Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-12 20:32 UTC

spotify / luigi

Luigi is a Python module that helps you build complex pipelines of batch jobs. It handles dependency resolution, workflow management, visualization etc. It also comes with Hadoop support built in.

PythonApache-2.0★ 18.764 Sterne⑂ 2.464 Forksseit Sept. 2012Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekNetzwerkdienstwie das ermittelt wird
#python#luigi#orchestration-framework#scheduling#hadoop

spotify/luigi erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (100/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (59/100). Zuletzt vor 25 Tagen aktualisiert. 4 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

94
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.

94
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 81 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

SpotifyOrganisation
5.051 Follower288 öffentliche Reposseit Apr. 2010

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIluigi3.8.11.567.66487vor 97 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

72Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 25 Tagen
14.5/36Commit-Rhythmus — 21/52 Wochen mit Commits
16.4/18Commit-Volumen — 66 Commits im letzten Jahr
5/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year66
human_commit_share1
days_since_last_push25
active_weeks_last_year21

Release-Disziplin

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 67 Releases veröffentlicht
27/36Release-Aktualität — letztes Release vor 97 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 93,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count67
latest_release_tagv3.8.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release97
mean_days_between_releases93,7
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?

100Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 18.764 Stars
25/25Forks — 2.464 Forks
14.7/15Watcher — 446 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks2.464
stars18.764
watchers446
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
7.2/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templateja
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesreadthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 1.567.664 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesluigi
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads1.567.664
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?

91Exzellent · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

83Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
43.2/54Bus-Faktor — 4 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
15.9/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 29 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 100 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 39 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor4
contributors_sampled100
top_contributor_share0,293

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
37/42Issue-Lösungsquote — 88 % der Issues geschlossen
24.2/30PR-Annahme — 1.906/2.361 entschiedene PRs gemergt
8.7/13Newcomer PR acceptance — 2/3 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.906
open_issues122
closed_issues910
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d2
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,882
closed_unmerged_prs455
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d3

Eigentümerschaft & Trägerschaft

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain — Verifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
25/25Reichweite des Inhabers — 5.051 Follower von spotify
25/25Kontohistorie — 288 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 16 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers5.051
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginspotify
public_repos288
account_age_days5.954
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 97 Tagen
20/20Versionshistorie — 87 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesluigi
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish97

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

80Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — tox.ini
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 27 out of 27 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_confignein

Dokumentation

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
0/15Dokumentations-/Homepage-Site
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 5 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, luigi, orchestration-framework, scheduling, hadoop
has_wikinein
homepage—
docs_site—
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

63Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

54Mittel
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 — 27 out of 27 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 39 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
3.8/7.5Maintained — 7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
0/5Packaging — keine Daten
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool is run on all commits
4.5/5Security-Policy — security policy file detected
0/7.5Signed-Releases — keine Daten
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 47 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated15
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive3
scorecard_aggregate5,4
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, 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_packages7
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:luigi@3.8.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 7 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.

59Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

39Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
38.9/40Lesbare Commit-Historie — 73 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,73
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — doc/Makefile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — tox.ini
11/11Statische Typprüfung — luigi/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
2/10Belegte Agentenpraxis — 1 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
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesdoc/Makefile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsluigi/py.typed
agent_commit_share0,01
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (luigi/py.typed)
53/55Handhabbare Dateigrößen — 10/277 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes151.143
source_files_sampled277
oversized_source_files10

Maschinenlesbare AI-Schnittstellen

40Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20MCP-Server
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_ofnetwork-service

Eckdaten

18.764GitHub-Sterne
100Mitwirkende
66Commits, letzte 12 Monate
25Tage seit letztem Push
67Releases
4Bus-Faktor
122offene 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 ★ / 2.464 ⇿
0Sterne
2.464Forks
36Releases

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.

Es wird nur die jüngste Historie angezeigt — dieses Repository überschreitet das Erfassungsfenster, sodass die früheste Historie nicht erfasst wird.

