Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-20 13:11 UTC

mckinsey / vizro

Vizro is a low-code toolkit for building high-quality data visualization apps.

PythonApache-2.0★ 3.810 Sterne⑂ 304 Forksseit Sept. 2023Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugMCP-Serverwie das ermittelt wird
#dashboard#plotly#plotly-dash#python#pydantic#data-visualization#visualization

mckinsey/vizro erreicht einen Gesundheitsindex von 98 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (99/100) ab, am schwächsten bei Security (72/100). Zuletzt heute aktualisiert. 4 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

98
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.

98
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 87 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 98 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Open Source by McKinseyOrganisation · verifizierte Domain
849 Follower7 öffentliche Reposseit Apr. 2013

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIvizro1.0.015.08165vor 0 Tagen
PyPIvizro_ai0.4.21.29220vor 70 Tagen
PyPIvizro-mcp0.1.41386vor 258 Tagen
PyPIvizro-experimental0.1.081vor 123 Tagen
PyPIvizro-dash-components0.3.016.5505vor 83 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

99Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

99Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
34.6/36Commit-Rhythmus — 50/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 327 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_year327
human_commit_share0,95
days_since_last_push0
active_weeks_last_year50

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 99 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 13,8 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count99
latest_release_tag1.0.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases13,8
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?

86Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

87Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
58.1/60Stars — 3.810 Stars
20.7/25Forks — 304 Forks
7.9/15Watcher — 27 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks304
stars3.810
watchers27
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges7
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesbadge.fury.io, readthedocs.org, shields.io, www.bestpractices.dev
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
60/80Downloads pro Monat — 31.631 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesvizro, vizro-dash-components
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads31.631
unverified_packages_excludedvizro_ai, vizro-mcp, vizro-experimental
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?

90Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
43.2/54Bus-Faktor — 4 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
17.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 22 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 45 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 5 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor4
contributors_sampled45
top_contributor_share0,216

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
38.5/42Issue-Lösungsquote — 92 % der Issues geschlossen
24.2/30PR-Annahme — 1.284/1.590 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 9/9 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
12/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 26/29 approved changesets -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.284
open_issues25
closed_issues271
prs_merged_7d11
prs_decided_7d11
prs_merged_30d30
prs_decided_30d32
issue_closed_ratio0,916
closed_unmerged_prs306
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d9
first_time_prs_decided_30d9

Eigentümerschaft & Trägerschaft

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
21.1/25Reichweite des Inhabers — 849 Follower von mckinsey
18.6/25Kontohistorie — 7 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers849
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginmckinsey
public_repos7
account_age_days4.924

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 5 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 65 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesvizro, vizro_ai, vizro-mcp, vizro-experimental, vizro-dash-components
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

86Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 32 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — biome.json, pyproject.toml ([tool.ruff]), vizro-ai/pyproject.toml ([tool.ruff]), vizro-core/pyproject.toml ([tool.ruff]), vizro-experimental/pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 27 out of 27 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://vizro.readthedocs.io/en/stable/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsdashboard, plotly, plotly-dash, python, pydantic, data-visualization, visualization
has_wikija
homepagehttps://vizro.readthedocs.io/en/stable/
docs_sitehttps://vizro.readthedocs.io/en/stable/
has_readmeja
has_docs_dirnein
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
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 27 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
1.2/2.5CII-Best-Practices — badge detected: Passing
6/7.5Code-Review — Found 26/29 approved changesets -- score normalized to 8
2.5/2.5Contributors — project has 5 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
2.5/2.5Lizenz — 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
2/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 4
5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 41 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
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
advisories52
affected_packages11
assessed_packages400
unassessed_packages35
affected_by_severitycritical 1, high 8, moderate 2
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. 400 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 35 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. 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.

86Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, vizro-core/AGENTS.md, vizro-core/CLAUDE.md, vizro-dash-components/AGENTS.md, vizro-dash-components/CLAUDE.md, vizro-e2e-flow/AGENTS.md, vizro-e2e-flow/CLAUDE.md, vizro-experimental/AGENTS.md, vizro-experimental/CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt vorhanden
40/40Lesbare Commit-Historie — 77 von 95 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_url—
legible_history_share0,811
agent_instruction_files.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md, vizro-core/AGENTS.md, vizro-core/CLAUDE.md, vizro-dash-components/AGENTS.md, vizro-dash-components/CLAUDE.md, vizro-e2e-flow/AGENTS.md, vizro-e2e-flow/CLAUDE.md, vizro-experimental/AGENTS.md, vizro-experimental/CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes3.707

