Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-12 12:13 UTC

lsst / daf_butler

Data Access abstraction framework for the Rubin Observatory

PythonEigene Lizenz★ 15 Sterne⑂ 20 Forksseit Okt. 2017Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#hacktoberfest#python#astronomy#pipeline-middleware

lsst/daf_butler erreicht einen Gesundheitsindex von 90 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (93/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (47/100). Zuletzt vor 2 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

lsstOrganisation
303 Follower453 öffentliche Reposseit Okt. 2011

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIlsst-daf-butler30.2026.37004.652297vor 2 Tagenlsst

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

93Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
32.5/36Commit-Rhythmus — 47/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 501 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_year501
human_commit_share0,96
days_since_last_push2
active_weeks_last_year47

Release-Disziplin

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus — 13 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 29 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 20,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count13
latest_release_tag30.0.11
releases_from_tagsja
days_since_latest_release29
mean_days_between_releases20,9
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?

47Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

35Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
18.6/60Stars — 15 Stars
10.7/25Forks — 20 Forks
5.6/15Watcher — 11 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks20
stars15
watchers11
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonbelow_threshold

Community-Gesundheit

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges2
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
48.9/80Downloads pro Monat — 4.652 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packageslsst-daf-butler
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4.652
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?

77Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
12.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 44 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 49 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 46 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled49
top_contributor_share0,436

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
28/42Issue-Lösungsquote — 67 % der Issues geschlossen
28.4/30PR-Annahme — 1.327/1.404 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.327
open_issues1
closed_issues2
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d9
prs_decided_30d11
issue_closed_ratio0,667
closed_unmerged_prs77
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

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
17.9/25Reichweite des Inhabers — 303 Follower von lsst
25/25Kontohistorie — 453 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers303
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginlsst
public_repos453
account_age_days5.443

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 2 Tagen
20/20Versionshistorie — 297 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packageslsst-daf-butler
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish2

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 11 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort]), setup.cfg ([flake8])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 8 out of 8 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

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 4 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicshacktoberfest, python, astronomy, pipeline-middleware
has_wikija
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

72Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

65Gut
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 — 8 out of 8 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 46 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
2.2/2.5Lizenz — 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
0.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
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
3.8/7.5Vulnerabilities — 5 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,5
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_packages24
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:lsst-daf-butler@30.2026.3700 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 24 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.

58Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

28Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
27.8/40Lesbare Commit-Historie — 50 von 96 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,521
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black], [tool.isort]), setup.cfg ([flake8])
11/11Statische Typprüfung — mypy.ini, python/lsst/daf/butler/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 27 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 4 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
1/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsmypy.ini, python/lsst/daf/butler/py.typed
agent_commit_share0,27
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,04

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (mypy.ini, python/lsst/daf/butler/py.typed)
52.6/55Handhabbare Dateigrößen — 17/394 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes198.970
source_files_sampled394
oversized_source_files17

Eckdaten

15GitHub-Sterne
49Mitwirkende
501Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
13Releases
2Bus-Faktor
1offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Star history carried forward from 2026-04-17: GitHub restricted the stargazers API to repository admins, so it can no longer be collected. The repository has 15 stars today.

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 15 ★ / 20 ⇿
15Sterne
20Forks
9Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

Die Sternehistorie wird mit dem Stand vom 2026-04-17 gezeigt. GitHub hat die Stargazers-API im Juli 2026 auf Repository-Administratoren beschränkt, diese Reihe lässt sich daher nicht mehr fortschreiben; die Gesamtzahl der Sterne oben bleibt aktuell.

048121620152022018-032022-042026-05
Major 1Minor 0Patch 8

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.5 / 10
6.5Gesamtwert

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 · 2026-09-12 12:12 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests8 out of 8 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 46 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate 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
1Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 1
10SASTSAST tool is run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5Vulnerabilities5 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 11
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIastropy>=7.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=5.1pyproject.toml
PyPIsqlalchemy>=1.4pyproject.toml
PyPIclick>= 7.0pyproject.toml
PyPIlsst-sphgeom—pyproject.toml
PyPIlsst-utils—pyproject.toml
PyPIlsst-resources—pyproject.toml
PyPIdeprecated>= 1.2pyproject.toml
PyPIpydantic>=2,<3.0pyproject.toml
PyPIpyarrow>= 0.16pyproject.toml
PyPInumpy—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 238