1.0001.5002.0002.5002.464132018-092022-082026-08
Major 1Minor 9Patch 25

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.4 / 10
5.4Gesamtwert

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 · 2026-08-12 20:32 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-Tests27 out of 27 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 39 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
5Maintained7 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5
k. A.Packagingpackaging workflow not detected
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool is run on all commits
9Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities47 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 6
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpython-dateutil>=2.7.5,<3pyproject.toml
PyPItenacity>=9pyproject.toml
PyPItornado>=5.0,<7pyproject.toml
PyPIpython-daemon<2.2.0pyproject.toml
PyPIpython-daemon—pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.12.2pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 121

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 5 direkte und 116 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIpython-daemon2.1.2direkt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0direkt
PyPItenacity9.1.4direkt
PyPItornado6.4.2direkt
PyPItyping-extensions4.12.2direkt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIasn1crypto1.5.1indirekt
PyPIattrs25.1.0indirekt
PyPIavro-python31.10.2indirekt
PyPIazure-core1.32.0indirekt
PyPIazure-storage-blob12.20.0indirekt
PyPIbabel2.17.0indirekt
PyPIboto2.49.0indirekt
PyPIboto31.36.11indirekt
PyPIbotocore1.36.11indirekt
PyPIcachetools5.5.1indirekt
PyPIcertifi2025.1.31indirekt
PyPIcffi1.17.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.1indirekt
PyPIcodecov2.1.13indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage5.5indirekt
PyPIcryptography44.0.0indirekt
PyPIdatadog0.22.0indirekt
PyPIdecorator5.1.1indirekt
PyPIdistro1.9.0indirekt
PyPIdocker7.1.0indirekt
PyPIdocopt0.6.2indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIdropbox12.0.2indirekt
PyPIelasticsearch1.9.0indirekt
PyPIexceptiongroup1.2.2indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIfuture1.0.0indirekt
PyPIgoogle-api-core1.16.0indirekt
PyPIgoogle-api-python-client1.8.4indirekt
PyPIgoogle-auth1.4.1indirekt
PyPIgoogle-auth-httplib20.0.3indirekt
PyPIgoogle-compute-engine2.8.13indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.66.0indirekt
PyPIgreenlet3.5.1indirekt
PyPIhdfs2.7.3indirekt
PyPIhttplib20.22.0indirekt
PyPIhttpretty1.1.4indirekt
PyPIhypothesis6.124.9indirekt
PyPIidna3.10indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIiniconfig2.0.0indirekt
PyPIisodate0.7.2indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjmespath1.0.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2024.10.1indirekt
PyPIlockfile0.12.2indirekt
PyPImarkupsafe3.0.2indirekt
PyPImock1.3.0indirekt
PyPImoto4.2.14indirekt
PyPImypy1.14.1indirekt
PyPImypy-extensions1.0.0indirekt
PyPImysql-connector-python9.2.0indirekt
PyPIpackaging24.2indirekt
PyPIpbr6.1.0indirekt
PyPIpg80001.31.2indirekt
PyPIpluggy1.5.0indirekt
PyPIply3.11indirekt
PyPIprometheus-client0.5.0indirekt
PyPIprotobuf5.29.3indirekt
PyPIpsutil3.4.2indirekt
PyPIpsycopg22.9.10indirekt
PyPIpyasn10.6.1indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.1indirekt
PyPIpycparser2.22indirekt
PyPIpygments2.19.1indirekt
PyPIpyhive0.6.1indirekt
PyPIpymongo3.4.0indirekt
PyPIpyparsing3.2.1indirekt
PyPIpytest8.3.4indirekt
PyPIpytest-cov5.0.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpytz2025.1indirekt
PyPIpywin32308indirekt
PyPIpyyaml6.0.2indirekt
PyPIreferencing0.36.2indirekt
PyPIrequests2.31.0indirekt
PyPIrequests-unixsocket0.3.0indirekt
PyPIresponses0.25.6indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIrpds-py2026.5.1indirekt
PyPIrsa4.9indirekt
PyPIruff0.15.2indirekt
PyPIs3transfer0.11.2indirekt
PyPIscramp1.4.5indirekt
PyPIselenium3.0.2indirekt
PyPIsetuptools75.8.0indirekt
PyPIsimplejson3.19.3indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer2.2.0indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0indirekt
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
PyPIsqlalchemy2.0.49indirekt
PyPIstone3.3.1indirekt
PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItomli2.2.1indirekt
PyPItypes-python-dateutil2.9.0.20241206indirekt
PyPItypes-requests2.31.0.6indirekt
PyPItypes-toml0.10.8.20240310indirekt
PyPItypes-ujson5.10.0.20250822indirekt
PyPItypes-urllib31.26.25.14indirekt
PyPIuritemplate3.0.1indirekt
PyPIurllib31.26.20indirekt
PyPIwerkzeug3.1.3indirekt
PyPIxmltodict0.14.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:luigi@3.8.1 zieht 7 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 v0.31.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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