Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-14 10:10 UTC

jupyter-widgets / ipyleaflet

A Jupyter - Leaflet.js bridge

TypeScript · PythonMIT★ 1.540 Sterne⑂ 365 Forksseit Mai 2014Auf GitHub ansehen ↗

#jupyterlab-extension #leaflet #visualization #jupyter

jupyter-widgets/ipyleaflet erreicht einen Gesundheitsindex von 71 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (80/100) ab, am schwächsten bei Vitality (35/100). Zuletzt vor 129 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

gesamt / 100

Gut

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.

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)

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 63 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 71 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Jupyter WidgetsOrganisation · verifizierte Domain

183 Follower12 öffentliche Reposseit Feb. 2017

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

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht	Tags
PyPI	ipyleaflet	0.20.0	258.263	82	vor 458 Tagen	gis graphics ipython jupyter widgets
npm	jupyter-leaflet	0.20.0	1.347	81	vor 458 Tagen	jupyter jupyterlab jupyterlab-extension widgets
PyPI	jupyter-leaflet	0.20.0	246.308	4	vor 458 Tagen	gis graphics ipython jupyter widgets

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

35Schwach · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

18Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

9.9/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 129 Tagen
2.1/36	Commit-Rhythmus — 3/52 Wochen mit Commits
6.3/18	Commit-Volumen — 4 Commits im letzten Jahr
0/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	4
human_commit_share	1
days_since_last_push	129
active_weeks_last_year	3

Release-Disziplin

60Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

27/27	Liefert Releases aus — 25 Releases veröffentlicht
7.2/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 458 Tagen
19.8/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 113,9 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	25
latest_release_tag	0.20.0
releases_from_tags	nein
days_since_latest_release	458
mean_days_between_releases	113,9

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?

74Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

83Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

51.7/60	Stars — 1.540 Stars
21.3/25	Forks — 365 Forks
9.9/15	Watcher — 62 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	365
stars	1.540
watchers	62
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

50Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
0/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	0
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	—
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

95Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

76.1/80	Downloads pro Monat — 505.918 Downloads/Monat über npm, pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	ipyleaflet, jupyter-leaflet, jupyter-leaflet
dependents	—
ecosystems	npm, pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	505.918
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?

74Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

62Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

25.2/54	Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.1/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 42 % der Commits
13.5/13.5	Breite der Beitragenden — 83 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 65 contributing companies or organizations

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	2
contributors_sampled	83
top_contributor_share	0,419

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

24.2/42	Issue-Lösungsquote — 58 % der Issues geschlossen
26.3/30	PR-Annahme — 533/608 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
12/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 25/30 approved changesets -- score normalized to 8

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	533
open_issues	269
closed_issues	366
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	0
prs_decided_30d	0
issue_closed_ratio	0,576
closed_unmerged_prs	75
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

86Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20	Verifizierte Domain
16.3/25	Reichweite des Inhabers — 183 Follower von jupyter-widgets
20.1/25	Kontohistorie — 12 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	183
owner_type	Organization
is_verified	ja
owner_login	jupyter-widgets
public_repos	12
account_age_days	3.494

Paketpflege

79Gut

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 3 Paket(e) auf npm, pypi
14/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 458 Tagen
20/20	Versionshistorie — 82 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	ipyleaflet, jupyter-leaflet, jupyter-leaflet
ecosystems	npm, pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	458

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

80Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

66Gut

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — .eslintrc.json, python/ipyleaflet/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/jupyter_leaflet/pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
2/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 3 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	nein

Dokumentation

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://ipyleaflet.readthedocs.io
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 4 Topics
10/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	jupyterlab-extension, leaflet, visualization, jupyter
has_wiki	ja
homepage	https://ipyleaflet.readthedocs.io
docs_site	https://ipyleaflet.readthedocs.io
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

51Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

39Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0.2/2.5	CI-Tests — 3 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
6/7.5	Code-Review — Found 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5	Contributors — project has 65 contributing companies or organizations
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
0/7.5	Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5	Packaging — keine Daten
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 103 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	3,9

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

35/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	0
affected_packages	0
assessed_packages	26
unassessed_packages	0
affected_by_severity	none
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Abgeglichen wurde die Laufzeit-Abhängigkeitshülle von pypi:ipyleaflet@0.20.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 26 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.

63Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

40Schwach

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40	Lesbare Commit-Historie — 77 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,77
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

54Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

0/18	Bootstrap mit einem Befehl
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — .eslintrc.json, python/ipyleaflet/pyproject.toml ([tool.ruff]), python/jupyter_leaflet/pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11	Statische Typprüfung — python/jupyter_leaflet/tsconfig.json
10/10	Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8	Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	yarn.lock
has_dockerfile	nein
typed_language	ja
bootstrap_files	—
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	python/jupyter_leaflet/tsconfig.json
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

99Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

45/45	Typprüfbarer Code — TypeScript (statisch typisiert)
54.3/55	Handhabbare Dateigrößen — 1/77 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	TypeScript
largest_source_bytes	114.601
source_files_sampled	77
oversized_source_files	1

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

0/40	API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20	MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40	Lauffähige Beispiele — examples, notebooks

Verwendete Eingangsdaten

example_dirs	examples, notebooks
has_mcp_signal	nein
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

1.540GitHub-Sterne

83Mitwirkende

4Commits, letzte 12 Monate

129Tage seit letztem Push

25Releases

2Bus-Faktor

269offene Issues

npmPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 365 ⇿

0Sterne

365Forks

25Releases

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.

Major 0Minor 8Patch 17

Jeder Punkt umfasst 12 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.9 / 10

3.9Gesamtwert

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 · 2026-09-14 10:09 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
0	Branch-Protection	branch protection not enabled on development/release branches
1	CI-Tests	3 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 1
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8	Code-Review	Found 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
10	Contributors	project has 65 contributing companies or organizations
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
0	Maintained	0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
k. A.	Packaging	packaging workflow not detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	103 existing vulnerabilities detected

Direkte Abhängigkeiten 32

Registry	Paket	Versionsvorgabe	Manifest
npm	@jupyterlab/galata	`^5.3.4`	ui-tests/package.json
npm	@playwright/test	`^1.32.0`	ui-tests/package.json
npm	klaw-sync	`^6.0.0`	ui-tests/package.json
npm	rimraf	`^3.0.2`	ui-tests/package.json
PyPI	ipywidgets	`>=7.6.0,<9`	python/ipyleaflet/pyproject.toml
PyPI	traittypes	`>=0.2.1,<3`	python/ipyleaflet/pyproject.toml
PyPI	xyzservices	`>=2021.8.1`	python/ipyleaflet/pyproject.toml
PyPI	branca	`>=0.5.0`	python/ipyleaflet/pyproject.toml
PyPI	jupyter_leaflet	`>=0.20,<0.21`	python/ipyleaflet/pyproject.toml
npm	@geoman-io/leaflet-geoman-free	`^2.18.0`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	@jupyter-widgets/base	`^2 \|\| ^3 \|\| ^4 \|\| ^5 \|\| ^6`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	buffer	`^6.0.3`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	crypto-browserify	`^3.12.0`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	leaflet	`^1.7.1`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	leaflet-ant-path	`^1.3.0`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	leaflet-defaulticon-compatibility	`^0.1.1`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	leaflet-draw	`^1.0.4`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	leaflet-fullscreen	`^1.0.2`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	leaflet-measure	`^3.1.0`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	leaflet-rotatedmarker	`^0.2.0`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	leaflet-search	`2.9.8`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	leaflet-splitmap	`^1.0.3`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	leaflet-transform	`^1.0.3`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	leaflet-velocity	`^1.2.4`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	leaflet.awesome-markers	`^2.0.5`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	leaflet.markercluster	`^1.2.0`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	leaflet.vectorgrid	`^1.3.0`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	proj4	`^2.6.0`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	proj4leaflet	`^1.0.1`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	protomaps-leaflet	`^1.24.0`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	spin.js	`^4.1.0`	python/jupyter_leaflet/package.json
npm	stream-browserify	`^3.0.0`	python/jupyter_leaflet/package.json