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 18 direkte und 220 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIastropy7.2.0direkt
PyPIastropy8.0.1direkt
PyPIclick8.4.1direkt
PyPIclick8.4.2direkt
PyPIdeprecated1.3.1direkt
PyPIlsst-resources30.2026.2300direkt
PyPIlsst-resources30.2026.3304direkt
PyPIlsst-sphgeom30.2026.1600direkt
PyPIlsst-utils30.0.11rc1direkt
PyPIlsst-utils30.2026.2300direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPInumpy2.5.2direkt
PyPIpyarrow24.0.0direkt
PyPIpyarrow25.0.1direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIsqlalchemy2.0.50direkt
PyPIsqlalchemy2.0.52direkt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-doc0.0.5indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIasn1crypto1.5.1indirekt
PyPIast-serialize0.8.0indirekt
PyPIastropy-iers-data0.2026.6.8.17.49.5indirekt
PyPIastropy-iers-data0.2026.8.18.14.22.31indirekt
PyPIasttokens3.0.2indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIautodoc-pydantic2.2.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackoff2.2.1indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIboto31.43.25indirekt
PyPIboto31.43.75indirekt
PyPIbotocore1.43.25indirekt
PyPIbotocore1.43.75indirekt
PyPIcertifi2026.5.20indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.15.4indirekt
PyPIcryptography48.0.0indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdebugpy1.8.21indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdocker7.2.0indirekt
PyPIdocumenteer2.4.1indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastapi0.136.3indirekt
PyPIfastapi0.141.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.22.2indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.4.0indirekt
PyPIfsspec2026.7.0indirekt
PyPIgidgethub5.4.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.59indirekt
PyPIgreenlet3.5.1indirekt
PyPIgreenlet3.5.5indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhpgeom1.5.4indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIidna3.19indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel7.3.0indirekt
PyPIipython9.16.1indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-cache1.0.1indirekt
PyPIjupyter-client8.9.1indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlatexcodec3.0.1indirekt
PyPIlibrt0.15.0indirekt
PyPIlinkify-it-py2.1.0indirekt
PyPIlsst-sphinxutils30.2026.3300indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib3.10.9indirekt
PyPImatplotlib3.11.1indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImoto5.2.2indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImypy2.3.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPImyst-nb1.4.0indirekt
PyPImyst-parser5.1.0indirekt
PyPInbclient0.11.0indirekt
PyPInbformat5.11.1indirekt
PyPInest-asyncio21.7.2indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpandas2.3.3indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpg80001.31.5indirekt
PyPIpillow12.2.0indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.11.3indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIpsycopg22.9.12indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpybtex0.26.1indirekt
PyPIpybtex-docutils1.0.3indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydantic-settings2.14.1indirekt
PyPIpydantic-settings2.15.0indirekt
PyPIpydata-sphinx-theme0.16.1indirekt
PyPIpyerfa2.0.1.5indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpyjwt2.13.0indirekt
PyPIpylatexenc2.11indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.3indirekt
PyPIpytz2026.2indirekt
PyPIpytz2026.3.post1indirekt
PyPIpywin32312indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIresponses0.26.1indirekt
PyPIresponses0.26.2indirekt
PyPIrpds-py2026.6.3indirekt
PyPIs3fs0.4.2indirekt
PyPIs3transfer0.18.0indirekt
PyPIs3transfer0.19.2indirekt
PyPIsafir15.1.0indirekt
PyPIsafir15.2.1indirekt
PyPIsafir4.3.0indirekt
PyPIsafir-logging15.1.0indirekt
PyPIsafir-logging15.2.1indirekt
PyPIscramp1.4.17indirekt
PyPIscramp1.4.8indirekt
PyPIsentry-sdk2.62.0indirekt
PyPIsentry-sdk2.68.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsmmap5.0.3indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsoupsieve2.9.2indirekt
PyPIsphinx8.1.3indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.0.1indirekt
PyPIsphinx-automodapi0.22.0indirekt
PyPIsphinx-click6.2.0indirekt
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirekt
PyPIsphinx-design0.7.0indirekt
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PyPIwrapt2.3.0indirekt
PyPIxmltodict1.0.4indirekt
PyPIyarl1.24.5indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:lsst-daf-butler@30.2026.3700 zieht 24 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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