Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-08 21:39 UTC

growgraph / graflo

Describe a labeled property graph once in a YAML manifest; GraFlo builds the schema and ingests records from CSV, JSON, Parquet, SQL, RDF/SPARQL, REST APIs or Kafka into ArangoDB, Neo4j, TigerGraph, FalkorDB, Memgraph, NebulaGraph, PostgreSQL or a directory on disk.

PythonApache-2.0★ 36 Sterne⑂ 4 Forksseit Juni 2021Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

growgraph/graflo erreicht einen Gesundheitsindex von 86 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (52/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

86
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.

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

Eigentümerschaft

GrowGraphOrganisation
12 Follower11 öffentliche Reposseit Juli 2022

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIgraflo1.16.52.113110vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

95Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
27/36Commit-Rhythmus — 39/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 150 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year150
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year39

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 1,1 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv1.16.5
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases1,1
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?

52Mittel · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
25/60Stars — 36 Stars
4/25Forks — 4 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks4
stars36
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges8
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateja
Wie die Bewertung erfolgt
44.3/80Downloads pro Monat — 2.113 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesgraflo
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.113
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?

59Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 100 % der Commits
2.7/13.5Breite der Beitragenden — 2 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled2
top_contributor_share0,996
Wie die Bewertung erfolgt
40.8/42Issue-Lösungsquote — 97 % der Issues geschlossen
29.6/30PR-Annahme — 198/201 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs198
open_issues5
closed_issues169
prs_merged_7d6
prs_decided_7d6
prs_merged_30d16
prs_decided_30d16
issue_closed_ratio0,971
closed_unmerged_prs3
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.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
8/25Reichweite des Inhabers — 12 Follower von growgraph
16.3/25Kontohistorie — 11 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 4 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers12
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logingrowgraph
public_repos11
account_age_days1.546

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 110 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesgraflo
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .pylintrc, 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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://growgraph.github.io/graflo/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 13 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsarangodb, digital-twin, etl, graph-database, graph-schema, knowledge-graph, labeled-property-graph, neo4j, property-graph, rdf, schema-inference, schema-migration, sparql
has_wikija
homepagehttps://growgraph.github.io/graflo/
docs_sitehttps://growgraph.github.io/graflo/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

56Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
2.2/7.5Branch-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
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
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 — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate4,5
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, 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
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages128
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 128 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.

66Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .cursor/rules/docs.mdc, .cursor/rules/pydantic-usage.mdc, .cursor/rules/python-run.mdc, .cursor/rules/python-style.mdc, .cursor/rules/tests.mdc, .cursor/rules/uv-deps.mdc
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.cursor/rules/docs.mdc, .cursor/rules/pydantic-usage.mdc, .cursor/rules/python-run.mdc, .cursor/rules/python-style.mdc, .cursor/rules/tests.mdc, .cursor/rules/uv-deps.mdc
agent_instruction_max_bytes1.720
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .pylintrc, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
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
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.2/55Handhabbare Dateigrößen — 10/692 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes107.804
source_files_sampled692
oversized_source_files10
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 — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
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

36GitHub-Sterne
2Mitwirkende
150Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
5offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:graflo@1.16.5; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 4 ⇿
0Sterne
4Forks
32Releases

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.

1223344422025-122026-022026-04
Major 0Minor 4Patch 28
OpenSSF Scorecard 4.5 / 10
4.5Gesamtwert

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 · 2026-10-08 21:39 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-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
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 22 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not 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
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 25
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPISPARQLWrapper>=2.0.0pyproject.toml
PyPIboto3>=1.35.0,<2pyproject.toml
PyPIclick>=8.2.0,<9pyproject.toml
PyPIconfluent-kafka>=2.6.0pyproject.toml
PyPIfalkordb>=1.0.9pyproject.toml
PyPIijson>=3.2.3,<4pyproject.toml
PyPInebula3-python>=3.8.3pyproject.toml
PyPInebula5-python>=5.2.1pyproject.toml
PyPIneo4j>=5.22.0,<6pyproject.toml
PyPInetworkx~=3.3pyproject.toml
PyPIpandas-stubs==2.3.0.250703pyproject.toml
PyPIpandas>=2.0.3,<4pyproject.toml
PyPIpsycopg2-binary>=2.9.11pyproject.toml
PyPIpydantic-settings>=2.12.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.12.5pyproject.toml
PyPIpymgclient>=1.3.1pyproject.toml
PyPIpython-arango>=8.1.2,<9pyproject.toml
PyPIrdflib>=7.0.0pyproject.toml
PyPIredis>=5.0.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.31.0pyproject.toml
PyPIsqlalchemy>=2.0.0pyproject.toml
PyPIstrenum>=0.4.15pyproject.toml
PyPIsuthing>=0.6.1,<0.7pyproject.toml
PyPIurllib3>=2.0.0pyproject.toml
PyPIxmltodict>=0.14.2,<0.15pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 128

