Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-09 01:01 UTC

materialsproject / pymatgen-core

Pymatgen Core

HTML · Lobster · PythonEigene Lizenz★ 27 Sterne⑂ 38 Forksseit Feb. 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#analysis#dft#materials#science

materialsproject/pymatgen-core erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (90/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (62/100). Zuletzt vor 9 Tagen aktualisiert. 4 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
gesamt / 100
Außergewöhnlich

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.

94
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 81 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Materials ProjectOrganisation
927 Follower56 öffentliche Reposseit Juni 2011

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpymatgen-core2026.8.30708.15212vor 9 Tagenabinitanalysiscrystaldiagramselectronicgaussianmaterialsnwchemphaseprojectqchemsciencestructurevasp

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

90Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 9 Tagen
27.7/36Commit-Rhythmus — 40/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 505 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year505
human_commit_share0,97
days_since_last_push9
active_weeks_last_year40

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 12 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 9 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 16 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count12
latest_release_tagv2026.8.30
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release9
mean_days_between_releases16
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?

62Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

36Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
23/60Stars — 27 Stars
13.1/25Forks — 38 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks38
stars27
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
16.9/22.5Lizenz — Lizenzdatei vorhanden, keine anerkannte Lizenz
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
78/80Downloads pro Monat — 708.152 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespymatgen-core
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads708.152
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?

87Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
43.2/54Bus-Faktor — 4 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
16.3/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 28 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 97 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 27 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor4
contributors_sampled97
top_contributor_share0,275

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
38.2/42Issue-Lösungsquote — 91 % der Issues geschlossen
29/30PR-Annahme — 120/124 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 8/8 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs120
open_issues1
closed_issues10
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d16
prs_decided_30d16
issue_closed_ratio0,909
closed_unmerged_prs4
first_time_authors_30d6
first_time_prs_merged_30d8
first_time_prs_decided_30d8

Eigentümerschaft & Trägerschaft

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
21.3/25Reichweite des Inhabers — 927 Follower von materialsproject
24.8/25Kontohistorie — 56 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 15 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers927
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginmaterialsproject
public_repos56
account_age_days5.557

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 9 Tagen
20/20Versionshistorie — 12 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespymatgen-core
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish9

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 25 out of 25 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

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pymatgen.org
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 4 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsanalysis, dft, materials, science
has_wikija
homepagehttps://pymatgen.org
docs_sitehttps://pymatgen.org
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

78Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

72Gut
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
2.5/2.5CI-Tests — 25 out of 25 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
6/7.5Code-Review — Found 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 27 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 5 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
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
6.8/7.5Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate7,2
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_packages35
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:pymatgen-core@2026.8.30 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 35 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.

66Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
34.6/40Lesbare Commit-Historie — 63 von 97 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,649
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes9.169

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

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 6 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 3 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_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,06
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,03

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — HTML ohne Typprüfungs-Konfiguration
49.7/55Handhabbare Dateigrößen — 39/401 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languageHTML
largest_source_bytes338.516
source_files_sampled401
oversized_source_files39

Eckdaten

27GitHub-Sterne
97Mitwirkende
505Commits, letzte 12 Monate
9Tage seit letztem Push
12Releases
4Bus-Faktor
1offene 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 ★ / 38 ⇿
0Sterne
38Forks
11Releases

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.

01325383722026-022026-052026-08
Major 0Minor 0Patch 11
OpenSSF Scorecard 7.2 / 10
7.2Gesamtwert

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 · 2026-09-09 01:00 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests25 out of 25 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
8Code-ReviewFound 25/30 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 27 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 5 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
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
9Vulnerabilities1 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 20
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIbibtexparser>=1,<2pyproject.toml
PyPIjoblib>=1.3.2pyproject.toml
PyPIlxml>=6.1.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.8pyproject.toml
PyPImonty>=2026.7.16pyproject.toml
PyPInetworkx>=2.7pyproject.toml
PyPInumpy>=1.25.0,<3pyproject.toml
PyPInumpy>=2.1.0,<3pyproject.toml
PyPIorjson>=3.10,<4pyproject.toml
PyPIpalettable>=3.3.3pyproject.toml
PyPIpandas>=2pyproject.toml
PyPIplotly>=5.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.5pyproject.toml
PyPIscipy>=1.13.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.14.1pyproject.toml
PyPIspglib>=2.5pyproject.toml
PyPIsympy>=1.3pyproject.toml
PyPItabulate>=0.9.0pyproject.toml
PyPItqdm>=4.67.3pyproject.toml
PyPIuncertainties>=3.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 152

