Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 13:09 UTC

miguelgrinberg / python-socketio

Python Socket.IO server and client

PythonMIT★ 4.367 Sterne⑂ 625 Forksseit Juli 2015Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#socket-io#socketio#socketio-server#websocket#long-polling#low-latency#web-server#python#asyncio#eventlet#gevent

miguelgrinberg/python-socketio erreicht einen Gesundheitsindex von 90 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (92/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (59/100). Zuletzt vor 17 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt 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

Miguel GrinbergPersönliches Konto
12.944 Follower205 öffentliche Reposseit Nov. 2012

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIpython-socketio5.16.429.461.015110vor 20 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

88Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 17 Tagen
23.5/36Commit-Rhythmus — 34/52 Wochen mit Commits
17.6/18Commit-Volumen — 90 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 14 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year90
human_commit_share0,66
days_since_last_push17
active_weeks_last_year34

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 20 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 34,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv5.16.4
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release20
mean_days_between_releases34,2
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?

92Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
59/60Stars — 4.367 Stars
23.3/25Forks — 625 Forks
9.8/15Watcher — 58 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks625
stars4.367
watchers58
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, opencollective.com
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 29.461.015 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespython-socketio
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads29.461.015
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?

63Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

29Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
3.2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 86 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 78 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled78
top_contributor_share0,858

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
41.5/42Issue-Lösungsquote — 99 % der Issues geschlossen
19.7/30PR-Annahme — 210/320 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs210
open_issues10
closed_issues856
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d0
prs_decided_30d1
issue_closed_ratio0,988
closed_unmerged_prs110
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
25/25Reichweite des Inhabers — 12.944 Follower von miguelgrinberg
25/25Kontohistorie — 205 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers12.944
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginmiguelgrinberg
public_repos205
account_age_days5.044
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 20 Tagen
20/20Versionshistorie — 110 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespython-socketio
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish20

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

75Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — tox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
4/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 5 out of 19 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 11 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicssocket-io, socketio, socketio-server, websocket, long-polling, low-latency, web-server, python, asyncio, eventlet, gevent
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?

66Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

57Mittel
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
0.5/2.5CI-Tests — 5 out of 19 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
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 — 14 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
2/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
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
0/7.5Vulnerabilities — 26 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,7
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
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_packages5
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:python-socketio@5.16.4 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 5 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.

59Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

22Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
21.8/40Lesbare Commit-Historie — 27 von 66 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,409
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — tox.ini
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 34 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilespackage-lock.json
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,34

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/113 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes51.127
source_files_sampled113
oversized_source_files0

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

100Außergewöhnlich
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

4.367GitHub-Sterne
78Mitwirkende
90Commits, letzte 12 Monate
17Tage seit letztem Push
100Releases
1Bus-Faktor
10offene 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 ★ / 625 ⇿
0Sterne
625Forks
100Releases

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.

012525037550062562172015-082021-022026-08
Major 4Minor 32Patch 58

Jeder Punkt umfasst 11 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.7 / 10
5.7Gesamtwert

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 · 2026-08-27 13:09 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
2CI-Tests5 out of 19 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 2
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/13 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained14 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
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
0Vulnerabilities26 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 2
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIbidict>= 0.21.0pyproject.toml
PyPIpython-engineio>= 4.13.2pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 144

