Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.31.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-13 04:55 UTC

taverntesting / tavern

A command-line tool and Python library and Pytest plugin for automated testing of RESTful APIs, with a simple, concise and flexible YAML-based syntax

PythonMIT★ 1.151 Sterne⑂ 201 Forksseit Nov. 2017Auf GitHub ansehen ↗
ArtPluginKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

taverntesting/tavern erreicht einen Gesundheitsindex von 91 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (92/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (55/100). Zuletzt vor 7 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

91
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.

91
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 77 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 91 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

taverntestingOrganisation
8 Follower5 öffentliche Reposseit Nov. 2017

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPItavern3.6.1-220vor 59 Tagentestingpytest

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

84Exzellent · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualitätletzter Push vor 7 Tagen
18.7/36Commit-Rhythmus27/52 Wochen mit Commits
16.7/18Commit-Volumen71 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained24 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year71
human_commit_share0,9
days_since_last_push7
active_weeks_last_year27
Wie die Bewertung erfolgt
16.2/27Liefert Releases aus71 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
36/36Release-Aktualitätletztes Release vor 59 Tagen
27/27Release-Rhythmusein Release etwa alle 12,9 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releaseskeine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count71
latest_release_tag3.6.1
releases_from_tagsja
days_since_latest_release59
mean_days_between_releases12,9
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?

73Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
49.6/60Stars1.151 Stars
19.2/25Forks201 Forks
7.6/15Watcher24 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks201
stars1.151
watchers24
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenzanerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges3
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

Überdauert das Projekt die Menschen, die es tragen — Bus-Faktor, Reaktionsfähigkeit, Trägerschaft und Paketpflege?

69Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
4.3/22.5Commit-Verteilungwichtigste beitragende Person verfasste 81 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden62 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled62
top_contributor_share0,811
Wie die Bewertung erfolgt
41/42Issue-Lösungsquote98 % der Issues geschlossen
23.2/30PR-Annahme345/447 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance1/1 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-ReviewFound 12/23 approved changesets -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs345
open_issues15
closed_issues606
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d3
prs_decided_30d4
issue_closed_ratio0,976
closed_unmerged_prs102
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaftim Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte DomainVerifizierungsstatus der Domain für diese Organisation nicht ausgelesen
6.9/25Reichweite des Inhabers8 Follower von taverntesting
17.7/25Kontohistorie5 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers8
owner_typeOrganization
is_verified
owner_logintaverntesting
public_repos5
account_age_days3.206
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualitätletzte Veröffentlichung vor 59 Tagen
20/20Versionshistorie220 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltetaktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagestavern
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish59

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

92Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

94Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfigurationtox.ini
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests26 out of 26 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-Sitehttps://taverntesting.github.io/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics8 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, pytest, testing, test-automation, mqtt, http, grpc, grpc-python
has_wikinein
homepagehttps://taverntesting.github.io/
docs_sitehttps://taverntesting.github.io/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

74Gut · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifactsno binaries found in the repo
3.8/7.5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests26 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
3.8/7.5Code-ReviewFound 12/23 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0/5Fuzzingproject is not fuzzed
2.5/2.5Lizenzlicense file detected
7.5/7.5Maintained24 commit(s) and 2 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packagingkeine Daten
0/5Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
2.5/5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 5
0/5Security-Policysecurity policy file not detected
0/7.5Signed-Releaseskeine Daten
7.5/7.5Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
4.5/7.5Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,7
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 Advisorieskeine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
25/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisorieskeine indirekte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/40Keine offenen Advisorieskein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages28
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:tavern@3.6.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 28 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.

