Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 13:26 UTC

pycontribs / jira

Python Jira library. Development chat available on https://matrix.to/#/#pycontribs:matrix.org

PythonBSD-2-Clause★ 2.128 Sterne⑂ 889 Forksseit Juni 2014Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#python#jira#python3-only

pycontribs/jira erreicht einen Gesundheitsindex von 81 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (92/100) ab, am schwächsten bei Security (52/100). Zuletzt vor 2 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

81
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.

81
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 69 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 81 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

PyContribsOrganisation
78 Follower82 öffentliche Reposseit Juni 2012

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIjira3.10.523.386.35868vor 395 Tagenapiatlassianjirarestweb

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

55Mittel · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 2 Tagen
2.8/36Commit-Rhythmus — 4/52 Wochen mit Commits
12.6/18Commit-Volumen — 24 Commits im letzten Jahr
0/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year24
human_commit_share0,77
days_since_last_push2
active_weeks_last_year4

Release-Disziplin

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 34 Releases veröffentlicht
7.2/36Release-Aktualität — letztes Release vor 395 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 30,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count34
latest_release_tag3.10.5
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release395
mean_days_between_releases30,7

Community & Verbreitung

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

85Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

89Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
54/60Stars — 2.128 Stars
24.6/25Forks — 889 Forks
10.5/15Watcher — 77 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks889
stars2.128
watchers77
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 (BSD-2-Clause)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges6
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 23.386.358 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesjira
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads23.386.358
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?

61Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
10.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 54 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 98 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 26 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled98
top_contributor_share0,538

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

61Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
32.4/42Issue-Lösungsquote — 77 % der Issues geschlossen
17.6/30PR-Annahme — 675/1.153 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/7 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs675
open_issues175
closed_issues590
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio0,771
closed_unmerged_prs478
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

69Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
13.6/25Reichweite des Inhabers — 78 Follower von pycontribs
25/25Kontohistorie — 82 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 14 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers78
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginpycontribs
public_repos82
account_age_days5.188

Paketpflege

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
14/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 395 Tagen
20/20Versionshistorie — 68 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesjira
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish395

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]), tox.ini
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 13 out of 13 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://jira.readthedocs.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 3 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, jira, python3-only
has_wikinein
homepagehttps://jira.readthedocs.io
docs_sitehttps://jira.readthedocs.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

52Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

40Schwach
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 — 13 out of 13 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
1.5/7.5Code-Review — Found 2/7 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 26 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
0/7.5Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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 — 16 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. 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_packages11
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:jira@3.10.5 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 11 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.

68Gut · 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 — 67 von 77 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,87
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff]), tox.ini
11/11Statische Typprüfung — jira/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — devcontainer, Dockerfile, lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 16 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 17 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
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_files—
has_devcontainerja
has_linter_configja
typecheck_configsjira/py.typed
agent_commit_share0,16
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,17

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (jira/py.typed)
54.1/55Handhabbare Dateigrößen — 1/60 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes226.770
source_files_sampled60
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

2.128GitHub-Sterne
98Mitwirkende
24Commits, letzte 12 Monate
2Tage seit letztem Push
34Releases
1Bus-Faktor
175offene 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 ★ / 889 ⇿
0Sterne
889Forks
34Releases

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.

02004006008001.000867102015-012020-102026-07
Major 1Minor 9Patch 18

Jeder Punkt umfasst 11 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.0 / 10
4.0Gesamtwert

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 13:25 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-Tests13 out of 13 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 2/7 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 26 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
0Maintained0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
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
0Vulnerabilities16 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 6
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIdefusedxml—pyproject.toml
PyPIpackaging—pyproject.toml
PyPIrequests-oauthlib>=1.1.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.10.0pyproject.toml
PyPIrequests_toolbelt—pyproject.toml
PyPItyping_extensions>=3.7.4.2pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 97

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 6 direkte und 91 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIdefusedxml0.7.1direkt
PyPIpackaging26.2direkt
PyPIrequests2.33.1direkt
PyPIrequests-oauthlib2.0.0direkt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIcertifi2026.4.22indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage7.13.5indirekt
PyPIcryptography47.0.0indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfilemagic1.6indirekt
PyPIflaky3.8.1indirekt
PyPIfuro2025.12.19indirekt
PyPIgssapi1.11.1indirekt
PyPIidna3.13indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.4.0indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIkrb50.9.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirekt
PyPImore-itertools11.0.2indirekt
PyPIoauthlib3.3.1indirekt
PyPIparameterized0.9.0indirekt
PyPIparso0.8.6indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpip26.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyjwt2.12.1indirekt
PyPIpyspnego0.12.1indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-cache1.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-instafail0.5.0indirekt
PyPIpytest-sugar1.1.1indirekt
PyPIpytest-timeout2.4.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIrequests-futures1.0.2indirekt
PyPIrequests-jwt0.6.0indirekt
PyPIrequests-kerberos0.15.0indirekt
PyPIrequests-mock1.12.1indirekt
PyPIrequires-io0.2.6indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIsetuptools—indirekt
PyPIsetuptools-scm—indirekt
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirekt
PyPIsoupsieve2.8.3indirekt
PyPIsphinx8.1.3indirekt
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2indirekt
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPItenacity9.1.4indirekt
PyPItermcolor3.3.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPIurllib32.6.3indirekt
PyPIwcwidth0.6.0indirekt
PyPIwheel0.47.0indirekt
PyPIyanc0.3.3indirekt
PyPIzipp3.23.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:jira@3.10.5 zieht 11 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.

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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.