Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-24 09:50 UTC

parallel-web / parallel-web-tools

Contains parallel-cli and the parallel-web-tools Python package. Built on the parallel-web SDK: https://github.com/parallel-web/parallel-sdk-python

PythonKeine Lizenz erkannt★ 49 Sterne⑂ 9 Forksseit Jan. 2026Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

parallel-web/parallel-web-tools erreicht einen Gesundheitsindex von 75 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (92/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (39/100). Zuletzt vor 12 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

75
gesamt / 100
Gut

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.

75
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 65 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 75 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Parallel Web SystemsOrganisation
165 Follower18 öffentliche Reposseit Mai 2025

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIparallel-web-tools0.9.35.58852vor 31 Tagenaidata-enrichmentdata-pipelineetlllmparallelweb-search
npmparallel-web-cli0.9.32.84429vor 31 Tagenparallelcliweb-searchdata-enrichmentai

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

77Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 12 Tagen
11.8/36Commit-Rhythmus — 17/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 124 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year124
human_commit_share1
days_since_last_push12
active_weeks_last_year17

Release-Disziplin

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 53 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 31 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count53
latest_release_tagv0.9.3
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release31
mean_days_between_releases9

Community & Verbreitung

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

39Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

35Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
27.3/60Stars — 49 Stars
7.5/25Forks — 9 Forks
0/15Watcher — 1 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks9
stars49
watchers1
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

25Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
0/22.5Lizenz — keine Lizenzdatei erkannt
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licensenein
readme_badges0
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_services—
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
52.3/80Downloads pro Monat — 8.432 Downloads/Monat über npm, pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesparallel-web-tools, parallel-web-cli
dependents—
ecosystemsnpm, pypi
total_downloads—
monthly_downloads8.432
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?

58Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

27Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
8/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 64 % der Commits
6.8/13.5Breite der Beitragenden — 5 Beitragende
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled5
top_contributor_share0,645

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
21/42Issue-Lösungsquote — 50 % der Issues geschlossen
25.8/30PR-Annahme — 122/142 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 16/30 approved changesets -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs122
open_issues1
closed_issues1
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d3
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,5
closed_unmerged_prs20
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

58Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
16/25Reichweite des Inhabers — 165 Follower von parallel-web
12.1/25Kontohistorie — 18 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 1 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers165
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginparallel-web
public_repos18
account_age_days504

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 2 Paket(e) auf npm, pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 31 Tagen
20/20Versionshistorie — 52 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesparallel-web-tools, parallel-web-cli
ecosystemsnpm, pypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish31

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
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://docs.parallel.ai
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikija
homepage—
docs_sitehttps://docs.parallel.ai
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

51Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

39Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
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
3.8/7.5Code-Review — Found 16/30 approved changesets -- score normalized to 5
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
0/2.5Lizenz — license file not detected
7.5/7.5Maintained — 15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 67 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate3,9

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_packages20
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:parallel-web-tools@0.9.3 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 20 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.

74Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.parallel.ai/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 100 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://docs.parallel.ai/llms.txt
legible_history_share1
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes1.340

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

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Nix, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 5 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_nixja
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,05
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

54Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
53.5/55Handhabbare Dateigrößen — 2/73 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes156.778
source_files_sampled73
oversized_source_files2

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

49GitHub-Sterne
5Mitwirkende
124Commits, letzte 12 Monate
12Tage seit letztem Push
53Releases
1Bus-Faktor
1offene Issues
npm, 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 ★ / 9 ⇿
0Sterne
9Forks
28Releases

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.

0246810912026-032026-062026-09
Major 0Minor 5Patch 8
OpenSSF Scorecard 3.9 / 10
3.9Gesamtwert

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 · 2026-09-24 09:49 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
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
5Code-ReviewFound 16/30 approved changesets -- score normalized to 5
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
0Licenselicense file not detected
10Maintained15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow 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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities67 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIparallel-web>=1.3.0,<2pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.0pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.0pyproject.toml
PyPIrich>=13.0.0pyproject.toml
PyPIhttpx>=0.25.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 147

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 5 direkte und 142 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIclick8.3.3direkt
PyPIhttpx0.28.1direkt
PyPIparallel-web1.3.0direkt
PyPIpython-dotenv1.2.2direkt
PyPIrich15.0.0direkt
PyPIaltgraph0.17.5indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.13.0indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIargcomplete3.6.3indirekt
PyPIasn1crypto1.5.1indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIblack26.3.1indirekt
PyPIboto31.43.0indirekt
PyPIbotocore1.43.0indirekt
PyPIcertifi2026.4.22indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcoverage7.13.5indirekt
PyPIcryptography47.0.0indirekt
PyPIdatamodel-code-generator0.57.0indirekt
PyPIdebugpy1.8.20indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIduckdb1.5.2indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfilelock3.29.0indirekt
PyPIflask—indirekt
PyPIfunctions-framework—indirekt
PyPIgenson1.3.0indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.49indirekt
PyPIgoogle-api-core2.30.3indirekt
PyPIgoogle-auth2.49.2indirekt
PyPIgoogle-cloud-bigquery3.41.0indirekt
PyPIgoogle-cloud-core2.5.1indirekt
PyPIgoogle-cloud-secret-manager—indirekt
PyPIgoogle-crc32c1.8.0indirekt
PyPIgoogle-resumable-media2.8.2indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.74.0indirekt
PyPIgreenlet3.5.0indirekt
PyPIgrpcio1.80.0indirekt
PyPIgrpcio-status1.80.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.13indirekt
PyPIinflect7.5.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel7.2.0indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIipython9.13.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIisort8.0.1indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjmespath1.1.0indirekt
PyPIjupyter-client8.8.0indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPImacholib1.16.4indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools11.0.2indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPInumpy2.2.6indirekt
PyPInumpy2.4.4indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpandas2.3.3indirekt
PyPIparallel-web-tools—indirekt
PyPIparallel-web-tools0.9.3indirekt
PyPIparso0.8.6indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpefile2024.8.26indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIplatformdirs4.9.6indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpolars1.40.1indirekt
PyPIpolars-runtime-321.40.1indirekt
PyPIpre-commit4.6.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIproto-plus1.27.2indirekt
PyPIprotobuf6.33.6indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpy4j0.10.9.9indirekt
PyPIpyarrow24.0.0indirekt
PyPIpyasn10.6.3indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic2.13.3indirekt
PyPIpydantic-core2.46.3indirekt
PyPIpydot4.0.1indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyinstaller6.20.0indirekt
PyPIpyinstaller-hooks-contrib2026.4indirekt
PyPIpyjwt2.12.1indirekt
PyPIpyopenssl26.1.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpyspark4.1.1indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.2.2indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpytz2026.1.post1indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIquestionary2.1.1indirekt
PyPIrequests2.33.1indirekt
PyPIruff0.15.12indirekt
PyPIs3transfer0.17.0indirekt
PyPIsetuptools82.0.1indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsmmap5.0.3indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsnowflake-connector-python4.4.0indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsqlalchemy2.0.49indirekt
PyPIsqlalchemy-bigquery1.16.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPItach0.34.1indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItomlkit0.14.0indirekt
PyPItornado6.5.5indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPIty0.0.33indirekt
PyPItypeguard4.5.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIvirtualenv21.3.0indirekt
PyPIwcwidth0.6.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:parallel-web-tools@0.9.3 zieht 20 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, npm.