Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-10-21 22:10 UTC

spedas / pyspedas

Python-based Space Physics Environment Data Analysis Software

PythonMIT★ 207 Sterne⑂ 79 Forksseit Jan. 2019Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#space-physics#python#heliophysics#space#science-research

spedas/pyspedas erreicht einen Gesundheitsindex von 93 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Vitality (98/100) ab, am schwächsten bei Security (48/100). Zuletzt heute aktualisiert. 2 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

SPEDASOrganisation
50 Follower24 öffentliche Reposseit Nov. 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpyspedas2.2.25.503294vor 0 Tagenspedasdatatoolsspace-physicsdata-analysisspace-sciencescientific-computingtime-series-analysisdata-visualizationsatellite-datamagnetosphereionosphereheliophysicsgeophysicsremote-sensingastrophysicssolar-physicsspace-weatherdata-retrievalnasanoaaesajaxahsocdfistpnetcdfpython-packagethemisartemismmsergaraseacemavenrbspvan-allen-probesgoespoesclusteromniwebaurorageomagnetic-indexkp-indexae-indexmagnetic-field-modelstsyganenkoigrfgeopackmagnetotelluric

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

98Außergewöhnlich · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
31.8/36Commit-Rhythmus — 46/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 542 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year542
human_commit_share0,98
days_since_last_push0
active_weeks_last_year46

Release-Disziplin

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 60 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 27,4 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count60
latest_release_tagv2.2.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases27,4
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?

69Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
37.5/60Stars — 207 Stars
15.8/25Forks — 79 Forks
5.3/15Watcher — 10 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks79
stars207
watchers10
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicescoveralls.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
49.9/80Downloads pro Monat — 5.503 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyspedas
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads5.503
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?

75Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

62Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
13.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 40 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 42 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled42
top_contributor_share0,404

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
34.4/42Issue-Lösungsquote — 82 % der Issues geschlossen
28.8/30PR-Annahme — 637/663 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 5/5 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 11/29 approved changesets -- score normalized to 3
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs637
open_issues158
closed_issues712
prs_merged_7d18
prs_decided_7d18
prs_merged_30d33
prs_decided_30d34
issue_closed_ratio0,818
closed_unmerged_prs26
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d5
first_time_prs_decided_30d5

Eigentümerschaft & Trägerschaft

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
12.3/25Reichweite des Inhabers — 50 Follower von spedas
22.2/25Kontohistorie — 24 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 10 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers50
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginspedas
public_repos24
account_age_days3.978

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 294 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyspedas
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

96Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 11 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint])
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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pyspedas.readthedocs.io/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsspace-physics, python, heliophysics, space, science-research
has_wikija
homepagehttps://pyspedas.readthedocs.io/
docs_sitehttps://pyspedas.readthedocs.io/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

48Schwach · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

48Schwach
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 — 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
2.2/7.5Code-Review — Found 11/29 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Lizenz — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 1 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
4.5/5SAST — SAST tool detected but not run on all commits
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
0/7.5Vulnerabilities — 30 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,8
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

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.

80Exzellent · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md, docs/AGENTS.md, pyspedas/analysis/AGENTS.md, pyspedas/cotrans_tools/AGENTS.md, pyspedas/geopack/AGENTS.md, pyspedas/particles/AGENTS.md, pyspedas/projects/AGENTS.md, pyspedas/projects/ace/AGENTS.md, pyspedas/projects/akebono/AGENTS.md, pyspedas/projects/barrel/AGENTS.md, pyspedas/projects/cluster/AGENTS.md, pyspedas/projects/elfin/AGENTS.md, pyspedas/projects/erg/AGENTS.md, pyspedas/projects/erg/ground/AGENTS.md, pyspedas/projects/erg/satellite/AGENTS.md, pyspedas/projects/fast/AGENTS.md, pyspedas/projects/geotail/AGENTS.md, pyspedas/projects/goes/AGENTS.md, pyspedas/projects/image/AGENTS.md, pyspedas/projects/kyoto/AGENTS.md, pyspedas/projects/maven/AGENTS.md, pyspedas/projects/mms/AGENTS.md, pyspedas/projects/mms/feeps_tools/AGENTS.md, pyspedas/projects/mms/fpi_tools/AGENTS.md, pyspedas/projects/mms/particles/AGENTS.md, pyspedas/projects/polar/AGENTS.md, pyspedas/projects/psp/AGENTS.md, pyspedas/projects/rbsp/AGENTS.md, pyspedas/projects/secs/AGENTS.md, pyspedas/projects/soho/AGENTS.md, pyspedas/projects/solo/AGENTS.md, pyspedas/projects/stereo/AGENTS.md, pyspedas/projects/themis/AGENTS.md, pyspedas/projects/themis/spacecraft/AGENTS.md, pyspedas/projects/themis/state_tools/AGENTS.md, pyspedas/projects/ulysses/AGENTS.md, pyspedas/projects/wind/AGENTS.md, pyspedas/tplot_tools/AGENTS.md, pyspedas/tplot_tools/MPLPlotter/AGENTS.md, pyspedas/tplot_tools/importers/AGENTS.md, pyspedas/tplot_tools/tplot_math/AGENTS.md, pyspedas/utilities/AGENTS.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://docs.anaconda.com/llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 74 von 98 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://docs.anaconda.com/llms.txt
legible_history_share0,755
agent_instruction_filesAGENTS.md, docs/AGENTS.md, pyspedas/analysis/AGENTS.md, pyspedas/cotrans_tools/AGENTS.md, pyspedas/geopack/AGENTS.md, pyspedas/particles/AGENTS.md, pyspedas/projects/AGENTS.md, pyspedas/projects/ace/AGENTS.md, pyspedas/projects/akebono/AGENTS.md, pyspedas/projects/barrel/AGENTS.md, pyspedas/projects/cluster/AGENTS.md, pyspedas/projects/elfin/AGENTS.md, pyspedas/projects/erg/AGENTS.md, pyspedas/projects/erg/ground/AGENTS.md, pyspedas/projects/erg/satellite/AGENTS.md, pyspedas/projects/fast/AGENTS.md, pyspedas/projects/geotail/AGENTS.md, pyspedas/projects/goes/AGENTS.md, pyspedas/projects/image/AGENTS.md, pyspedas/projects/kyoto/AGENTS.md, pyspedas/projects/maven/AGENTS.md, pyspedas/projects/mms/AGENTS.md, pyspedas/projects/mms/feeps_tools/AGENTS.md, pyspedas/projects/mms/fpi_tools/AGENTS.md, pyspedas/projects/mms/particles/AGENTS.md, pyspedas/projects/polar/AGENTS.md, pyspedas/projects/psp/AGENTS.md, pyspedas/projects/rbsp/AGENTS.md, pyspedas/projects/secs/AGENTS.md, pyspedas/projects/soho/AGENTS.md, pyspedas/projects/solo/AGENTS.md, pyspedas/projects/stereo/AGENTS.md, pyspedas/projects/themis/AGENTS.md, pyspedas/projects/themis/spacecraft/AGENTS.md, pyspedas/projects/themis/state_tools/AGENTS.md, pyspedas/projects/ulysses/AGENTS.md, pyspedas/projects/wind/AGENTS.md, pyspedas/tplot_tools/AGENTS.md, pyspedas/tplot_tools/MPLPlotter/AGENTS.md, pyspedas/tplot_tools/importers/AGENTS.md, pyspedas/tplot_tools/tplot_math/AGENTS.md, pyspedas/utilities/AGENTS.md
agent_instruction_max_bytes11.357

