Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 17:33 UTC

milvus-io / pymilvus

Python SDK for Milvus Vector Database

PythonApache-2.0★ 1.408 Sterne⑂ 456 Forksseit Juni 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#anns#python#milvus#faiss#faiss-vector-database#python-sdk#vector-database#milvus-lite#milvus-sdk

milvus-io/pymilvus erreicht einen Gesundheitsindex von 96 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (95/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (63/100). Zuletzt vor 8 Tagen aktualisiert. 4 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

96
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.

96
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 83 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 96 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

The Milvus ProjectOrganisation
1.276 Follower68 öffentliche Reposseit Juni 2019

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpymilvus3.0.15.835.732147vor 29 Tagenmilvussdksimilarity-searchvector-database

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

95Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

91Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 8 Tagen
33.9/36Commit-Rhythmus — 49/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 283 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year283
human_commit_share1
days_since_last_push8
active_weeks_last_year49

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 29 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 15,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv3.0.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release29
mean_days_between_releases15,4
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?

82Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
51.1/60Stars — 1.408 Stars
22.2/25Forks — 456 Forks
6.5/15Watcher — 16 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks456
stars1.408
watchers16
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges4
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 5.835.732 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespymilvus
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads5.835.732
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?

83Exzellent · 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 — 99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 7 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor4
contributors_sampled99
top_contributor_share0,276

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
31.4/42Issue-Lösungsquote — 75 % der Issues geschlossen
27.5/30PR-Annahme — 2.286/2.497 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs2.286
open_issues308
closed_issues912
prs_merged_7d0
prs_decided_7d1
prs_merged_30d10
prs_decided_30d13
issue_closed_ratio0,748
closed_unmerged_prs211
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d2

Eigentümerschaft & Trägerschaft

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
22.3/25Reichweite des Inhabers — 1.276 Follower von milvus-io
25/25Kontohistorie — 68 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 7 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers1.276
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginmilvus-io
public_repos68
account_age_days2.633

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 29 Tagen
20/20Versionshistorie — 147 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespymilvus
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish29

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black]), ruff.toml
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 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

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://milvus.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 9 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsanns, python, milvus, faiss, faiss-vector-database, python-sdk, vector-database, milvus-lite, milvus-sdk
has_wikinein
homepage—
docs_sitehttps://milvus.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

65Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.5/2.5CI-Tests — 30 out of 30 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 7 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 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — keine Daten
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
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
0/7.5Vulnerabilities — 21 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,6
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, 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_packages15
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:pymilvus@3.0.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 15 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
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

71Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black]), ruff.toml
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 14 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,14
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

52Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
52.5/55Handhabbare Dateigrößen — 14/313 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes265.494
source_files_sampled313
oversized_source_files14

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, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
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

1.408GitHub-Sterne
99Mitwirkende
283Commits, letzte 12 Monate
8Tage seit letztem Push
100Releases
4Bus-Faktor
308offene 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 ★ / 456 ⇿
0Sterne
456Forks
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.

010020030040050045262019-062023-012026-08
Major 2Minor 7Patch 82

Jeder Punkt umfasst 7 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6Gesamtwert

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 17:32 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
k. A.Branch-Protectioninternal error: error during branchesHandler.setup: internal error: some github tokens can't read classic branch protection rules: https://github.com/ossf/scorecard-action/blob/main/docs/authentication/fine-grained-auth-token.md
10CI-Tests30 out of 30 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 7 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 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities21 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 8
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIgrpcio>=1.66.2,!=1.68.0,!=1.68.1,!=1.69.0,!=1.70.0,!=1.70.1,!=1.71.0,!=1.72.1,!=1.73.0pyproject.toml
PyPIgrpcio>=1.75.1pyproject.toml
PyPIorjson>=3.10.15pyproject.toml
PyPIprotobuf>=5.27.2pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.1, <2.0.0pyproject.toml
PyPIpandas>=1.2.4pyproject.toml
PyPIcachetools>=5.0.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.20.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 167