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

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — biome.json, pyproject.toml ([tool.ruff]), vizro-ai/pyproject.toml ([tool.ruff]), vizro-core/pyproject.toml ([tool.ruff]), vizro-experimental/pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — vizro-core/src/vizro/py.typed, vizro-dash-components/tsconfig.json, vizro-mcp/src/vizro_mcp/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 6 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 2 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
lockfilespackage-lock.json
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configsvizro-core/src/vizro/py.typed, vizro-dash-components/tsconfig.json, vizro-mcp/src/vizro_mcp/py.typed
agent_commit_share0,06
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,02

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (vizro-core/src/vizro/py.typed, vizro-dash-components/tsconfig.json, vizro-mcp/src/vizro_mcp/py.typed)
54.8/55Handhabbare Dateigrößen — 2/474 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes121.311
source_files_sampled474
oversized_source_files2

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
20/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalja
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto). Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

3.810GitHub-Sterne
45Mitwirkende
327Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
99Releases
4Bus-Faktor
25offene Issues
npm, PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Could not fetch pypi package 'vizro-e2e-flow' from its registry
  • Could not fetch npm package 'vizro-dash-components' from its registry
  • deps.dev does not index pypi:vizro@1.0.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 304 ⇿
0Sterne
304Forks
95Releases

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.

050100150200250300290152023-092025-042026-10
Major 0Minor 0Patch 60

Jeder Punkt umfasst 3 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 · 2026-10-20 13:10 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests27 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
5CII-Best-Practicesbadge detected: Passing
8Code-ReviewFound 26/29 approved changesets -- score normalized to 8
10Contributorsproject has 5 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense 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
4SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 4
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities41 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 39
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpandas—vizro-ai/pyproject.toml
PyPIplotly—vizro-ai/pyproject.toml
PyPIblack—vizro-ai/pyproject.toml
PyPIautoflake—vizro-ai/pyproject.toml
PyPIpydantic-ai-slim>=1.56.0vizro-ai/pyproject.toml
PyPIdash>=4,<5vizro-core/pyproject.toml
PyPIdash_bootstrap_components>=2vizro-core/pyproject.toml
PyPIdash-ag-grid>=34.3.0,!=35.2.0vizro-core/pyproject.toml
PyPIdash_mantine_components>=2.0.0vizro-core/pyproject.toml
PyPIvizro-dash-components>=0.3.0vizro-core/pyproject.toml
PyPIpandas>=2vizro-core/pyproject.toml
PyPIplotly>=5.24.0vizro-core/pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.7.0vizro-core/pyproject.toml
PyPIflask_caching>=2,<2.5vizro-core/pyproject.toml
PyPIwrapt>=1vizro-core/pyproject.toml
PyPIblack—vizro-core/pyproject.toml
PyPIautoflake—vizro-core/pyproject.toml
PyPIpackaging—vizro-core/pyproject.toml
PyPIpython-box—vizro-core/pyproject.toml
npm@radix-ui/react-icons^1.3.2vizro-dash-components/package.json
npm@radix-ui/react-popover^1.1.15vizro-dash-components/package.json
npm@plotly/dash-component-plugins^1.2.3vizro-dash-components/package.json
npmmathjax^3.2.2vizro-dash-components/package.json
npmprop-types^15.8.1vizro-dash-components/package.json
npmramda^0.30.0vizro-dash-components/package.json
npmreact-jsx-parser^2.4.1vizro-dash-components/package.json
npmreact-markdown^4.3.1vizro-dash-components/package.json
npmremark-math^3.0.1vizro-dash-components/package.json
PyPIdash>=4,<5vizro-dash-components/pyproject.toml
PyPIdash-mantine-components>=2.0.0vizro-dash-components/pyproject.toml
PyPIvizro>=0.1.56vizro-experimental/pyproject.toml
PyPIflask-caching>=2,<2.5vizro-experimental/pyproject.toml
PyPIdash-extensions>=1.0.0vizro-experimental/pyproject.toml
PyPIdash-iconify>=0.1.2vizro-experimental/pyproject.toml
PyPIvizro>=0.1.46vizro-mcp/pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.28.1vizro-mcp/pyproject.toml
PyPImcp>=2.0.0vizro-mcp/pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.7vizro-mcp/pyproject.toml
PyPIpandas—vizro-mcp/pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 435

