Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-18 07:46 UTC

mxcube / mxcubecore

Backend used by MXCuBE

PythonLGPL-3.0★ 19 Sterne⑂ 58 Forksseit Mai 2013Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird

mxcube/mxcubecore erreicht einen Gesundheitsindex von 88 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (96/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (40/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

88
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.

88
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 74 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 88 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

MXCuBEOrganisation
10 Follower30 öffentliche Reposseit Mai 2013

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPImxcubecore2.123.04.342472vor 0 Tagenmxcubemxcube3mxcubecore

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

76Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

98Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
33.9/36Commit-Rhythmus — 49/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 717 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year717
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year49

Release-Disziplin

44Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 1 Releases veröffentlicht
0/36Release-Aktualität — letztes Release vor 1.534 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — Rhythmus unbekannt (nur ein Release)
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count1
latest_release_tag1.0.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release1.534
mean_days_between_releases—
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?

57Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
20.4/60Stars — 19 Stars
14.6/25Forks — 58 Forks
7.4/15Watcher — 22 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks58
stars19
watchers22
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 (LGPL-3.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
48.5/80Downloads pro Monat — 4.342 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmxcubecore
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads4.342
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?

75Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

63Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
14.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 36 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 50 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 13 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled50
top_contributor_share0,361

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
38.9/42Issue-Lösungsquote — 93 % der Issues geschlossen
26/30PR-Annahme — 1.152/1.330 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 8/16 approved changesets -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.152
open_issues23
closed_issues289
prs_merged_7d7
prs_decided_7d8
prs_merged_30d17
prs_decided_30d22
issue_closed_ratio0,926
closed_unmerged_prs178
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

60Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
7.5/25Reichweite des Inhabers — 10 Follower von mxcube
22.9/25Kontohistorie — 30 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 13 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers10
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginmxcube
public_repos30
account_age_days4.886

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 472 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesmxcubecore
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 7 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — ruff.toml
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.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_editorconfigja
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — http://www.mxcube.org/mxcubecore/
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepagehttp://www.mxcube.org/mxcubecore/
docs_sitehttp://www.mxcube.org/mxcubecore/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

68Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

68Gut
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 — 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
3.8/7.5Code-Review — Found 8/16 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 13 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 4 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
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
4.5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
4.5/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 34 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate6,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Abhängigkeits-Advisories

66Gut
Wie die Bewertung erfolgt
9.5/35Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — 1 betroffen: pillow 12.2.0 (critical 9.1)
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
40/40Keine offenen Advisories — kein Advisory ist länger als 90 Tage öffentlich
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories65
affected_packages8
assessed_packages131
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 6, moderate 1
direct_affected_packages1
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 131 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 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.

40Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

4Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
4.3/40Lesbare Commit-Historie — 8 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,08
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — ruff.toml
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
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
lockfilespoetry.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54/55Handhabbare Dateigrößen — 10/524 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes730.613
source_files_sampled524
oversized_source_files10

Eckdaten

19GitHub-Sterne
50Mitwirkende
717Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
1Releases
2Bus-Faktor
23offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:mxcubecore@2.123.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 58 ⇿
0Sterne
58Forks
1Releases

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.

01020304050605632013-112020-032026-07
Major 1Minor 0Patch 0

Jeder Punkt umfasst 12 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.8 / 10
6.8Gesamtwert

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 · 2026-09-18 07:46 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-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
5Code-ReviewFound 8/16 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 13 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 4 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
10SASTSAST tool is run on all commits
9Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
6Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities34 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 26
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItyping-extensions^4.3.0pyproject.toml
PyPItomli^2.0.1pyproject.toml
PyPIgevent^23.9.1pyproject.toml
PyPIgreenlet^3.0.3pyproject.toml
PyPIjsonpickle^2.2.0pyproject.toml
PyPIjsonschema^4.17.1pyproject.toml
PyPIlxml^6.1.0pyproject.toml
PyPImatplotlib^3.6.2pyproject.toml
PyPInumpy^1.23.5pyproject.toml
PyPIPillow^12.2.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.8.2,<2.9.0pyproject.toml
PyPIPyDispatcher^2.0.6pyproject.toml
PyPIruamel.yaml^0.17.21pyproject.toml
PyPIscipy^1.9.3pyproject.toml
PyPIsuds-py31.4.5.0pyproject.toml
PyPIpsutil^5.9.4pyproject.toml
PyPIpy4j0.10.9.9pyproject.toml
PyPIf90nml1.3.1pyproject.toml
PyPIlucid3^3.0.0pyproject.toml
PyPIPyTango^9.3.6pyproject.toml
PyPIpython-ldap^3.4.5pyproject.toml
PyPIrequests^2.33.0pyproject.toml
PyPIcolorama^0.4.6pyproject.toml
PyPIpyicat-plus==3.0.1pyproject.toml
PyPImxcube-video-streamer^1.8.5pyproject.toml
PyPIdefusedxml0.7.1pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 131

