Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-15 01:38 UTC

qiboteam / qibocal

Quantum calibration, characterization and validation module for Qibo.

PythonApache-2.0★ 42 Sterne⑂ 12 Forksseit Juli 2022Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird
#calibration#qcvv#quantum-computing#quantum-control

qiboteam/qibocal erreicht einen Gesundheitsindex von 90 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (97/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (44/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

90
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.

90
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 76 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 90 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

qiboteamOrganisation
97 Follower43 öffentliche Reposseit Jan. 2020

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIqibocal0.2.633721vor 31 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

97Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
36/36Commit-Rhythmus — 52/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 1.092 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 24 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year1.092
human_commit_share0,95
days_since_last_push0
active_weeks_last_year52

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 20 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 31 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 76,2 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count20
latest_release_tagv0.2.6
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release31
mean_days_between_releases76,2
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?

44Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
26.2/60Stars — 42 Stars
8.7/25Forks — 12 Forks
5/15Watcher — 9 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks12
stars42
watchers9
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges6
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

42Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
33.7/80Downloads pro Monat — 337 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesqibocal
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads337
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?

73Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 33 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 31 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled31
top_contributor_share0,333

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/42Issue-Lösungsquote — 64 % der Issues geschlossen
25.5/30PR-Annahme — 809/951 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — 0/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs809
open_issues245
closed_issues443
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d16
prs_decided_30d18
issue_closed_ratio0,644
closed_unmerged_prs142
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d1

Eigentümerschaft & Trägerschaft

68Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
14.3/25Reichweite des Inhabers — 97 Follower von qiboteam
24/25Kontohistorie — 43 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 6 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers97
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginqiboteam
public_repos43
account_age_days2.428

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 31 Tagen
20/20Versionshistorie — 21 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesqibocal
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish31

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
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
0/6.4.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_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://qibo.science
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 4 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicscalibration, qcvv, quantum-computing, quantum-control
has_wikija
homepagehttps://qibo.science
docs_sitehttps://qibo.science
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
3.8/7.5Branch-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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 12 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 24 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
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 — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. 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_packages48
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:qibocal@0.2.6 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 48 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.

49Schwach · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

24Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
24.1/40Lesbare Commit-Historie — 43 von 95 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,453
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — doc/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — Nix, lockfile
4/10Belegte Agentenpraxis — 2 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_filesdoc/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/192 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes42.493
source_files_sampled192
oversized_source_files0

Eckdaten

42GitHub-Sterne
31Mitwirkende
1.092Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
20Releases
2Bus-Faktor
245offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • pypi download statistics for 'qibocal' unavailable this scan (stats endpoint failed after retries); adoption may be under-evidenced
  • pypi download figures for qibocal carried forward from the previous scan (stats endpoint unavailable this scan)

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 12 ⇿
0Sterne
12Forks
20Releases

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.

0246810121212022-112024-102026-09
Major 0Minor 2Patch 18

Jeder Punkt umfasst 4 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 · 2026-09-15 01:38 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-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
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 12 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 24 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
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 12
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIqibolab>=0.2.16,<0.3.0pyproject.toml
PyPIqibo>=0.3.1,<0.4.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.10.1,<2.0.0pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.3.0,<2.0.0pyproject.toml
PyPIpandas>=3.0.0,<4.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.8.0,<3.0.0pyproject.toml
PyPIclick>=8.1.3,<9.0.0pyproject.toml
PyPIjinja2>=3.1.2,<4.0.0pyproject.toml
PyPIplotly>=7.0.0,<8.0.0pyproject.toml
PyPIskops>=0.14.0,<0.15.0pyproject.toml
PyPIpyyaml>=6.0.0,<7.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 193