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 13 direkte und 154 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcachetools6.2.6direkt
PyPIcachetools7.1.4direkt
PyPIgrpcio1.66.2direkt
PyPIgrpcio1.80.0direkt
PyPIorjson3.11.5direkt
PyPIorjson3.11.9direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIpandas3.0.3direkt
PyPIprotobuf5.29.6direkt
PyPIpython-dotenv1.2.1direkt
PyPIpython-dotenv1.2.2direkt
PyPIrequests2.32.5direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIargon2-cffi25.1.0indirekt
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIazure-core1.39.0indirekt
PyPIazure-core1.41.0indirekt
PyPIazure-storage-blob12.29.0indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIblack25.11.0indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIcertifi2026.5.20indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIcheck-wheel-contents0.6.1indirekt
PyPIcheck-wheel-contents0.6.3indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIclick8.4.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoloredlogs15.0.1indirekt
PyPIcoverage7.10.7indirekt
PyPIcoverage7.14.0indirekt
PyPIcryptography47.0.0indirekt
PyPIcryptography48.0.0indirekt
PyPIcython3.2.4indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfaiss-cpu1.13.2indirekt
PyPIfilelock3.19.1indirekt
PyPIfilelock3.29.0indirekt
PyPIflatbuffers25.12.19indirekt
PyPIfsspec2025.10.0indirekt
PyPIfsspec2026.4.0indirekt
PyPIgrpcio-tools1.66.2indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhf-xet1.5.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhuggingface-hub0.36.2indirekt
PyPIhuggingface-hub1.16.1indirekt
PyPIhumanfriendly10.0indirekt
PyPIid1.6.1indirekt
PyPIidna3.16indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIisodate0.7.2indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.1indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.4.0indirekt
PyPIjaraco-functools4.5.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIlinkify-it-py2.0.3indirekt
PyPIlinkify-it-py2.1.0indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImdit-py-plugins0.4.2indirekt
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImemray1.19.3indirekt
PyPImilvus-lite2.5.1indirekt
PyPImilvus-lite3.0indirekt
PyPIminio7.2.20indirekt
PyPIml-dtypes0.5.4indirekt
PyPImore-itertools10.8.0indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInh30.3.5indirekt
PyPInumpy2.0.2indirekt
PyPInumpy2.2.6indirekt
PyPInumpy2.4.6indirekt
PyPIonnxruntime1.20.1indirekt
PyPIonnxruntime1.24.3indirekt
PyPIonnxruntime1.26.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIplatformdirs4.4.0indirekt
PyPIplatformdirs4.9.6indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpy-cpuinfo9.0.0indirekt
PyPIpy-spy0.4.2indirekt
PyPIpyarrow21.0.0indirekt
PyPIpyarrow24.0.0indirekt
PyPIpycparser2.23indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpycryptodome3.23.0indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpygal3.1.0indirekt
PyPIpygaljs1.0.2indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpymilvus-model0.3.2indirekt
PyPIpyreadline33.5.6indirekt
PyPIpytest8.4.2indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-asyncio1.2.0indirekt
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirekt
PyPIpytest-benchmark5.2.3indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-timeout2.4.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpytz2026.2indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIreadme-renderer44.0indirekt
PyPIregex2026.1.15indirekt
PyPIregex2026.5.9indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIruff0.15.14indirekt
PyPIsafetensors0.7.0indirekt
PyPIscipy1.13.1indirekt
PyPIscipy1.15.3indirekt
PyPIscipy1.17.1indirekt
PyPIsecretstorage3.3.3indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIsetuptools81.0.0indirekt
PyPIsetuptools82.0.1indirekt
PyPIsetuptools-scm10.0.5indirekt
PyPIsetuptools-scm9.2.2indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPItextual8.2.7indirekt
PyPItokenizers0.22.2indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItqdm4.67.3indirekt
PyPItransformers4.57.6indirekt
PyPItransformers5.9.0indirekt
PyPItwine6.2.0indirekt
PyPItyper0.25.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIuc-micro-py1.0.3indirekt
PyPIuc-micro-py2.0.0indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIvcs-versioning0.0.1indirekt
PyPIvcs-versioning1.1.1indirekt
PyPIwheel-filename1.4.2indirekt
PyPIxxhash3.8.1indirekt
PyPIzipp3.23.1indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pymilvus@3.0.1 zieht 15 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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