Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-20 05:43 UTC

gooddata / gooddata-python-sdk

GoodData Cloud Python SDK

PythonEigene Lizenz★ 36 Sterne⑂ 74 Forksseit Aug. 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#gd-cloud#production

gooddata/gooddata-python-sdk erreicht einen Gesundheitsindex von 90 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Security (44/100). Zuletzt vor 5 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

90
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.

90
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 76 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 90 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

GoodDataOrganisation
74 Follower54 öffentliche Reposseit Mai 2010

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIgooddata-dbt1.77.02.313233vor 5 Tagen—
PyPIgooddata-fdw1.77.02.093260vor 5 Tagenanalyticsbusinesscloudfdwgooddataheadlessheadless-biintelligencelayermetricsnativepostgresqlsemanticsql
PyPIgooddata-sdk1.77.080.534262vor 5 Tagenanalyticsapibusinesscloudgooddataheadlessheadless-biintelligencelayermetricsnativesdksemanticsql
PyPIgooddata-eval1.77.06.51245vor 5 Tagenaianalyticsclievaluationgooddatallm
PyPIgooddata-pandas1.77.03.664261vor 5 Tagenanalyticsbusinessclouddatadata-frameframegooddataheadlessheadless-biintelligencelayermetricsnativepandassemanticseriessql
PyPIgooddata-pipelines1.77.03.136112vor 5 Tagen—
PyPIgooddata-flexconnect1.77.01.922163vor 5 Tagenanalyticsbusinesscloudcustom-functionsflightflight-rpcgooddataheadlessheadless-biintelligencelayermetricsnativerpcsemanticsql

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

95Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 5 Tagen
34.6/36Commit-Rhythmus — 50/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 692 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_year692
human_commit_share1
days_since_last_push5
active_weeks_last_year50

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 83 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 5 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 13,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count83
latest_release_tagv1.77.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release5
mean_days_between_releases13,9

Community & Verbreitung

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

63Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

49Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
25/60Stars — 36 Stars
15.5/25Forks — 74 Forks
8.7/15Watcher — 38 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks74
stars36
watchers38
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, github.com
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
66.4/80Downloads pro Monat — 94.725 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesgooddata-fdw, gooddata-sdk, gooddata-eval, gooddata-pandas, gooddata-flexconnect
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads94.725
unverified_packages_excludedgooddata-dbt, gooddata-pipelines
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?

71Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 41 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 55 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled55
top_contributor_share0,409

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
21/42Issue-Lösungsquote — 50 % der Issues geschlossen
26.3/30PR-Annahme — 1.621/1.852 entschiedene PRs gemergt
8.7/13Newcomer PR acceptance — 2/3 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
13.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 11/12 approved changesets -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.621
open_issues2
closed_issues2
prs_merged_7d11
prs_decided_7d12
prs_merged_30d58
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio0,5
closed_unmerged_prs231
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d3

Eigentümerschaft & Trägerschaft

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
13.5/25Reichweite des Inhabers — 74 Follower von gooddata
24.7/25Kontohistorie — 54 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 16 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers74
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logingooddata
public_repos54
account_age_days5.986

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 7 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 5 Tagen
20/20Versionshistorie — 262 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesgooddata-dbt, gooddata-fdw, gooddata-sdk, gooddata-eval, gooddata-pandas, gooddata-pipelines, gooddata-flexconnect
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish5

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 15 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — gooddata-api-client/setup.cfg ([flake8]), pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://gooddata-fdw.readthedocs.io/en/v1.77.0
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 2 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsgd-cloud, production
has_wikinein
homepage—
docs_sitehttps://gooddata-fdw.readthedocs.io/en/v1.77.0
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

44Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

33Gefährdet
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 — 12 out of 12 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
6.8/7.5Code-Review — Found 11/12 approved changesets -- score normalized to 9
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
0/10Dangerous-Workflow — dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.2/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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 — 21 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate3,3
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

86Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
35/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
15/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: wasmtime 30.0.0 (moderate 5.0)
35.6/40Keine offenen Advisories — 1 Paket(e) mit Advisory seit über 90 Tagen unbehandelt; ältestes vor 193 Tagen veröffentlicht
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories1
affected_packages1
assessed_packages23
unassessed_packages0
affected_by_severitymoderate 1
direct_affected_packages0
Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:gooddata-dbt@1.77.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 23 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.

88Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, CLAUDE.md, packages/gooddata-dbt/AGENTS.md, packages/gooddata-dbt/CLAUDE.md, packages/gooddata-eval/AGENTS.md, packages/gooddata-eval/CLAUDE.md, packages/gooddata-fdw/AGENTS.md, packages/gooddata-fdw/CLAUDE.md, packages/gooddata-flexconnect/AGENTS.md, packages/gooddata-flexconnect/CLAUDE.md, packages/gooddata-flight-server/AGENTS.md, packages/gooddata-flight-server/CLAUDE.md, packages/gooddata-pandas/AGENTS.md, packages/gooddata-pandas/CLAUDE.md, packages/gooddata-pipelines/AGENTS.md, packages/gooddata-pipelines/CLAUDE.md, packages/gooddata-sdk/AGENTS.md, packages/gooddata-sdk/CLAUDE.md, packages/tests-support/AGENTS.md, packages/tests-support/CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://www.gooddata.ai/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 97 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://www.gooddata.ai/llms.txt
legible_history_share0,97
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md, packages/gooddata-dbt/AGENTS.md, packages/gooddata-dbt/CLAUDE.md, packages/gooddata-eval/AGENTS.md, packages/gooddata-eval/CLAUDE.md, packages/gooddata-fdw/AGENTS.md, packages/gooddata-fdw/CLAUDE.md, packages/gooddata-flexconnect/AGENTS.md, packages/gooddata-flexconnect/CLAUDE.md, packages/gooddata-flight-server/AGENTS.md, packages/gooddata-flight-server/CLAUDE.md, packages/gooddata-pandas/AGENTS.md, packages/gooddata-pandas/CLAUDE.md, packages/gooddata-pipelines/AGENTS.md, packages/gooddata-pipelines/CLAUDE.md, packages/gooddata-sdk/AGENTS.md, packages/gooddata-sdk/CLAUDE.md, packages/tests-support/AGENTS.md, packages/tests-support/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes15.084

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

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, packages/gooddata-dbt/Makefile, packages/gooddata-eval/Makefile, packages/gooddata-fdw/Makefile, packages/gooddata-flexconnect/Makefile, packages/gooddata-flight-server/Makefile, packages/gooddata-pandas/Makefile, packages/gooddata-pipelines/Makefile, packages/gooddata-sdk/Makefile, packages/tests-support/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — gooddata-api-client/setup.cfg ([flake8]), pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
11/11Statische Typprüfung — packages/gooddata-flexconnect/src/gooddata_flexconnect/py.typed, packages/gooddata-flight-server/src/gooddata_flight_server/py.typed, packages/gooddata-pandas/src/gooddata_pandas/py.typed, packages/gooddata-pipelines/src/gooddata_pipelines/py.typed, packages/gooddata-sdk/src/gooddata_sdk/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 27 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
lockfilesgo.sum, package-lock.json, uv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, packages/gooddata-dbt/Makefile, packages/gooddata-eval/Makefile, packages/gooddata-fdw/Makefile, packages/gooddata-flexconnect/Makefile, packages/gooddata-flight-server/Makefile, packages/gooddata-pandas/Makefile, packages/gooddata-pipelines/Makefile, packages/gooddata-sdk/Makefile, packages/tests-support/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspackages/gooddata-flexconnect/src/gooddata_flexconnect/py.typed, packages/gooddata-flight-server/src/gooddata_flight_server/py.typed, packages/gooddata-pandas/src/gooddata_pandas/py.typed, packages/gooddata-pipelines/src/gooddata_pipelines/py.typed, packages/gooddata-sdk/src/gooddata_sdk/py.typed
agent_commit_share0,27
toolchain_manifestsdocs/go.mod
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (packages/gooddata-flexconnect/src/gooddata_flexconnect/py.typed, packages/gooddata-flight-server/src/gooddata_flight_server/py.typed, packages/gooddata-pandas/src/gooddata_pandas/py.typed, packages/gooddata-pipelines/src/gooddata_pipelines/py.typed, packages/gooddata-sdk/src/gooddata_sdk/py.typed)
54.3/55Handhabbare Dateigrößen — 28/2.238 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes2.281.784
source_files_sampled2.238
oversized_source_files28

