-debug-toolbar3.2.1indirekt
PyPIdjango-environ0.10.0indirekt
PyPIdjango-extensions3.2.3indirekt
PyPIdjango-filter24.3indirekt
PyPIdjango-migration-linter5.2.0indirekt
PyPIdjango-ranged-fileresponse0.1.2indirekt
PyPIdjango-rq3.1indirekt
PyPIdjango-storages1.12.3indirekt
PyPIdjango-user-agents0.4.0indirekt
PyPIdjangorestframework3.15.2indirekt
PyPIdjangorestframework-simplejwt5.4.0indirekt
PyPIdnspython2.7.0indirekt
PyPIdocstring-parser—indirekt
PyPIdocstring-parser0.16indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIdrf-dynamic-fields0.3.0indirekt
PyPIdrf-flex-fields0.9.5indirekt
PyPIdrf-generators0.3.0indirekt
PyPIdrf-spectacular0.28.0indirekt
PyPIeasyocr1.7.1indirekt
PyPIeditdistance0.8.1indirekt
PyPIeinops—indirekt
PyPIeinops0.8.1indirekt
PyPIemail-validator2.2.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.0indirekt
PyPIexpiringdict1.2.2indirekt
PyPIfaker37.4.0indirekt
PyPIfastapi0.115.14indirekt
PyPIfastapi-cli0.0.7indirekt
PyPIfastrlock0.8.3indirekt
PyPIfasttext-predict0.9.2.4indirekt
PyPIfastuuid0.14.0indirekt
PyPIffmpeg-python0.2.0indirekt
PyPIfilelock3.18.0indirekt
PyPIfire—indirekt
PyPIfire0.7.0indirekt
PyPIflake87.3.0indirekt
PyPIflake8-black0.3.6indirekt
PyPIflask3.1.3indirekt
PyPIflask-cors6.0.5indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIfonttools4.58.4indirekt
PyPIfrozendict2.4.7indirekt
PyPIfrozenlist1.7.0indirekt
PyPIftfy6.3.1indirekt
PyPIfunasr1.3.14indirekt
PyPIfuro2024.8.6indirekt
PyPIfuture1.0.0indirekt
PyPIgast0.7.0indirekt
PyPIgdown5.2.0indirekt
PyPIgenson1.3.0indirekt
PyPIgguf0.17.1indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgoogle-api-core2.30.3indirekt
PyPIgoogle-auth2.40.3indirekt
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PyPIxxhash3.5.0indirekt
PyPIyacs—indirekt
PyPIyarl1.20.1indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:py-data-juicer@1.6.0 zieht 81 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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