Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 20:14 UTC

elementary-data / elementary

The dbt-native data observability solution for data & analytics engineers. Monitor your data pipelines in minutes. Available as self-hosted or cloud service with premium features.

HTML · PythonApache-2.0★ 2.410 Sterne⑂ 226 Forksseit Aug. 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#data-lineage#data-governance#data-warehouse#snowflake#bigquery#data-analysis#data-pipelines#data-pipeline#lineage#data-reliability#data-observability#dataops#dbt#dbt-packages#analytics-engineer#dbt-artifacts#redshift

elementary-data/elementary erreicht einen Gesundheitsindex von 98 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (62/100). Zuletzt heute aktualisiert. 3 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

98
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.

98
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 86 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 98 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

ElementaryOrganisation
100 Follower21 öffentliche Reposseit Sept. 2021

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIelementary-data0.26.01.014.30698vor 7 Tagendatalineagedata-lineagedata-warehousedwhobservabilitydata-monitoringdata-observabilitysnowflakebigqueryredshiftdata-reliabilityanalytics-engineering

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

94Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
26.3/36Commit-Rhythmus — 38/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 283 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 27 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year283
human_commit_share0,87
days_since_last_push0
active_weeks_last_year38

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 7 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 24,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv0.26.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases24,9
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?

82Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
54.9/60Stars — 2.410 Stars
19.6/25Forks — 226 Forks
6/15Watcher — 13 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks226
stars2.410
watchers13
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_badges3
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 1.014.306 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageselementary-data
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.014.306
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)

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/54Bus-Faktor — 3 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
16.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 27 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 90 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor3
contributors_sampled90
top_contributor_share0,271

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
41.5/42Issue-Lösungsquote — 99 % der Issues geschlossen
25.3/30PR-Annahme — 1.387/1.647 entschiedene PRs gemergt
8.1/13Newcomer PR acceptance — 5/8 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.387
open_issues8
closed_issues684
prs_merged_7d5
prs_decided_7d6
prs_merged_30d26
prs_decided_30d31
issue_closed_ratio0,988
closed_unmerged_prs260
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d5
first_time_prs_decided_30d8

Eigentümerschaft & Trägerschaft

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
14.4/25Reichweite des Inhabers — 100 Follower von elementary-data
19.8/25Kontohistorie — 21 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers100
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginelementary-data
public_repos21
account_age_days1.828

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 7 Tagen
20/20Versionshistorie — 98 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageselementary-data
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 — 16 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 22 out of 22 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.elementary-data.com/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 17 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdata-lineage, data-governance, data-warehouse, snowflake, bigquery, data-analysis, data-pipelines, data-pipeline, lineage, data-reliability, data-observability, dataops, dbt, dbt-packages, analytics-engineer, dbt-artifacts, redshift
has_wikija
homepagehttps://www.elementary-data.com/
docs_sitehttps://www.elementary-data.com/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

78Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 22 out of 22 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 11 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 — 27 commit(s) and 0 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
4/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
2/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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_packages87
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:elementary-data@0.26.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 87 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.

62Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://www.elementary-data.com/llms.txt)
34.9/40Lesbare Commit-Historie — 57 von 87 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://www.elementary-data.com/llms.txt
legible_history_share0,655
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8
11/11Statische Typprüfung — elementary/py.typed, mypy.ini
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 39 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_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configselementary/py.typed, mypy.ini
agent_commit_share0,39
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — HTML mit Typprüfungs-Konfiguration (elementary/py.typed, mypy.ini)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/287 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageHTML
largest_source_bytes44.751
source_files_sampled287
oversized_source_files0

Eckdaten

2.410GitHub-Sterne
90Mitwirkende
283Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
3Bus-Faktor
8offene 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 ★ / 226 ⇿
0Sterne
226Forks
99Releases

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.