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 44 direkte und 391 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
npm@plotly/dash-component-plugins1.2.3direkt
npm@radix-ui/react-icons1.3.2direkt
npm@radix-ui/react-popover1.1.15direkt
npmmathjax3.2.2direkt
npmprop-types15.8.1direkt
npmramda0.30.1direkt
npmreact-jsx-parser2.4.1direkt
npmreact-markdown4.3.1direkt
npmremark-math3.0.1direkt
PyPIautoflake2.3.1direkt
PyPIautoflake2.3.3direkt
PyPIblack26.3.1direkt
PyPIclick—direkt
PyPIclick8.3.1direkt
PyPIdash—direkt
PyPIdash4.0.0direkt
PyPIdash-ag-grid—direkt
PyPIdash-ag-grid35.3.0direkt
PyPIdash-bootstrap-components—direkt
PyPIdash-bootstrap-components2.0.4direkt
PyPIdash-extensions—direkt
PyPIdash-iconify—direkt
PyPIdash-mantine-components—direkt
PyPIdash-mantine-components2.4.0direkt
PyPIflask-caching—direkt
PyPIflask-caching2.3.1direkt
PyPIhttpx—direkt
PyPImcp—direkt
PyPIpackaging25.0direkt
PyPIpandas—direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIplotly—direkt
PyPIplotly6.5.0direkt
PyPIplotly6.6.0direkt
PyPIpydantic—direkt
PyPIpydantic2.12.5direkt
PyPIpydantic-ai-slim—direkt
PyPIpython-box7.3.2direkt
PyPIvizro—direkt
PyPIvizro0.1.62direkt
PyPIvizro-dash-components—direkt
PyPIvizro-dash-components0.3.0direkt
PyPIwrapt—direkt
PyPIwrapt2.0.1direkt
npm@babel/code-frame7.29.7indirekt
npm@babel/compat-data7.29.7indirekt
npm@babel/core7.29.7indirekt
npm@babel/core^7.22.20indirekt
npm@babel/generator7.29.7indirekt
npm@babel/helper-compilation-targets7.29.7indirekt
npm@babel/helper-globals7.29.7indirekt
npm@babel/helper-module-imports7.29.7indirekt
npm@babel/helper-module-transforms7.29.7indirekt
npm@babel/helper-string-parser7.29.7indirekt
npm@babel/helper-validator-identifier7.29.7indirekt
npm@babel/helper-validator-option7.29.7indirekt
npm@babel/helpers7.29.7indirekt
npm@babel/parser7.29.7indirekt
npm@babel/preset-env^7.22.20indirekt
npm@babel/runtime7.28.6indirekt
npm@babel/template7.29.7indirekt
npm@babel/traverse7.29.7indirekt
npm@babel/types7.29.7indirekt
npm@bcoe/v8-coverage0.2.3indirekt
npm@biomejs/biome2.3.14indirekt
npm@biomejs/biome2.4.3indirekt
npm@biomejs/cli-darwin-arm642.3.14indirekt
npm@biomejs/cli-darwin-x642.3.14indirekt
npm@biomejs/cli-linux-arm642.3.14indirekt
npm@biomejs/cli-linux-arm64-musl2.3.14indirekt
npm@biomejs/cli-linux-x642.3.14indirekt
npm@biomejs/cli-linux-x64-musl2.3.14indirekt
npm@biomejs/cli-win32-arm642.3.14indirekt
npm@biomejs/cli-win32-x642.3.14indirekt
npm@discoveryjs/json-ext0.5.7indirekt
npm@floating-ui/core1.7.5indirekt
npm@floating-ui/dom1.7.6indirekt
npm@floating-ui/react-dom2.1.8indirekt
npm@floating-ui/utils0.2.11indirekt
npm@istanbuljs/schema0.1.3indirekt
npm@jridgewell/gen-mapping0.3.13indirekt
npm@jridgewell/remapping2.3.5indirekt
npm@jridgewell/resolve-uri3.1.2indirekt
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npm@jridgewell/sourcemap-codec1.5.5indirekt
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PyPIpython-dotenv—indirekt
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PyPIpytz2025.2indirekt
PyPIrequests2.33.0indirekt
PyPIretrying1.4.2indirekt
PyPIscikit-learn—indirekt
PyPIseaborn—indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2025.3indirekt
PyPIurllib32.8.0indirekt
PyPIvizro-ai—indirekt
PyPIwerkzeug3.1.9indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 11

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 400 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 11 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 35 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
pillow12.2.0indirektkritisch2612.3.0
baseline-browser-mapping2.9.19indirekthoch12.11.0
brace-expansion5.0.7indirekthoch55.0.12
braces3.0.3indirekthoch1—
browserslist4.28.1indirekthoch24.28.7
fast-uri3.1.4indirekthoch74.1.5
nanoid3.3.11indirekthoch35.1.16
postcss8.5.14indirekthoch28.5.23
source-map-js1.2.1indirekthoch11.2.2
idna3.11indirektmittel23.15
postcss-selector-parser7.1.1indirektmittel27.1.6

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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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.