Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-19 03:23 UTC

eyeonus / Trade-Dangerous

PythonMPL-2.0★ 126 Sterne⑂ 47 Forksseit Juni 2018Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekDesktop-Anwendungwie das ermittelt wird

eyeonus/Trade-Dangerous erreicht einen Gesundheitsindex von 81 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (91/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (51/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

81
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.

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

Eigentümerschaft

Jonathan JonesPersönliches Konto
7 Follower11 öffentliche Reposseit Mai 2012

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPItradedangerous13.2.01.589211vor 4 Tagentradeeliteelite-dangerous

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

91Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
28.4/36Commit-Rhythmus — 41/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 473 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 16 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year473
human_commit_share0,75
days_since_last_push0
active_weeks_last_year41

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 4 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 17 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv13.2.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release4
mean_days_between_releases17

Community & Verbreitung

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

51Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
34/60Stars — 126 Stars
13.9/25Forks — 47 Forks
3.3/15Watcher — 5 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks47
stars126
watchers5
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 (MPL-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
42.7/80Downloads pro Monat — 1.589 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagestradedangerous
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.589
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?

63Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
10/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 56 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 37 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 6 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled37
top_contributor_share0,556

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
41.5/42Issue-Lösungsquote — 99 % der Issues geschlossen
23.5/30PR-Annahme — 120/153 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/13 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs120
open_issues2
closed_issues153
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d1
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,987
closed_unmerged_prs33
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

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
6.5/25Reichweite des Inhabers — 7 Follower von eyeonus
19.9/25Kontohistorie — 11 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers7
owner_typeUser
is_verified—
owner_logineyeonus
public_repos11
account_age_days5.242
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 4 Tagen
20/20Versionshistorie — 211 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagestradedangerous
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish4

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

74Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .ruff.toml, tox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

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

Sicherheit

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

61Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5CI-Tests — 0 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 1/13 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 6 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 — 16 commit(s) and 2 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.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
3.8/7.5Vulnerabilities — 5 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate5,1

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_packages66
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:tradedangerous@13.2.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 66 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.

69Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

34Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
34.1/40Lesbare Commit-Historie — 48 von 75 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,64
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — archive/docs/sphinx/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .ruff.toml, tox.ini
11/11Statische Typprüfung — py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 25 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_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesarchive/docs/sphinx/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspy.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,25

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (py.typed)
52.7/55Handhabbare Dateigrößen — 7/165 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes129.153
source_files_sampled165
oversized_source_files7

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

126GitHub-Sterne
37Mitwirkende
473Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
2offene 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 ★ / 47 ⇿
0Sterne
47Forks
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.

010203040504522018-112022-092026-07
Major 1Minor 23Patch 74

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.1 / 10
5.1Gesamtwert

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 03:22 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
0CI-Tests0 out of 20 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/13 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 6 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained16 commit(s) and 2 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.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
5Vulnerabilities5 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 10
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIijson>=3.1pyproject.toml
PyPIimportlib-metadata>=1pyproject.toml
PyPInicegui>=3.12.0,<3.13pyproject.toml
PyPIpywebview—pyproject.toml
PyPIpythonnet>=3.1.0pyproject.toml
PyPIorjson>=3.11.5pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIrich==13.7.1pyproject.toml
PyPIscipy>=1.11pyproject.toml
PyPIsqlalchemy>=2.0,<3.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 151

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 10 direkte und 141 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIijson3.5.0direkt
PyPIimportlib-metadata9.0.0direkt
PyPInicegui3.12.1direkt
PyPIorjson3.11.9direkt
PyPIpythonnet3.1.0direkt
PyPIpywebview6.2.1direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIrich13.7.1direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIsqlalchemy2.0.50direkt
PyPIaiofiles25.1.0indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIastroid4.0.4indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbidict0.23.1indirekt
PyPIbottle0.13.4indirekt
PyPIbuild1.5.0indirekt
PyPIcachetools7.1.4indirekt
PyPIcertifi2026.5.20indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.4.1indirekt
PyPIclick-option-group0.5.9indirekt
PyPIclr-loader0.3.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.14.1indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdeprecated1.3.1indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdistlib0.4.1indirekt
PyPIdocutils0.23indirekt
PyPIdotty-dict1.3.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastapi0.136.3indirekt
PyPIfilelock3.29.1indirekt
PyPIflake87.3.0indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.59indirekt
PyPIgreenlet3.5.1indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttptools0.8.0indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIid1.6.1indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIifaddr0.2.0indirekt
PyPIimportlib-resources6.5.2indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipython9.14.1indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIisort8.0.1indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.5.0indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIlxml6.1.1indirekt
PyPIlxml-html-clean0.4.5indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkdown22.5.5indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPInh30.3.5indirekt
PyPInumpy2.4.6indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIplatformdirs4.10.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIproxy-tools0.1.0indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpycodestyle2.14.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpyflakes3.4.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpylint4.0.5indirekt
PyPIpyobjc-core12.2indirekt
PyPIpyobjc-framework-cocoa12.2indirekt
PyPIpyobjc-framework-quartz12.2indirekt
PyPIpyobjc-framework-security12.2indirekt
PyPIpyobjc-framework-uniformtypeidentifiers12.2indirekt
PyPIpyobjc-framework-webkit12.2indirekt
PyPIpyproject-api1.10.1indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpython-discovery1.4.0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-engineio4.13.2indirekt
PyPIpython-gitlab4.13.0indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpython-semantic-release9.21.0indirekt
PyPIpython-socketio5.16.2indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIqtpy2.4.3indirekt
PyPIreadme-renderer44.0indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIruff0.15.16indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsimple-websocket1.1.0indirekt
PyPIsmmap5.0.3indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPItinycss21.5.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItomlkit0.15.0indirekt
PyPItox4.55.1indirekt
PyPItox-gh-actions3.5.0indirekt
PyPItox-uv1.35.2indirekt
PyPItox-uv-bare1.35.2indirekt
PyPItraitlets5.15.1indirekt
PyPItwine6.2.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuv0.11.19indirekt
PyPIuvicorn0.49.0indirekt
PyPIuvloop0.22.1indirekt
PyPIvirtualenv21.4.2indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.0indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIwheel0.47.0indirekt
PyPIwrapt2.2.1indirekt
PyPIwsproto1.3.2indirekt
PyPIyarl1.24.2indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:tradedangerous@13.2.0 zieht 66 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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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.