0408012016020024022542021-102024-032026-09
Major 0Minor 23Patch 76

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 7.2 / 10
7.2Gesamtwert

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 · 2026-09-17 20:13 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests22 out of 22 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 11 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained27 commit(s) and 0 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
8SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 8
4Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 38
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIclick>=7.0,<9.0pyproject.toml
PyPIdbt-core>=1.8,<3.0.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.28.1,<3.0.0pyproject.toml
PyPIurllib3>=2.7.0pyproject.toml
PyPIidna>=3.15pyproject.toml
PyPIpyasn1>=0.6.4pyproject.toml
PyPIcryptography>=50.0.0pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4<5.0.0pyproject.toml
PyPIratelimit*pyproject.toml
PyPIposthog<3.0.0pyproject.toml
PyPIboto3<2.0.0pyproject.toml
PyPIgoogle-cloud-storage>=2.4,<3.2pyproject.toml
PyPIruamel.yaml<1.0.0pyproject.toml
PyPIalive-progress<=2.3.1pyproject.toml
PyPIslack-sdk>=3.20.1,<4.0.0pyproject.toml
PyPIlxml>=6.1.0pyproject.toml
PyPIpydantic<3.0pyproject.toml
PyPInetworkx>=2.3,<3pyproject.toml
PyPIpackaging>=20.9pyproject.toml
PyPIazure-storage-blob>=12.11.0pyproject.toml
PyPIpymsteams>=0.2.2,<1.0.0pyproject.toml
PyPItabulate>= 0.9.0pyproject.toml
PyPItenacity>=8.0,<10.0pyproject.toml
PyPIpytz>= 2025.1pyproject.toml
PyPIdbt-snowflake>=1.8,<2.0.0pyproject.toml
PyPIdbt-bigquery>=1.8,<2.0.0pyproject.toml
PyPIdbt-redshift>=1.8,<2.0.0pyproject.toml
PyPIdbt-postgres>=1.8,<2.0.0pyproject.toml
PyPIdbt-databricks>=1.8,<2.0.0pyproject.toml
PyPIdbt-spark>=1.8,<2.0.0pyproject.toml
PyPIdbt-athena-community>=1.8,<2.0.0pyproject.toml
PyPIpyathena>=2.25,<3.35pyproject.toml
PyPIdbt-trino>=1.8,<2.0.0pyproject.toml
PyPIdbt-clickhouse>=1.8,<2.0.0pyproject.toml
PyPIdbt-duckdb>=1.8,<2.0.0pyproject.toml
PyPIdbt-dremio>=1.8,<2.0.0pyproject.toml
PyPIdbt-fabric>=1.8,<2.0.0pyproject.toml
PyPIdbt-sqlserver>=1.8,<2.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 244