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 3 direkte und 141 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIbidict—direkt
PyPIbidict0.22.1direkt
PyPIpython-engineio—direkt
npm@socket.io/admin-ui0.5.1indirekt
npm@socket.io/component-emitter3.1.0indirekt
npm@types/bcryptjs2.4.2indirekt
npm@types/cors2.8.17indirekt
npm@types/node22.7.5indirekt
npm@types/ws8.18.1indirekt
npmaccepts1.3.8indirekt
npmarray-flatten1.1.1indirekt
npmbase64id2.0.0indirekt
npmbcryptjs2.4.3indirekt
npmbody-parser1.20.5indirekt
npmbody-parser1.20.6indirekt
npmbytes3.1.2indirekt
npmcall-bind-apply-helpers1.0.2indirekt
npmcall-bound1.0.4indirekt
npmcontent-disposition0.5.4indirekt
npmcontent-type1.0.5indirekt
npmcookie0.7.1indirekt
npmcookie0.7.2indirekt
npmcookie-signature1.0.6indirekt
npmcors2.8.5indirekt
npmdebug2.6.9indirekt
npmdebug4.3.4indirekt
npmdebug4.4.3indirekt
npmdepd2.0.0indirekt
npmdestroy1.2.0indirekt
npmdunder-proto1.0.1indirekt
npmee-first1.1.1indirekt
npmencodeurl1.0.2indirekt
npmencodeurl2.0.0indirekt
npmengine.io6.6.8indirekt
npmengine.io-client6.6.5indirekt
npmengine.io-parser5.2.1indirekt
npmes-define-property1.0.1indirekt
npmes-errors1.3.0indirekt
npmes-object-atoms1.1.1indirekt
npmescape-html1.0.3indirekt
npmetag1.8.1indirekt
npmexpress4.22.2indirekt
npmfinalhandler1.3.1indirekt
npmforwarded0.2.0indirekt
npmfresh0.5.2indirekt
npmfunction-bind1.1.2indirekt
npmget-intrinsic1.3.0indirekt
npmget-proto1.0.1indirekt
npmgopd1.2.0indirekt
npmhas-symbols1.1.0indirekt
npmhasown2.0.2indirekt
npmhttp-errors2.0.0indirekt
npmhttp-errors2.0.1indirekt
npmiconv-lite0.4.24indirekt
npminherits2.0.4indirekt
npmipaddr.js1.9.1indirekt
npmmath-intrinsics1.1.0indirekt
npmmedia-typer0.3.0indirekt
npmmerge-descriptors1.0.3indirekt
npmmethods1.1.2indirekt
npmmime1.6.0indirekt
npmmime-db1.52.0indirekt
npmmime-types2.1.35indirekt
npmms2.0.0indirekt
npmms2.1.2indirekt
npmms2.1.3indirekt
npmnegotiator0.6.3indirekt
npmobject-assign4.1.1indirekt
npmobject-inspect1.13.4indirekt
npmon-finished2.4.1indirekt
npmparseurl1.3.3indirekt
npmpath-to-regexp0.1.12indirekt
npmpath-to-regexp0.1.13indirekt
npmproxy-addr2.0.7indirekt
npmqs6.15.2indirekt
npmrange-parser1.2.1indirekt
npmraw-body2.5.3indirekt
npmsafe-buffer5.2.1indirekt
npmsafer-buffer2.1.2indirekt
npmsend0.19.0indirekt
npmserve-static1.16.2indirekt
npmsetprototypeof1.2.0indirekt
npmside-channel1.1.0indirekt
npmside-channel-list1.0.0indirekt
npmside-channel-map1.0.1indirekt
npmside-channel-weakmap1.0.2indirekt
npmsmoothie1.19.0indirekt
npmsocket.io4.8.0indirekt
npmsocket.io-adapter2.5.7indirekt
npmsocket.io-client4.8.3indirekt
npmsocket.io-parser4.2.6indirekt
npmsocket.io-parser4.2.7indirekt
npmstatuses2.0.1indirekt
npmstatuses2.0.2indirekt
npmtoidentifier1.0.1indirekt
npmtype-is1.6.18indirekt
npmundici-types6.19.8indirekt
npmunpipe1.0.0indirekt
npmutils-merge1.0.1indirekt
npmvary1.1.2indirekt
npmws8.20.1indirekt
npmxmlhttprequest-ssl2.1.2indirekt
PyPIaiofiles0.3.0indirekt
PyPIaiohttp—indirekt
PyPIaiohttp3.14.3indirekt
PyPIasgiref3.6.0indirekt
PyPIasync-timeout1.1.0indirekt
PyPIchardet2.3.0indirekt
PyPIclick7.0indirekt
PyPIclick7.1.2indirekt
PyPIdjango4.2.30indirekt
PyPIenum-compat0.0.2indirekt
PyPIenum341.1.6indirekt
PyPIeventlet0.40.3indirekt
PyPIflask1.0.2indirekt
PyPIgreenlet0.4.12indirekt
PyPIgunicorn23.0.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttptools0.0.9indirekt
PyPIhttptools0.1.1indirekt
PyPIitsdangerous1.1.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPImarkupsafe1.1.0indirekt
PyPImultidict2.1.4indirekt
PyPIpackaging16.8indirekt
PyPIpyparsing2.1.10indirekt
PyPIpython-socketio—indirekt
PyPIrequests—indirekt
PyPIsanic20.12.7indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsimple-websocket—indirekt
PyPIsix1.10.0indirekt
PyPIsix1.11.0indirekt
PyPIsqlparse0.5.4indirekt
PyPItornado6.5.7indirekt
PyPIujson5.12.1indirekt
PyPIuvicorn0.13.1indirekt
PyPIuvloop0.14.0indirekt
PyPIuvloop0.8.0indirekt
PyPIwebsocket-client—indirekt
PyPIwebsockets9.1indirekt
PyPIwerkzeug2.2.3indirekt
PyPIwsproto1.2.0indirekt
PyPIyarl0.9.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:python-socketio@5.16.4 zieht 5 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

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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.