Eckdaten

36GitHub-Sterne
55Mitwirkende
692Commits, letzte 12 Monate
5Tage seit letztem Push
83Releases
2Bus-Faktor
2offene Issues
Go, npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • First-time contributor figures cover 12 of 14 authors (cap 12)
  • Could not fetch pypi package 'gooddata-python-sdk-workspace' from its registry
  • Could not fetch pypi package 'tests-support' from its registry

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 74 ⇿
0Sterne
74Forks
82Releases

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.

01325385063757342022-012024-052026-10
Major 1Minor 77Patch 4

Jeder Punkt umfasst 5 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.3 / 10
3.3Gesamtwert

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 · 2026-10-20 05:43 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-Tests12 out of 12 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
9Code-ReviewFound 11/12 approved changesets -- score normalized to 9
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
9Licenselicense file detected
10Maintained30 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
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
0Vulnerabilities21 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 60
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIgooddata-sdk—pyproject.toml
PyPIgooddata-pandas—pyproject.toml
PyPIgooddata-dbt—pyproject.toml
PyPIgooddata-fdw—pyproject.toml
PyPIgooddata-flight-server—pyproject.toml
PyPIgooddata-flexconnect—pyproject.toml
PyPIgooddata-api-client—pyproject.toml
PyPIgooddata-pipelines—pyproject.toml
PyPIgooddata-eval—pyproject.toml
PyPItests-support—pyproject.toml
PyPIgooddata-sdk~=1.77.0packages/gooddata-dbt/pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0packages/gooddata-dbt/pyproject.toml
PyPIattrs>=21.4.0,<=26.1.0packages/gooddata-dbt/pyproject.toml
PyPIcattrs>=22.1.0,<=26.1.0packages/gooddata-dbt/pyproject.toml
PyPIrequests>=2.33.0,<3.0.0packages/gooddata-dbt/pyproject.toml
PyPItabulate>=0.8.10,<1.0.0packages/gooddata-dbt/pyproject.toml
PyPIgooddata-sdk~=1.77.0packages/gooddata-eval/pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.27,<1.0packages/gooddata-eval/pyproject.toml
PyPIjsonpatch>=1.33,<2.0packages/gooddata-eval/pyproject.toml
PyPIorjson>=3.9.15,<4.0.0packages/gooddata-eval/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.6,<3.0packages/gooddata-eval/pyproject.toml
PyPIrich>=13.0,<15.0packages/gooddata-eval/pyproject.toml
PyPIgooddata-sdk~=1.77.0packages/gooddata-fdw/pyproject.toml
PyPIdynaconf>=3.1.11,<4.0.0packages/gooddata-flexconnect/pyproject.toml
PyPIgooddata-flight-server~=1.77.0packages/gooddata-flexconnect/pyproject.toml
PyPIgooddata-sdk~=1.77.0packages/gooddata-flexconnect/pyproject.toml
PyPIorjson>=3.9.15,<4.0.0packages/gooddata-flexconnect/pyproject.toml
PyPIpyarrow>=16.1.0packages/gooddata-flexconnect/pyproject.toml
PyPIstructlog>=24.0.0,<=26.1.0packages/gooddata-flexconnect/pyproject.toml
PyPIdynaconf>=3.1.11,<4.0.0packages/gooddata-flight-server/pyproject.toml
