Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-04 19:59 UTC

pallets / flask

The Python micro framework for building web applications.

PythonBSD-3-Clause★ 72.112 Sterne⑂ 16.925 Forksseit Apr. 2010Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#python#flask#wsgi#web-framework#werkzeug#jinja#pallets

pallets/flask 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 (63/100). Zuletzt vor 5 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 84 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 96 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

PalletsOrganisation
2.475 Follower17 öffentliche Reposseit Jan. 2016

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIFlask3.1.3-64vor 166 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

82Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 5 Tagen
18.7/36Commit-Rhythmus — 27/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 102 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 10 commit(s) and 18 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year102
human_commit_share1
days_since_last_push5
active_weeks_last_year27

Release-Disziplin

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 38 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualität — letztes Release vor 166 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 113,7 Tage
6/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 3 out of the last 5 releases have a total of 3 signed artifacts.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count38
latest_release_tag3.1.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release166
mean_days_between_releases113,7

Community & Verbreitung

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

96Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 72.112 Stars
25/25Forks — 16.925 Forks
15/15Watcher — 2.095 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks16.925
stars72.112
watchers2.095
growth_stateorganic
growth_factor_pct100

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_badges0
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_services—
has_pull_request_templateja

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

77Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 42 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 97 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 78 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled97
top_contributor_share0,424

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
17/30PR-Annahme — 1.631/2.879 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/12 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 1/26 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.631
open_issues2
closed_issues2.757
prs_merged_7d1
prs_decided_7d8
prs_merged_30d1
prs_decided_30d21
issue_closed_ratio0,999
closed_unmerged_prs1.248
first_time_authors_30d12
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d12

Eigentümerschaft & Trägerschaft

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
24.4/25Reichweite des Inhabers — 2.475 Follower von pallets
21.1/25Kontohistorie — 17 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers2.475
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginpallets
public_repos17
account_age_days3.851
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 166 Tagen
20/20Versionshistorie — 64 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesFlask
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish166

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 5 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
6.4/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 5 out of 5 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 — https://flask.palletsprojects.com
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 7 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, flask, wsgi, web-framework, werkzeug, jinja, pallets
has_wikinein
homepagehttps://flask.palletsprojects.com
docs_sitehttps://flask.palletsprojects.com
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

75Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

69Gut
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 — 5 out of 5 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
0/7.5Code-Review — Found 1/26 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 78 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Tool — update tool detected
5/5Fuzzing — project is fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 10 commit(s) and 18 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
4.5/7.5Signed-Releases — 3 out of the last 5 releases have a total of 3 signed artifacts.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities — 15 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate6,9

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_packages6
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@3.1.3 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 6 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

14Kritisch
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
14.4/40Lesbare Commit-Historie — 27 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,27
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration
11/11Statische Typprüfung — src/flask/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
8/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configssrc/flask/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (src/flask/py.typed)
54.3/55Handhabbare Dateigrößen — 1/83 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes65.423
source_files_sampled83
oversized_source_files1

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

72.112GitHub-Sterne
97Mitwirkende
102Commits, letzte 12 Monate
5Tage seit letztem Push
38Releases
2Bus-Faktor
2offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Star history carried forward from 2026-07-22: GitHub restricted the stargazers API to repository admins, so it can no longer be collected. The repository has 72112 stars today.
  • First-time contributor figures cover 12 of 20 authors (cap 12)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 71.999 ★ / 16.925 ⇿
71.999Sterne
16.925Forks
3Releases

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.

Die Sternehistorie wird mit dem Stand vom 2026-07-22 gezeigt. GitHub hat die Stargazers-API im Juli 2026 auf Repository-Administratoren beschränkt, diese Reihe lässt sich daher nicht mehr fortschreiben; die Gesamtzahl der Sterne oben bleibt aktuell.

025.00050.00075.00071.99916.925542025-052025-122026-08
Major 0Minor 0Patch 3

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.9 / 10
6.9Gesamtwert

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 · 2026-08-04 19:59 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests5 out of 5 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 1/26 approved changesets -- score normalized to 0
10Contributorsproject has 78 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
10Fuzzingproject is fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained10 commit(s) and 18 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
6Signed-Releases3 out of the last 5 releases have a total of 3 signed artifacts.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities15 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 6
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIblinker>=1.9.0pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.3pyproject.toml
PyPIitsdangerous>=2.2.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.2pyproject.toml
PyPImarkupsafe>=2.1.1pyproject.toml
PyPIwerkzeug>=3.1.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 109

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 12 direkte und 97 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIblinker1.6.2direkt
PyPIblinker1.9.0direkt
PyPIclick8.1.3direkt
PyPIclick8.4.2direkt
PyPIitsdangerous2.1.2direkt
PyPIitsdangerous2.2.0direkt
PyPIjinja23.1.2direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPImarkupsafe2.1.2direkt
PyPImarkupsafe3.0.3direkt
PyPIwerkzeug2.3.3direkt
PyPIwerkzeug3.1.8direkt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIamqp5.1.1indirekt
PyPIanyio4.14.2indirekt
PyPIasgiref3.12.1indirekt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIasync-timeout4.0.2indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbilliard3.6.4.0indirekt
PyPIcachetools7.1.6indirekt
PyPIcelery—indirekt
PyPIcelery5.2.7indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.1.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirekt
PyPIclick-didyoumean0.3.0indirekt
PyPIclick-plugins1.1.1indirekt
PyPIclick-repl0.2.0indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcryptography49.0.0indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIfilelock3.32.2indirekt
PyPIflask—indirekt
PyPIflask2.3.2indirekt
PyPIflask3.2.0.dev0indirekt
PyPIflit-core—indirekt
PyPIgha-update0.2.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIkombu5.2.4indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPImypy2.3.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpallets-sphinx-themes2.5.0indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIplatformdirs4.11.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.1indirekt
PyPIpre-commit-uv4.3.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.38indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyproject-api1.11.0indirekt
PyPIpyright1.1.411indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpython-discovery1.5.0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpytz2023.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIredis4.5.4indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIroman-numerals-py4.1.0indirekt
PyPIruff0.16.0indirekt
PyPIsix1.16.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsphinx8.1.3indirekt
PyPIsphinx8.2.3indirekt
PyPIsphinx-autobuild2024.10.3indirekt
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25indirekt
PyPIsphinx-notfound-page1.1.0indirekt
PyPIsphinx-tabs3.5.0indirekt
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
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItox4.58.0indirekt
PyPItox-uv1.36.0indirekt
PyPItox-uv-bare1.36.0indirekt
PyPItypes-contextvars2.4.7.3indirekt
PyPItypes-dataclasses0.6.6indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuv0.12.0indirekt
PyPIuvicorn0.52.0indirekt
PyPIvine5.0.0indirekt
PyPIvirtualenv21.7.1indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwcwidth0.2.6indirekt
PyPIwebsockets16.1.1indirekt
PyPIwebsockets17.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:Flask@3.1.3 zieht 6 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.