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 19 direkte und 133 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbibtexparser1.4.4direkt
PyPIjoblib1.5.3direkt
PyPIlxml6.1.1direkt
PyPImatplotlib3.11.1direkt
PyPImonty2026.7.16direkt
PyPInetworkx3.6.1direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPIorjson3.11.9direkt
PyPIpalettable3.3.3direkt
PyPIpandas3.0.5direkt
PyPIplotly6.9.0direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIscipy1.18.0direkt
PyPIspglib2.7.0direkt
PyPIsympy1.14.0direkt
PyPItabulate0.10.0direkt
PyPItqdm4.69.0direkt
PyPIuncertainties3.2.3direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.7.1indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIase3.29.0indirekt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIboto31.43.55indirekt
PyPIbotocore1.43.55indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcftime1.6.5indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.15.2indirekt
PyPIcuda-bindings13.3.1indirekt
PyPIcuda-pathfinder1.6.0indirekt
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIf90nml1.5indirekt
PyPIfilelock3.32.0indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIfsspec2026.6.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh5py3.16.0indirekt
PyPIhf-xet1.5.2indirekt
PyPIhiphive1.5indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhuggingface-hub1.24.0indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIinvoke3.0.3indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjiter0.16.0indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPIlightning2.6.1indirekt
PyPIlightning-utilities0.15.3indirekt
PyPIllvmlite0.48.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatcalc0.5.1indirekt
PyPImatgl4.0.3indirekt
PyPImoyopy0.15.0indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPImypy2.3.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInarwhals2.24.0indirekt
PyPInetcdf41.7.4indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInumba0.66.0indirekt
PyPInvidia-cublas13.1.1.3indirekt
PyPInvidia-cuda-cupti13.0.85indirekt
PyPInvidia-cuda-nvrtc13.0.88indirekt
PyPInvidia-cuda-runtime13.0.96indirekt
PyPInvidia-cudnn-cu139.20.0.48indirekt
PyPInvidia-cufft12.0.0.61indirekt
PyPInvidia-cufile1.15.1.6indirekt
PyPInvidia-curand10.4.0.35indirekt
PyPInvidia-cusolver12.0.4.66indirekt
PyPInvidia-cusparse12.6.3.3indirekt
PyPInvidia-cusparselt-cu130.8.1indirekt
PyPInvidia-nccl-cu132.29.7indirekt
PyPInvidia-nvjitlink13.3.33indirekt
PyPInvidia-nvshmem-cu133.4.5indirekt
PyPInvidia-nvtx13.0.85indirekt
PyPIopenai2.48.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIphono3py4.4.0indirekt
PyPIphonopy4.4.0indirekt
PyPIphonors0.3.0indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.11.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.1indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpymatgen2026.5.4indirekt
PyPIpymongo4.17.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpyright1.1.411indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.5.0indirekt
PyPIpytorch-lightning2.6.5indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzeo0.2.0indirekt
PyPIruamel-yaml0.19.1indirekt
PyPIruff0.16.0indirekt
PyPIs3transfer0.19.2indirekt
PyPIscikit-learn1.9.0indirekt
PyPIseekpath2.2.1indirekt
PyPIsetuptools83.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsoupsieve2.9.1indirekt
PyPIsymfc1.7.3indirekt
PyPItblite0.7.0indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItorch2.13.0indirekt
PyPItorch-geometric2.8.0.post1indirekt
PyPItorchdata0.11.0indirekt
PyPItorchmetrics1.9.0indirekt
PyPItrainstation1.2indirekt
PyPItriton3.7.1indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIvirtualenv21.7.0indirekt
PyPIxxhash3.8.1indirekt
PyPIyarl1.24.5indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pymatgen-core@2026.8.30 zieht 35 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

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.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit materialsproject/pymatgen-core teilen. Nebeneinander lesen →

98materialsproject/pymatgenPython Materials Genomics (pymatgen) is a robust materials analysis code that defines classes for structures and molecules with support for many electronic structure codes. It powers the Materials Project.Außergewöhnlich91materialsproject/custodianA simple, robust and flexible just-in-time job management framework in Python.Exzellent94materialsproject/atomate2atomate2 is a library of computational materials science workflows Außergewöhnlich93MDAnalysis/mdanalysisMDAnalysis is a Python library to analyze molecular dynamics simulations.Außergewöhnlich91glotzerlab/freudPowerful, efficient particle trajectory analysis in scientific Python.Exzellent89zerothi/sislElectronic structure Python package for post analysis and large scale tight-binding DFT/NEGF calculationsExzellent

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.