Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-17 17:16 UTC

pallets-eco / flask-admin

Simple and extensible administrative interface framework for Flask

PythonBSD-3-Clause★ 6.068 Sterne⑂ 1.644 Forksseit März 2012Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird

pallets-eco/flask-admin erreicht einen Gesundheitsindex von 96 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (96/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (57/100). Zuletzt vor 9 Tagen aktualisiert. 2 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

Pallets EcosystemOrganisation · verifizierte Domain
353 Follower38 öffentliche Reposseit Mai 2021

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIFlask-Admin2.2.02.655.72452vor 133 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

80Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 9 Tagen
27/36Commit-Rhythmus — 39/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 238 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 17 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year238
human_commit_share0,47
days_since_last_push9
active_weeks_last_year39

Release-Disziplin

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 30 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualität — letztes Release vor 133 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 58,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count30
latest_release_tagv2.2.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release133
mean_days_between_releases58,9

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

96Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

97Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 6.068 Stars
25/25Forks — 1.644 Forks
12/15Watcher — 148 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1.644
stars6.068
watchers148
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 (BSD-3-Clause)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges1
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesgithub.com
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 2.655.724 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesFlask-Admin
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2.655.724
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?

81Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.7/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 39 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 62 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled99
top_contributor_share0,393

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
39.6/42Issue-Lösungsquote — 94 % der Issues geschlossen
23.2/30PR-Annahme — 1.071/1.386 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 10/19 approved changesets -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.071
open_issues84
closed_issues1.426
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,944
closed_unmerged_prs315
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

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
18.3/25Reichweite des Inhabers — 353 Follower von pallets-eco
22.2/25Kontohistorie — 38 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers353
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginpallets-eco
public_repos38
account_age_days1.940

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 133 Tagen
20/20Versionshistorie — 52 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesFlask-Admin
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish133

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich
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
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 29 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

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://flask-admin.readthedocs.io
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikinein
homepagehttps://flask-admin.readthedocs.io
docs_sitehttps://flask-admin.readthedocs.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

71Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

64Mittel
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
2.5/2.5CI-Tests — 29 out of 29 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 10/19 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 62 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 — 17 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
4/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
4.5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate6,4

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_packages8
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:Flask-Admin@2.2.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 8 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.

57Mittel · 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 — 36 von 47 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,766
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

77Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 53 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,53

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.1/55Handhabbare Dateigrößen — 3/179 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes127.930
source_files_sampled179
oversized_source_files3

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

6.068GitHub-Sterne
99Mitwirkende
238Commits, letzte 12 Monate
9Tage seit letztem Push
30Releases
2Bus-Faktor
84offene 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 ★ / 1.644 ⇿
0Sterne
1.644Forks
22Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

5007501.0001.2501.5001.7501.644122017-112022-042026-09
Major 1Minor 3Patch 10

Jeder Punkt umfasst 9 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.4 / 10
6.4Gesamtwert

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 · 2026-09-17 17:16 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests29 out of 29 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 10/19 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 62 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained17 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
8Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
9Security-Policysecurity policy file detected
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 6
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIflask>=2.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.0pyproject.toml
PyPImarkupsafe>=2.0pyproject.toml
PyPIwerkzeug>=2.0pyproject.toml
PyPIwtforms>=2.3pyproject.toml
PyPItyping_extensions—pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 132

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 7 direkte und 125 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIflask—direkt
PyPIflask3.1.3direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPImarkupsafe3.0.3direkt
PyPItyping-extensions4.16.0direkt
PyPIwerkzeug3.1.8direkt
PyPIwtforms3.2.2direkt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIarrow1.4.0indirekt
PyPIasgiref3.12.1indirekt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIazure-core1.41.0indirekt
PyPIazure-storage-blob12.30.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIboto31.43.62indirekt
PyPIbotocore1.43.62indirekt
PyPIbotocore-stubs1.43.14indirekt
PyPIcachetools7.1.7indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolour0.1.5indirekt
PyPIcoverage7.15.2indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdnspython2.8.0indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIemail-validator2.3.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfilelock3.32.2indirekt
PyPIflake87.3.0indirekt
PyPIflask-admin—indirekt
PyPIflask-admin2.2.0indirekt
PyPIflask-babel4.0.0indirekt
PyPIflask-login—indirekt
PyPIflask-security-too—indirekt
PyPIflask-sqlalchemy3.1.1indirekt
PyPIflask-sqlalchemy-lite0.2.1indirekt
PyPIflask-talisman—indirekt
PyPIflask-wtf—indirekt
PyPIgeoalchemy20.20.0indirekt
PyPIgreenlet3.5.4indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIisodate0.7.2indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImongoengine0.29.3indirekt
PyPImoto5.2.2indirekt
PyPImypy2.3.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInumpy2.2.6indirekt
PyPInumpy2.4.6indirekt
PyPInumpy2.5.1indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpallets-sphinx-themes2.5.0indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpeewee4.3.0indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.11.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.1indirekt
PyPIpre-commit-uv4.3.0indirekt
PyPIpsycopg2-binary2.9.12indirekt
PyPIpycodestyle2.14.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpyflakes3.4.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpymongo4.17.0indirekt
PyPIpyproject-api1.11.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.5.1indirekt
PyPIpytz2026.3.post1indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIredis8.1.0indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIresponses0.26.2indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIs3transfer0.19.2indirekt
PyPIshapely2.1.2indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsoupsieve2.9.1indirekt
PyPIsphinx8.1.3indirekt
PyPIsphinx9.0.4indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinx-intl2.3.2indirekt
PyPIsphinx-notfound-page1.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-log-cabinet1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIsqlalchemy—indirekt
PyPIsqlalchemy2.0.51indirekt
PyPIsqlalchemy-citext1.8.0indirekt
PyPIsqlalchemy-utils0.42.1indirekt
PyPItablib3.10.0indirekt
PyPItestcontainers—indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItox4.58.0indirekt
PyPItox-uv1.36.0indirekt
PyPItox-uv-bare1.36.0indirekt
PyPItypes-awscrt0.34.1indirekt
PyPItypes-boto31.43.62indirekt
PyPItypes-peewee4.3.0.20260802indirekt
PyPItypes-s3transfer0.16.0indirekt
PyPItypes-shapely2.1.0.20260728indirekt
PyPItypes-wtforms3.2.1.20260518indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuv0.12.1indirekt
PyPIvirtualenv21.7.1indirekt
PyPIwtf-peewee3.2.1indirekt
PyPIxmltodict1.0.4indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:Flask-Admin@2.2.0 zieht 8 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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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.