Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-30 16:52 UTC

rigetti / pyquil

A Python library for quantum programming using Quil.

PythonApache-2.0★ 1.498 Sterne⑂ 360 Forksseit Jan. 2017Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#forest#quil#quantum-computing#quantum-programming

rigetti/pyquil erreicht einen Gesundheitsindex von 93 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Sustainability & Governance (88/100) ab, am schwächsten bei Security (59/100). Zuletzt heute aktualisiert. 6 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

93
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.

93
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 79 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 93 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Rigetti ComputingOrganisation · verifizierte Domain
229 Follower64 öffentliche Reposseit Dez. 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpyquil4.21.030.035294vor 6 Tagenquantumquilprogramminghybrid

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

77Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
4.8/36Commit-Rhythmus — 7/52 Wochen mit Commits
11.7/18Commit-Volumen — 19 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 15 commit(s) and 5 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year19
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year7

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 100 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 39,6 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count100
latest_release_tagv4.22.0rc1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases39,6
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?

84Exzellent · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
51.5/60Stars — 1.498 Stars
21.3/25Forks — 360 Forks
10.5/15Watcher — 77 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks360
stars1.498
watchers77
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 (Apache-2.0)
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

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
59.7/80Downloads pro Monat — 30.035 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyquil
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads30.035
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?

88Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
48.6/54Bus-Faktor — 6 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
19.6/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 13 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 95 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 23 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor6
contributors_sampled95
top_contributor_share0,13

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30.7/42Issue-Lösungsquote — 73 % der Issues geschlossen
26.1/30PR-Annahme — 899/1.035 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 11/30 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs899
open_issues217
closed_issues594
prs_merged_7d3
prs_decided_7d4
prs_merged_30d11
prs_decided_30d15
issue_closed_ratio0,732
closed_unmerged_prs136
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

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
20/20Verifizierte Domain
17/25Reichweite des Inhabers — 229 Follower von rigetti
25/25Kontohistorie — 64 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers229
owner_typeOrganization
is_verifiedja
owner_loginrigetti
public_repos64
account_age_days3.928

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 6 Tagen
20/20Versionshistorie — 294 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyquil
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish6

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

84Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 4 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
16/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 16 out of 19 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — http://docs.rigetti.com
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 4 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsforest, quil, quantum-computing, quantum-programming
has_wikinein
homepagehttp://docs.rigetti.com
docs_sitehttp://docs.rigetti.com
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

59Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

49Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
6/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2/2.5CI-Tests — 16 out of 19 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2.2/7.5Code-Review — Found 11/30 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 23 contributing companies or organizations
0/10Dangerous-Workflow — 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 — 15 commit(s) and 5 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 — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5.2/7.5Vulnerabilities — 3 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,9
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): 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_packages25
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:pyquil@4.21.0 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 25 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.

69Gut · 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 — 91 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,91
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — .flake8, pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — mypy.ini, pyquil/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, 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_nixnein
has_testsja
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsmypy.ini, pyquil/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

79Gut
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (mypy.ini, pyquil/py.typed)
51.7/55Handhabbare Dateigrößen — 8/135 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes124.389
source_files_sampled135
oversized_source_files8

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 — notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsnotebooks
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

1.498GitHub-Sterne
95Mitwirkende
19Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
100Releases
6Bus-Faktor
217offene 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 ★ / 360 ⇿
0Sterne
360Forks
96Releases

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.

012525037535562017-012021-112026-09
Major 0Minor 18Patch 12

Jeder Punkt umfasst 9 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.9 / 10
4.9Gesamtwert

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 · 2026-09-30 16:51 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
8Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
8CI-Tests16 out of 19 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 8
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3Code-ReviewFound 11/30 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 23 contributing companies or organizations
0Dangerous-Workflowdangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained15 commit(s) and 5 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
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7Vulnerabilities3 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 11
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=1.26,<3pyproject.toml
PyPIscipy^1.11pyproject.toml
PyPIrpcq^3.11.0pyproject.toml
PyPInetworkx>=2.5pyproject.toml
PyPIqcs-sdk-python>=0.20.1,<0.22pyproject.toml
PyPIpackaging>=23.1pyproject.toml
PyPIdeprecated^1.2.14pyproject.toml
PyPItypes-deprecated^1.2.9.3pyproject.toml
PyPIrigetti-quax^0.7.6pyproject.toml
PyPIquil>=0.18.0, <0.34.0pyproject.toml
PyPIipython^8.16.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 131

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 11 direkte und 120 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIdeprecated1.3.1direkt
PyPIipython8.39.0direkt
PyPInetworkx3.6.1direkt
PyPInumpy2.4.4direkt
PyPIpackaging26.2direkt
PyPIqcs-sdk-python0.21.22direkt
PyPIquil0.18.0direkt
PyPIrigetti-quax0.7.6direkt
PyPIrpcq3.11.0direkt
PyPIscipy1.17.1direkt
PyPItypes-deprecated1.3.1.20260408direkt
PyPIalabaster0.7.16indirekt
PyPIanyio4.15.1indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIcertifi2026.4.22indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.13.5indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIdocutils0.18.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfonttools4.62.1indirekt
PyPIgrpc-interceptor0.15.4indirekt
PyPIgrpcio1.80.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIjax0.10.2indirekt
PyPIjaxlib0.10.2indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.8.0indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlibrt0.9.0indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib3.10.9indirekt
PyPImatplotlib-inline0.1.7indirekt
PyPImdit-py-plugins0.5.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImistune3.3.4indirekt
PyPIml-dtypes0.5.4indirekt
PyPImsgpack1.2.1indirekt
PyPImypy1.20.2indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPImyst-parser3.0.1indirekt
PyPInbclient0.10.4indirekt
PyPInbconvert7.17.1indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInbsphinx0.9.8indirekt
PyPIopt-einsum3.4.0indirekt
PyPIpandas3.0.2indirekt
PyPIpandoc2.4indirekt
PyPIpandocfilters1.5.1indirekt
PyPIparso0.8.6indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.9.6indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIplumbum1.10.0indirekt
PyPIply3.11indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpy-cpuinfo9.0.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-benchmark4.0.0indirekt
PyPIpytest-cov5.0.0indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpytest-rerunfailures14.0indirekt
PyPIpytest-timeout2.4.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-rapidjson1.23indirekt
PyPIpywin32311indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIqcs-api-client-common0.17.5indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrequests2.33.1indirekt
PyPIrespx0.21.1indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIruamel-yaml0.19.1indirekt
PyPIruff0.4.10indirekt
PyPIseaborn0.13.2indirekt
PyPIsetuptools83.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirekt
PyPIsoupsieve2.9.2indirekt
PyPIsphinx7.3.7indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme1.3.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIsyrupy5.3.3indirekt
PyPItinycss21.4.0indirekt
PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItornado6.5.10indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIwcwidth0.6.0indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwrapt2.1.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:pyquil@4.21.0 zieht 25 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.