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 26 direkte und 102 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIboto31.43.108direkt
PyPIclick8.5.0direkt
PyPIconfluent-kafka2.15.1direkt
PyPIfalkordb1.7.1direkt
PyPIijson3.5.1direkt
PyPInebula3-python3.8.3direkt
PyPInebula5-python5.3.0direkt
PyPIneo4j5.28.7direkt
PyPInetworkx3.6.1direkt
PyPInetworkx3.7direkt
PyPIpandas3.0.6direkt
PyPIpandas-stubs2.3.0.250703direkt
PyPIpsycopg2-binary2.9.13direkt
PyPIpydantic2.13.5direkt
PyPIpydantic-settings2.15.0direkt
PyPIpymgclient1.6.0direkt
PyPIpython-arango8.3.6direkt
PyPIrdflib7.6.0direkt
PyPIredis8.1.0direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIsparqlwrapper2.0.0direkt
PyPIsqlalchemy2.1.3direkt
PyPIstrenum0.4.15direkt
PyPIsuthing0.6.1direkt
PyPIurllib32.8.0direkt
PyPIxmltodict0.14.2direkt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.15.1indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackrefs8.0indirekt
PyPIbotocore1.43.108indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcryptography50.0.2indirekt
PyPIcssselect20.10.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIfilelock4.0.12indirekt
PyPIfuture1.0.0indirekt
PyPIghp-import2.1.0indirekt
PyPIgraflo1.16.5indirekt
PyPIgriffelib2.3.0indirekt
PyPIgrpcio1.84.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh24.4.1indirekt
PyPIhpack4.2.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttplib20.32.0indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhyperframe6.1.0indirekt
PyPIhypothesis6.168.4indirekt
PyPIidentify2.6.20indirekt
PyPIidna3.20indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIlxml6.1.3indirekt
PyPImarkdown3.11indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.4indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImergedeep1.3.4indirekt
PyPIminijinja2.24.0indirekt
PyPImkdocs1.6.1indirekt
PyPImkdocs-autorefs1.4.4indirekt
PyPImkdocs-gen-files0.6.1indirekt
PyPImkdocs-get-deps0.2.2indirekt
PyPImkdocs-glightbox0.5.2indirekt
PyPImkdocs-literate-nav0.6.3indirekt
PyPImkdocs-material9.7.7indirekt
PyPImkdocs-material-extensions1.3.1indirekt
PyPImkdocs-table-reader-plugin4.0.1indirekt
PyPImkdocstrings1.0.6indirekt
PyPImkdocstrings-python2.0.9indirekt
PyPInodeenv1.11.0indirekt
PyPInumpy2.4.6indirekt
PyPInumpy2.5.3indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpaginate0.5.7indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.12.3indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpool0.1.2.dev0indirekt
PyPIpre-commit4.6.2indirekt
PyPIproperdocs1.6.7indirekt
PyPIprotobuf7.36.2indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.46.5indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpyjwt2.15.1indirekt
PyPIpymdown-extensions12.1indirekt
PyPIpyopenssl26.4.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.3indirekt
PyPIpypdfium25.14.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-timeout2.4.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.6.1indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.4indirekt
PyPIpytz2026.5indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyyaml-env-tag1.1indirekt
PyPIreportlab5.0.1indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIs3transfer0.19.2indirekt
PyPIselectolax1.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsvglib2.3.0indirekt
PyPItabulate0.10.0indirekt
PyPItinycss21.5.1indirekt
PyPIty0.0.84indirekt
PyPItypes-pytz2026.4.0.20260926indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPItzdata2026.5indirekt
PyPIvirtualenv21.14.5indirekt
PyPIwasi-graphviz0.1.4indirekt
PyPIwasmtime49.0.0indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwebencodings0.6.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 128 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 0 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

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

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

Bewertungen sind Signale, keine Garantien. Sie spiegeln öffentlich sichtbare Praxis auf GitHub wider — kein Code-Audit und keine Sicherheitsgarantie.

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.