55Mittel · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungenkeine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
37.3/40Lesbare Commit-Historie63 von 90 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url
legible_history_share0,7
agent_instruction_files
agent_instruction_max_bytes
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfigurationtox.ini
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare UmgebungDockerfile, lockfile
0/10Belegte Agentenpraxiskeine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung10 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_files
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs
agent_commit_share0
toolchain_manifests
dependency_bot_commit_share0,1
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer CodePython ohne Typprüfungs-Konfiguration
55/55Handhabbare Dateigrößen0/108 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes22.131
source_files_sampled108
oversized_source_files0
Wie die Bewertung erfolgt
40/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto)example/graphql/tests/multiple_operations.graphql, example/grpc/helloworld_v1_precompiled.proto, example/grpc/helloworld_v2_compiled.proto, example/grpc/helloworld_v3_reflected.proto, tests/unit/tavern_grpc/test_services.proto
0/20MCP-Serverfür diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispieleexample
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexample
has_mcp_signalnein
api_schema_filesexample/graphql/tests/multiple_operations.graphql, example/grpc/helloworld_v1_precompiled.proto, example/grpc/helloworld_v2_compiled.proto, example/grpc/helloworld_v3_reflected.proto, tests/unit/tavern_grpc/test_services.proto
interfaces_expected_of
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

1.151GitHub-Sterne
62Mitwirkende
71Commits, letzte 12 Monate
7Tage seit letztem Push
71Releases
1Bus-Faktor
15offene 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 ★ / 201 ⇿
0Sterne
201Forks
71Releases

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.

0408012016020019842017-122022-032026-07
Major 2Minor 33Patch 36

Jeder Punkt umfasst 8 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.7 / 10
6.7Gesamtwert

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 · 2026-08-13 04:54 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
5Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests26 out of 26 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
5Code-ReviewFound 12/23 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 4 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained24 commit(s) and 2 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
5SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 5
0Security-Policysecurity policy file not detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
6Vulnerabilities4 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 10
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIPyYAML>=6.0.1,<7pyproject.toml
PyPIjmespath>=1,<2pyproject.toml
PyPIjsonschema>=4,<5pyproject.toml
PyPIpyjwt>=2.5.0,<3pyproject.toml
PyPIpykwalify>=1.8.0,<2pyproject.toml
PyPIpytest>=8,<10pyproject.toml
PyPIpython-box>=6,<7pyproject.toml
PyPIrequests>=2.22.0,<3pyproject.toml
PyPIsimpleeval>=1.0.3pyproject.toml
PyPIstevedore>=4,<5pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 165