Alle Abhängigkeiten 1.286

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 33 direkte und 1.253 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
npm	@geoman-io/leaflet-geoman-free	`2.18.3`	direkt
npm	@jupyter-widgets/base	`6.0.11`	direkt
npm	@jupyterlab/galata	`5.0.10`	direkt
npm	@playwright/test	`1.40.1`	direkt
npm	buffer	`6.0.3`	direkt
npm	crypto-browserify	`3.12.1`	direkt
npm	klaw-sync	`6.0.0`	direkt
npm	leaflet	`1.9.4`	direkt
npm	leaflet-ant-path	`1.3.0`	direkt
npm	leaflet-defaulticon-compatibility	`0.1.2`	direkt
npm	leaflet-draw	`1.0.4`	direkt
npm	leaflet-fullscreen	`1.0.2`	direkt
npm	leaflet-measure	`3.1.0`	direkt
npm	leaflet-rotatedmarker	`0.2.0`	direkt
npm	leaflet-search	`2.9.8`	direkt
npm	leaflet-splitmap	`1.0.3`	direkt
npm	leaflet-transform	`1.0.3`	direkt
npm	leaflet-velocity	`1.9.2`	direkt
npm	leaflet.awesome-markers	`2.0.5`	direkt
npm	leaflet.markercluster	`1.5.3`	direkt
npm	leaflet.vectorgrid	`1.3.0`	direkt
npm	proj4	`2.15.0`	direkt
npm	proj4leaflet	`1.0.2`	direkt
npm	protomaps-leaflet	`1.24.2`	direkt
npm	rimraf	`2.7.1`	direkt
npm	rimraf	`3.0.2`	direkt
npm	spin.js	`4.1.2`	direkt
npm	stream-browserify	`3.0.0`	direkt
PyPI	branca	`—`	direkt
PyPI	ipywidgets	`—`	direkt
PyPI	jupyter-leaflet	`—`	direkt
PyPI	traittypes	`—`	direkt
PyPI	xyzservices	`—`	direkt
npm	@codemirror/autocomplete	`6.12.0`	indirekt
npm	@codemirror/commands	`6.3.3`	indirekt
npm	@codemirror/lang-cpp	`6.0.2`	indirekt
npm	@codemirror/lang-css	`6.2.1`	indirekt
npm	@codemirror/lang-html	`6.4.7`	indirekt
npm	@codemirror/lang-java	`6.0.1`	indirekt
npm	@codemirror/lang-javascript	`6.2.1`	indirekt
npm	@codemirror/lang-json	`6.0.1`	indirekt
npm	@codemirror/lang-markdown	`6.2.4`	indirekt
npm	@codemirror/lang-php	`6.0.1`	indirekt
npm	@codemirror/lang-python	`6.1.3`	indirekt
npm	@codemirror/lang-rust	`6.0.1`	indirekt
npm	@codemirror/lang-sql	`6.5.5`	indirekt
npm	@codemirror/lang-wast	`6.0.2`	indirekt
npm	@codemirror/lang-xml	`6.0.2`	indirekt
npm	@codemirror/language	`6.10.0`	indirekt
npm	@codemirror/legacy-modes	`6.3.3`	indirekt
npm	@codemirror/lint	`6.4.2`	indirekt
npm	@codemirror/search	`6.5.5`	indirekt
npm	@codemirror/state	`6.4.0`	indirekt
npm	@codemirror/view	`6.23.0`	indirekt
npm	@discoveryjs/json-ext	`0.5.7`	indirekt
npm	@eslint-community/eslint-utils	`4.6.1`	indirekt
npm	@eslint-community/regexpp	`4.12.1`	indirekt
npm	@eslint/eslintrc	`2.1.4`	indirekt
npm	@eslint/js	`8.57.1`	indirekt
npm	@fortawesome/fontawesome-free	`5.15.4`	indirekt
npm	@humanwhocodes/config-array	`0.13.0`	indirekt
npm	@humanwhocodes/module-importer	`1.0.1`	indirekt
npm	@humanwhocodes/object-schema	`2.0.3`	indirekt
npm	@iarna/cli	`2.2.0`	indirekt
npm	@isaacs/cliui	`8.0.2`	indirekt
npm	@isaacs/fs-minipass	`4.0.1`	indirekt
npm	@jridgewell/gen-mapping	`0.3.8`	indirekt
npm	@jridgewell/resolve-uri	`3.1.2`	indirekt
npm	@jridgewell/set-array	`1.2.1`	indirekt
npm	@jridgewell/source-map	`0.3.6`	indirekt
npm	@jridgewell/sourcemap-codec	`1.5.0`	indirekt
npm	@jridgewell/trace-mapping	`0.3.25`	indirekt
npm	@jupyter/ydoc	`1.1.1`	indirekt
npm	@jupyter/ydoc	`3.0.4`	indirekt
npm	@jupyterlab/application	`4.0.10`	indirekt
npm	@jupyterlab/apputils	`4.1.10`	indirekt
npm	@jupyterlab/attachments	`4.0.10`	indirekt
npm	@jupyterlab/builder	`4.4.0`	indirekt
npm	@jupyterlab/cells	`4.0.10`	indirekt
npm	@jupyterlab/codeeditor	`4.0.10`	indirekt
npm	@jupyterlab/codemirror	`4.0.10`	indirekt
npm	@jupyterlab/console	`4.0.10`	indirekt
npm	@jupyterlab/coreutils	`6.0.10`	indirekt
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npm	yargs	`17.7.2`	indirekt
npm	yargs-parser	`15.0.3`	indirekt
npm	yargs-parser	`21.1.1`	indirekt
npm	yjs	`13.6.10`	indirekt
npm	yjs	`13.6.26`	indirekt
npm	yocto-queue	`0.1.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:ipyleaflet@0.20.0 zieht 26 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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