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 26 direkte und 105 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcolorama0.4.6direkt
PyPIdefusedxml0.7.1direkt
PyPIf90nml1.3.1direkt
PyPIgevent23.9.1direkt
PyPIgreenlet3.0.3direkt
PyPIjsonpickle2.2.0direkt
PyPIjsonschema4.17.3direkt
PyPIlucid33.0.0direkt
PyPIlxml6.1.0direkt
PyPImatplotlib3.7.1direkt
PyPImxcube-video-streamer1.8.5direkt
PyPInumpy1.26.4direkt
PyPIpillow12.2.0direkt
PyPIpsutil5.9.5direkt
PyPIpy4j0.10.9.9direkt
PyPIpydantic2.8.2direkt
PyPIpydispatcher2.0.7direkt
PyPIpyicat-plus3.0.1direkt
PyPIpytango9.4.1direkt
PyPIpython-ldap3.4.5direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIruamel-yaml0.17.28direkt
PyPIscipy1.10.1direkt
PyPIsuds-py31.4.5.0direkt
PyPItomli2.0.1direkt
PyPItyping-extensions4.14.1direkt
PyPIalabaster0.7.13indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.9.0indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs23.1.0indirekt
PyPIbabel2.12.1indirekt
PyPIbeautifulsoup44.12.2indirekt
PyPIcertifi2024.7.4indirekt
PyPIcffi1.15.1indirekt
PyPIcfgv3.3.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.1.0indirekt
PyPIclick8.1.8indirekt
PyPIcontourpy1.0.7indirekt
PyPIcoverage7.6.12indirekt
PyPIcycler0.11.0indirekt
PyPIdistlib0.3.9indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocutils0.20.1indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIesrf-ontologies2.1.0indirekt
PyPIesrf-pathlib1.1.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.1.1indirekt
PyPIfastapi0.124.0indirekt
PyPIfastapi-cli0.0.16indirekt
PyPIfilelock3.20.3indirekt
PyPIflexcache0.3indirekt
PyPIflexparser0.4indirekt
PyPIfonttools4.61.0indirekt
PyPIfuro2023.9.10indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIh5py3.11.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttptools0.7.1indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIicat-esrf-definitions3.6.0indirekt
PyPIicat-plus-client4.96.1indirekt
PyPIidentify2.5.24indirekt
PyPIidna3.15indirekt
PyPIimageio2.29.0indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIiniconfig2.0.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIkiwisolver1.4.4indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkupsafe2.1.3indirekt
PyPImdit-py-plugins0.4.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImyst-parser2.0.0indirekt
PyPInodeenv1.8.0indirekt
PyPIopencv-python4.10.0.84indirekt
PyPIpackaging23.1indirekt
PyPIpint0.24.4indirekt
PyPIplatformdirs4.3.6indirekt
PyPIpluggy1.5.0indirekt
PyPIpre-commit4.1.0indirekt
PyPIpyasn10.6.3indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpycparser2.21indirekt
PyPIpydantic-core2.20.1indirekt
PyPIpydantic-settings2.8.1indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyparsing3.0.9indirekt
PyPIpyrsistent0.19.3indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-cov6.0.0indirekt
PyPIpytest-mock3.14.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-multipart0.0.26indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIquerypool1.0.0indirekt
PyPIredis4.6.0indirekt
PyPIrich14.2.0indirekt
PyPIrich-toolkit0.17.0indirekt
PyPIruamel-yaml-clib0.2.7indirekt
PyPIruff0.9.10indirekt
PyPIsetuptools80.9.0indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsix1.16.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsnowballstemmer2.2.0indirekt
PyPIsoupsieve2.5indirekt
PyPIsphinx7.1.2indirekt
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2indirekt
PyPIsphinx-last-updated-by-git0.3.7indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp1.0.4indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp1.0.2indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-mermaid0.9.2indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp1.0.3indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml1.1.5indirekt
PyPIstarlette0.50.0indirekt
PyPIstompest2.3.0indirekt
PyPItyper0.20.0indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIuvicorn0.34.0indirekt
PyPIuvloop0.22.1indirekt
PyPIvirtualenv20.36.1indirekt
PyPIwatchfiles1.1.1indirekt
PyPIwebsockets15.0.1indirekt
PyPIxsdata26.2indirekt
PyPIzope-event4.6indirekt
PyPIzope-interface6.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 8

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 131 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 8 tragen bekannte Advisories, davon 1 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
pillow12.2.0direktkritisch2612.3.0
click8.1.8indirekthoch18.3.3
pyasn10.6.3indirekthoch60.6.4
python-multipart0.0.26indirekthoch100.0.31
soupsieve2.5indirekthoch62.9.0
starlette0.50.0indirekthoch101.3.1
urllib32.6.3indirekthoch42.7.0
setuptools80.9.0indirektmittel283.0.0

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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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.