PyPIopentelemetry-api>=1.24.0,<=2.0.0packages/gooddata-flight-server/pyproject.toml
PyPIopentelemetry-sdk>=1.24.0,<=2.0.0packages/gooddata-flight-server/pyproject.toml
PyPIorjson>=3.8.5,<4.0.0packages/gooddata-flight-server/pyproject.toml
PyPIprometheus-client~=0.26.0packages/gooddata-flight-server/pyproject.toml
PyPIpyarrow>=16.1.0packages/gooddata-flight-server/pyproject.toml
PyPIreaderwriterlock~=1.0.9packages/gooddata-flight-server/pyproject.toml
PyPIstructlog>=24.0.0,<=26.1.0packages/gooddata-flight-server/pyproject.toml
PyPIgooddata-sdk~=1.77.0packages/gooddata-pandas/pyproject.toml
PyPIpandas>=2.0.0,<3.0.0packages/gooddata-pandas/pyproject.toml
PyPIpydantic(>=2.9.2,<3.0.0)packages/gooddata-pipelines/pyproject.toml
PyPIrequests(>=2.33.0,<3.0.0)packages/gooddata-pipelines/pyproject.toml
PyPItypes-requests(>1.0.0,<3.0.0)packages/gooddata-pipelines/pyproject.toml
PyPIgooddata-sdk~=1.77.0packages/gooddata-pipelines/pyproject.toml
PyPIboto3(>=1.39.3,<2.0.0)packages/gooddata-pipelines/pyproject.toml
PyPIboto3-stubs(>=1.39.3,<2.0.0)packages/gooddata-pipelines/pyproject.toml
PyPIazure-storage-blob(>=12.19.0,<13.0.0)packages/gooddata-pipelines/pyproject.toml
PyPIazure-identity(>=1.15.0,<2.0.0)packages/gooddata-pipelines/pyproject.toml
PyPItypes-pyyaml(>=6.0.12.20250326,<7.0.0)packages/gooddata-pipelines/pyproject.toml
PyPIgooddata-api-client~=1.77.0packages/gooddata-sdk/pyproject.toml
PyPIpython-dateutil>=2.5.3packages/gooddata-sdk/pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0packages/gooddata-sdk/pyproject.toml
PyPIattrs>=21.4.0,<=26.1.0packages/gooddata-sdk/pyproject.toml
PyPIcattrs>=22.1.0,<=26.1.0packages/gooddata-sdk/pyproject.toml
PyPIbrotli==1.2.0packages/gooddata-sdk/pyproject.toml
PyPIrequests>=2.33.0,<3.0.0packages/gooddata-sdk/pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.2.2,<2.0.0packages/gooddata-sdk/pyproject.toml
PyPIgooddata-code-convertors>=11.57.0packages/gooddata-sdk/pyproject.toml
PyPIorjson—packages/tests-support/pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0packages/tests-support/pyproject.toml
PyPIrequests—packages/tests-support/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 388

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 58 direkte und 330 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIattrs—direkt
PyPIattrs26.1.0direkt
PyPIazure-identity—direkt
PyPIazure-identity1.25.3direkt
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PyPIurllib32.8.0indirekt
PyPIvcrpy—indirekt
PyPIvcrpy8.3.0indirekt
PyPIvirtualenv21.14.5indirekt
PyPIwasmtime30.0.0indirekt
PyPIwerkzeug3.1.9indirekt
PyPIwrapt2.4.0indirekt
PyPIxmltodict1.0.4indirekt
Abhängigkeits-Advisories 1

Die Installation von pypi:gooddata-dbt@1.77.0 zieht 23 Pakete nach sich, direkt und transitiv: 1 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte Abhängigkeiten.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
wasmtime30.0.0indirektmittel1—

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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