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 11 direkte und 154 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIjmespath1.1.0direkt
PyPIjsonschema4.26.0direkt
PyPIpyjwtdirekt
PyPIpyjwt2.13.0direkt
PyPIpykwalify1.8.0direkt
PyPIpytest9.1.1direkt
PyPIpython-box6.1.0direkt
PyPIpyyaml6.0.3direkt
PyPIrequests2.34.2direkt
PyPIsimpleeval1.0.7direkt
PyPIstevedore4.1.1direkt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2indirekt
PyPIaiohttp3.14.1indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIallure-pytest2.16.0indirekt
PyPIallure-python-commons2.16.0indirekt
PyPIannotated-doc0.0.4indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.14.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbackoff2.2.1indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIcachetools7.1.4indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcfgv3.5.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIcli-ui0.19.0indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolorlog6.10.1indirekt
PyPIcoverage7.14.3indirekt
PyPIcross-webindirekt
PyPIcross-web0.7.0indirekt
PyPIcryptography49.0.0indirekt
PyPIdistlib0.4.3indirekt
PyPIdocopt0.6.2indirekt
PyPIdocutils0.23indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIfaker40.23.0indirekt
PyPIfastapiindirekt
PyPIfastapi0.138.1indirekt
PyPIfilelock3.29.4indirekt
PyPIflaskindirekt
PyPIflask3.1.3indirekt
PyPIflask-httpauth4.8.1indirekt
PyPIflit3.12.0indirekt
PyPIflit-core3.12.0indirekt
PyPIfluent-loggerindirekt
PyPIfluent-logger0.11.1indirekt
PyPIfrozenlist1.8.0indirekt
PyPIgoogle-api-core2.31.0indirekt
PyPIgoogle-api-python-client2.198.0indirekt
PyPIgoogle-auth2.55.1indirekt
PyPIgoogle-auth-httplib20.4.0indirekt
PyPIgoogleapis-common-protos1.75.0indirekt
PyPIgql4.0.0indirekt
PyPIgraphql-core3.2.11indirekt
PyPIgreenlet3.5.3indirekt
PyPIgrpc-interceptorindirekt
PyPIgrpc-interceptor0.15.4indirekt
PyPIgrpcio1.81.1indirekt
PyPIgrpcio-reflection1.71.2indirekt
PyPIgrpcio-status1.71.2indirekt
PyPIgrpcio-toolsindirekt
PyPIgrpcio-tools1.71.2indirekt
PyPIgunicornindirekt
PyPIgunicorn26.0.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttplib20.32.0indirekt
PyPIhttptools0.8.0indirekt
PyPIhypothesis6.155.7indirekt
PyPIidentify2.6.19indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImsgpack1.2.1indirekt
PyPImultidict6.7.1indirekt
PyPInodeenv1.10.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpaho-mqtt1.6.1indirekt
PyPIpbr7.0.3indirekt
PyPIpip26.1.2indirekt
PyPIplatformdirs4.10.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.6.0indirekt
PyPIpropcache0.5.2indirekt
PyPIproto-plus1.28.0indirekt
PyPIprotobuf5.29.6indirekt
PyPIprotobuf-protoc-bin29.5indirekt
PyPIpy1.11.0indirekt
PyPIpyasn10.6.4indirekt
PyPIpyasn1-modules0.4.2indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydanticindirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpyproject-api1.10.1indirekt
PyPIpytest-asyncio1.4.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-discovery1.4.2indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.2indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrpds-py2026.5.1indirekt
PyPIruamel-yaml0.18.17indirekt
PyPIruamel-yaml-clib0.2.15indirekt
PyPIruff0.15.20indirekt
PyPIschema0.7.8indirekt
PyPIsentinel1.0.0indirekt
PyPIsetuptools83.0.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsqlakeyset2.0.1775222100indirekt
PyPIsqlalchemyindirekt
PyPIsqlalchemy2.0.51indirekt
PyPIstarletteindirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPIstrawberry-graphqlindirekt
PyPIstrawberry-graphql0.319.0indirekt
PyPIstrawberry-sqlalchemy-mapperindirekt
PyPIstrawberry-sqlalchemy-mapper0.8.0indirekt
PyPItabulate0.9.0indirekt
PyPItavernindirekt
PyPItavern-graphql-example0.1.0indirekt
PyPItavern-grpc-example0.1.0indirekt
PyPItavern-http-example0.1.0indirekt
PyPItavern-mqtt-example0.1.0indirekt
PyPItbump6.11.0indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItomlkit0.11.8indirekt
PyPItox4.56.1indirekt
PyPItox-uv1.35.2indirekt
PyPItox-uv-bare1.35.2indirekt
PyPItypes-jmespath1.1.0.20260508indirekt
PyPItypes-jsonschema4.26.0.20260518indirekt
PyPItypes-paho-mqtt1.6.0.20240321indirekt
PyPItypes-protobuf5.29.1.20250403indirekt
PyPItypes-pyyaml6.0.12.20260518indirekt
PyPItypes-requests2.33.0.20260518indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIunidecode1.4.0indirekt
PyPIuritemplate4.2.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuv0.11.25indirekt
PyPIuvicornindirekt
PyPIuvicorn0.49.0indirekt
PyPIuvloop0.22.1indirekt
PyPIvirtualenv21.5.1indirekt
PyPIwatchfiles1.2.0indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIwerkzeug3.1.8indirekt
PyPIwheel0.47.0indirekt
PyPIyarl1.24.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:tavern@3.6.1 zieht 28 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

Feedback

Stimmt etwas in diesem Bericht nicht, oder gibt es Gedanken dazu? Falsche Messungen, übersehene Tools, Ideen, Fragen — alles ist willkommen. Jede Nachricht wird gelesen und beantwortet.

Die Nachricht bleibt bei der Anmeldung erhalten.

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 StatistikenPyPI.