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

67Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — docs/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.pylint])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
6/10Belegte Agentenpraxis — 3 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
lockfilespdm.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdocs/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,03
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

55Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.9/55Handhabbare Dateigrößen — 1/1.000 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes93.578
source_files_sampled1.000
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

207GitHub-Sterne
42Mitwirkende
542Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
60Releases
2Bus-Faktor
158offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:pyspedas@2.2.2; advisories assessed against the repository dependency graph instead
  • No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 79 ⇿
0Sterne
79Forks
58Releases

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.

0204060807822019-032022-122026-10
Major 0Minor 4Patch 48

Jeder Punkt umfasst 7 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.8 / 10
4.8Gesamtwert

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 · 2026-10-21 22:09 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3Branch-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
3Code-ReviewFound 11/29 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 1 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
9SASTSAST tool detected but not run on all commits
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities30 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 22
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy>=1.20.0pyproject.toml
PyPIrequests>=2.34.2pyproject.toml
PyPIgeopack>=1.0.13pyproject.toml
PyPIscipy>=1.11.1pyproject.toml
PyPIcdflib>=1.0.0pyproject.toml
PyPIspacepy>=0.7.0pyproject.toml
PyPIcdasws>=1.8.18pyproject.toml
PyPInetCDF4>=1.6.2pyproject.toml
PyPIpywavelets>=1.4.1pyproject.toml
PyPIastropy>=5.3.1pyproject.toml
PyPIhapiclient>=0.2.9pyproject.toml
PyPIfsspec>=2023.9.0pyproject.toml
PyPIs3fs>=2023.9.0pyproject.toml
PyPIaioboto3>=11.1.1pyproject.toml
PyPIpandas>=2.0.3pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.6.2pyproject.toml
PyPIxarray>=2023.7.0pyproject.toml
PyPIplatformdirs>=4.0.0pyproject.toml
PyPItomlkit>=0.13.0pyproject.toml
PyPIbottleneck>=1.3.7pyproject.toml
PyPItomli>=2.4.1pyproject.toml
PyPIcertifi>=2026.10.19pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 27

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 22 direkte und 5 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaioboto3—direkt
PyPIastropy—direkt
PyPIbottleneck—direkt
PyPIcdasws—direkt
PyPIcdflib—direkt
PyPIcertifi—direkt
PyPIfsspec—direkt
PyPIgeopack—direkt
PyPIhapiclient—direkt
PyPImatplotlib—direkt
PyPInetcdf4—direkt
PyPInumpy—direkt
PyPIpandas—direkt
PyPIplatformdirs—direkt
PyPIpywavelets—direkt
PyPIrequests—direkt
PyPIs3fs—direkt
PyPIscipy—direkt
PyPIspacepy—direkt
PyPItomli—direkt
PyPItomlkit—direkt
PyPIxarray—direkt
PyPImth5—indirekt
PyPIobspy—indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme—indirekt
PyPIviresclient—indirekt
Abhängigkeits-Advisories nicht bewertet

Der Advisory-Abgleich konnte für diesen Bericht nicht ausgeführt werden: No resolved dependencies carried a version and a supported ecosystem

JSON-Rohbericht maschinenlesbar

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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.