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 23 direkte und 170 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIclick8.4.1direkt
PyPIclick8.5.0direkt
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPInumpy2.2.6direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPInumpy2.5.2direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIpandas3.0.5direkt
PyPIplotly5.24.1direkt
PyPIplotly7.0.0direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIpydantic2.13.5direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIqibo0.3.3direkt
PyPIqibo0.3.4direkt
PyPIqibolab0.2.16direkt
PyPIscikit-learn1.7.2direkt
PyPIscikit-learn1.9.0direkt
PyPIscipy1.15.3direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPIscipy1.18.1direkt
PyPIskops0.13.0direkt
PyPIskops0.14.0direkt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIalabaster0.7.16indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIalembic1.18.4indirekt
PyPIalembic1.19.1indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIantlr4-python3-runtime4.13.2indirekt
PyPIanyio4.14.0indirekt
PyPIanyio4.15.0indirekt
PyPIasttokens2.4.1indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.1indirekt
PyPIcloudpickle3.1.2indirekt
PyPIcma3.4.0indirekt
PyPIcma4.4.4indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolorlog6.10.1indirekt
PyPIcolorlog6.12.0indirekt
PyPIcommonmark0.9.2indirekt
PyPIcontourpy1.3.2indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.14.3indirekt
PyPIcoverage7.16.0indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdevtools0.10.0indirekt
PyPIdevtools0.12.2indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIfonttools4.64.0indirekt
PyPIfuro2023.9.10indirekt
PyPIfuro2025.12.19indirekt
PyPIgreenlet3.5.2indirekt
PyPIgreenlet3.5.5indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhtml5lib1.1indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIidna3.19indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIimagesize2.0.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipython8.39.0indirekt
PyPIipython9.17.1indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjoblib1.5.3indirekt
PyPIjoblib1.6.0indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIkiwisolver1.5.1indirekt
PyPIlatexcodec3.0.1indirekt
PyPIloro1.13.1indirekt
PyPIloro1.13.2indirekt
PyPIlxml6.1.1indirekt
PyPIlxml6.1.3indirekt
PyPImako1.3.12indirekt
PyPImako1.4.1indirekt
PyPImarimo0.23.16indirekt
PyPImarimo0.24.0indirekt
PyPImarkdown3.10.2indirekt
PyPImarkdown3.10.3indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib3.10.9indirekt
PyPImatplotlib3.11.1indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImsgspec0.21.1indirekt
PyPInarwhals2.22.1indirekt
PyPInarwhals2.25.0indirekt
PyPInetworkx3.4.2indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPIopenqasm31.0.1indirekt
PyPIoptuna4.9.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprettytable3.18.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpybtex0.26.1indirekt
PyPIpybtex-docutils1.0.3indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.5indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpymdown-extensions11.0.1indirekt
PyPIpymdown-extensions11.0.2indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov3.0.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-env0.8.2indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpytz2026.2indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIpyzmq27.2.0indirekt
PyPIqibocal0.2.7indirekt
PyPIrecommonmark0.7.1indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIruff0.16.0indirekt
PyPIruff0.16.6indirekt
PyPIsetuptools83.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsoupsieve2.8.4indirekt
PyPIsoupsieve2.9.2indirekt
PyPIsphinx7.4.7indirekt
PyPIsphinx9.0.4indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2indirekt
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirekt
PyPIsphinx-markdown-tables0.0.17indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-bibtex2.7.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIsqlalchemy2.0.51indirekt
PyPIsqlalchemy2.0.52indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPIstarlette1.6.0indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPItabulate0.9.0indirekt
PyPItenacity9.1.4indirekt
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomlkit0.15.0indirekt
PyPItomlkit0.15.1indirekt
PyPItqdm4.68.3indirekt
PyPItqdm4.70.0indirekt
PyPItraitlets5.15.1indirekt
PyPItraitlets5.16.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn0.49.0indirekt
PyPIuvicorn0.52.4indirekt
PyPIwcwidth0.8.1indirekt
PyPIwcwidth0.8.3indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebencodings0.6.1indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIwebsockets17.1indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:qibocal@0.2.6 zieht 48 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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