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 76 direkte und 168 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIalive-progress—direkt
PyPIalive-progress2.3.1direkt
PyPIazure-storage-blob—direkt
PyPIazure-storage-blob12.30.1direkt
PyPIbeautifulsoup4—direkt
PyPIbeautifulsoup44.15.0direkt
PyPIboto3—direkt
PyPIboto31.43.91direkt
PyPIclick—direkt
PyPIclick8.5.0direkt
PyPIcryptography—direkt
PyPIcryptography50.0.1direkt
PyPIdbt-athena-community—direkt
PyPIdbt-athena-community1.11.1direkt
PyPIdbt-bigquery—direkt
PyPIdbt-bigquery1.12.0direkt
PyPIdbt-clickhouse—direkt
PyPIdbt-clickhouse1.9.3direkt
PyPIdbt-core—direkt
PyPIdbt-core1.12.4direkt
PyPIdbt-databricks—direkt
PyPIdbt-databricks1.10.9direkt
PyPIdbt-dremio—direkt
PyPIdbt-dremio1.10.1direkt
PyPIdbt-duckdb—direkt
PyPIdbt-duckdb1.11.0direkt
PyPIdbt-fabric—direkt
PyPIdbt-fabric1.10.0direkt
PyPIdbt-postgres—direkt
PyPIdbt-postgres1.11.0direkt
PyPIdbt-redshift—direkt
PyPIdbt-redshift1.11.1direkt
PyPIdbt-snowflake—direkt
PyPIdbt-snowflake1.12.0direkt
PyPIdbt-spark—direkt
PyPIdbt-spark1.11.0direkt
PyPIdbt-sqlserver—direkt
PyPIdbt-sqlserver1.11.1direkt
PyPIdbt-trino—direkt
PyPIdbt-trino1.10.3direkt
PyPIgoogle-cloud-storage—direkt
PyPIgoogle-cloud-storage3.1.1direkt
PyPIidna—direkt
PyPIidna3.19direkt
PyPIlxml—direkt
PyPIlxml6.1.3direkt
PyPInetworkx—direkt
PyPInetworkx2.8.8direkt
PyPIpackaging—direkt
PyPIpackaging26.3direkt
PyPIposthog—direkt
PyPIposthog2.5.0direkt
PyPIpyasn1—direkt
PyPIpyasn10.6.4direkt
PyPIpyathena—direkt
PyPIpyathena3.34.0direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.13.5direkt
PyPIpymsteams—direkt
PyPIpymsteams0.2.5direkt
PyPIpytz—direkt
PyPIpytz2026.3.post1direkt
PyPIratelimit—direkt
PyPIratelimit2.2.1direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIruamel-yaml—direkt
PyPIruamel-yaml0.19.1direkt
PyPIslack-sdk—direkt
PyPIslack-sdk3.44.1direkt
PyPItabulate—direkt
PyPItabulate0.10.0direkt
PyPItenacity—direkt
PyPItenacity9.1.4direkt
PyPIurllib3—direkt
PyPIurllib32.7.0direkt
PyPIabout-time3.1.1indirekt
PyPIagate1.9.1indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.15.1indirekt
PyPIasn1crypto1.5.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIazure-core1.41.0indirekt
PyPIazure-identity1.25.3indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackoff2.2.1indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbackports-zstd1.7.0indirekt
PyPIboto3-stubs1.43.91indirekt
PyPIbotocore1.43.91indirekt
PyPIbotocore-stubs1.43.67indirekt
PyPIcertifi2025.1.31indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.1indirekt
PyPIclickhouse-connect1.8.0indirekt
PyPIclickhouse-driver0.2.11indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIdaff1.4.2indirekt
PyPIdatabricks-sdk0.47.0indirekt
PyPIdatabricks-sql-connector4.5.0indirekt
PyPIdb-dtypes1.7.1indirekt
PyPIdbt-adapters1.24.5indirekt
PyPIdbt-athena1.11.1indirekt
PyPIdbt-common1.39.0indirekt
PyPIdbt-core-experimental-parser2.0.0rc2indirekt
PyPIdbt-extractor0.6.0indirekt
PyPIdbt-protos1.0.565indirekt
PyPIdeepdiff8.6.2indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdocstring-parser0.18.0indirekt
PyPIduckdb1.5.5indirekt
PyPIet-xmlfile2.0.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.22.2indirekt
PyPIfilelock3.32.6indirekt
PyPIfsspec2026.7.0indirekt
PyPIgoogle-api-core2.36.0indirekt
PyPIgoogle-auth2.58.0indirekt
PyPIgoogle-auth-oauthlib1.4.1indirekt
PyPIgoogle-auth-stubs—indirekt
PyPIgoogle-cloud-aiplatform1.148.1indirekt
PyPIgoogle-cloud-bigquery3.45.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-core2.7.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-dataproc5.30.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-resource-manager1.18.0indirekt
PyPIgoogle-crc32c1.8.0indirekt
PyPIgoogle-genai1.75.0indirekt
PyPIgoogle-resumable-media2.10.2indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.3indirekt
PyPIgrapheme0.6.0indirekt
PyPIgrpc-google-iam-v10.14.5indirekt
PyPIgrpcio1.83.1indirekt
PyPIgrpcio-status1.83.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.1indirekt
PyPIisodate0.7.2indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.6.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIleather0.4.1indirekt
PyPIlz44.4.5indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImashumaro3.17indirekt
PyPImetricflow0.212.0indirekt
PyPImmh34.1.0indirekt
PyPImonotonic1.6indirekt
PyPImore-itertools10.8.0indirekt
PyPImsal1.38.0indirekt
PyPImsal-extensions1.3.1indirekt
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PyPIthrift0.24.0indirekt
PyPItomlkit0.15.1indirekt
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PyPItrino0.339.0indirekt
PyPItypes-decorator—indirekt
PyPItypes-google-cloud-ndb—indirekt
PyPItypes-jsonschema—indirekt
PyPItypes-protobuf—indirekt
PyPItypes-python-dateutil—indirekt
PyPItypes-pytz—indirekt
PyPItypes-pyyaml—indirekt
PyPItypes-requests—indirekt
PyPItypes-retry—indirekt
PyPItypes-s3transfer0.16.0indirekt
PyPItypes-setuptools—indirekt
PyPItypes-tabulate—indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPItzlocal5.4.4indirekt
PyPIwebsockets16.1.1indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
PyPIzstandard0.25.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:elementary-data@0.26.0 zieht 87 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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