Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-19 10:34 UTC

tidy-finance / py-tidyfinance

Python package with helper functions for developers and researchers familiar with Tidy Finance

PythonMIT★ 20 Sterne⑂ 7 Forksseit Dez. 2024Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekwie das ermittelt wird
#finance#python

tidy-finance/py-tidyfinance erreicht einen Gesundheitsindex von 77 von 100 und liegt damit im Bereich Gut. Am stärksten schneidet es bei Vitality (79/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (38/100). Zuletzt vor 4 Tagen aktualisiert. 2 Mitwirkende tragen den Großteil der jüngsten Arbeit.

77
gesamt / 100
Gut

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.

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

Eigentümerschaft

Tidy FinanceOrganisation
104 Follower9 öffentliche Reposseit Jan. 2023

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPItidyfinance0.5.1-10vor 17 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

79Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

76Gut
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 4 Tagen
11.8/36Commit-Rhythmus — 17/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 263 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 8 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year263
human_commit_share1
days_since_last_push4
active_weeks_last_year17

Release-Disziplin

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 5 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 17 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 132,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count5
latest_release_tagv0.5.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release17
mean_days_between_releases132,3
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?

38Schwach · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

27Gefährdet
Wie die Bewertung erfolgt
20.7/60Stars — 20 Stars
6.5/25Forks — 7 Forks
0/15Watcher — 2 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks7
stars20
watchers2
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 (MIT)
0/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingnein
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, github.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Nachhaltigkeit & Governance

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

71Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

57Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
25.2/54Bus-Faktor — 2 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
12.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 44 % der Commits
9.5/13.5Breite der Beitragenden — 7 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor2
contributors_sampled7
top_contributor_share0,445

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

78Gut
Wie die Bewertung erfolgt
42/42Issue-Lösungsquote — 100 % der Issues geschlossen
26.7/30PR-Annahme — 49/55 entschiedene PRs gemergt
6.5/13Newcomer PR acceptance — 1/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/7 approved changesets -- score normalized to 2
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs49
open_issues0
closed_issues23
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d3
prs_decided_30d4
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs6
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d2

Eigentümerschaft & Trägerschaft

59Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
14.5/25Reichweite des Inhabers — 104 Follower von tidy-finance
14.6/25Kontohistorie — 9 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 3 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers104
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logintidy-finance
public_repos9
account_age_days1.338

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 17 Tagen
20/20Versionshistorie — 10 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagestidyfinance
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish17

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

76Gut · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 7 out of 7 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

65Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://python.tidy-finance.org/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 2 Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsfinance, python
has_wikinein
homepagehttps://python.tidy-finance.org/
docs_sitehttps://python.tidy-finance.org/
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

57Mittel · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

46Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
3/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 7 out of 7 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
1.5/7.5Code-Review — Found 2/7 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 4 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 8 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
3/7.5Vulnerabilities — 6 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,6
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_packages21
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:tidyfinance@0.5.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 21 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.

66Gut · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

90Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — CLAUDE.md
15/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt) — llms.txt wird von der Projektwebsite ausgeliefert (https://python.tidy-finance.org/llms.txt)
30.4/40Lesbare Commit-Historie — 57 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtja
llms_txt_urlhttps://python.tidy-finance.org/llms.txt
legible_history_share0,57
agent_instruction_filesCLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes4.241

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

53Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 31 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_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,31
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

51Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
51.1/55Handhabbare Dateigrößen — 4/57 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes104.205
source_files_sampled57
oversized_source_files4

Eckdaten

20GitHub-Sterne
7Mitwirkende
263Commits, letzte 12 Monate
4Tage seit letztem Push
5Releases
2Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

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

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 0 ★ / 7 ⇿
0Sterne
7Forks
3Releases

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.

1234567712025-042025-122026-08
Major 0Minor 3Patch 0

Jeder Punkt umfasst 2 Tage.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6Gesamtwert

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 · 2026-09-19 10:34 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
4Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests7 out of 7 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
2Code-ReviewFound 2/7 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 4 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 8 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
4Vulnerabilities6 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 9
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPIpolars>=1.0.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.0pyproject.toml
PyPIpyarrow>=19.0.1pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.0pyproject.toml
PyPIcurl_cffi>=0.10.0pyproject.toml
PyPIsqlalchemy>=2.0.21pyproject.toml
PyPIpsycopg2-binary>=2.9.9pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.0.0pyproject.toml
PyPIformulaic>=1.0.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 136

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 10 direkte und 126 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcurl-cffi0.15.0direkt
PyPIformulaic1.2.2direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPInumpy2.5.0direkt
PyPIpandas3.0.3direkt
PyPIpolars1.42.0direkt
PyPIpsycopg2-binary2.9.12direkt
PyPIpyarrow24.0.0direkt
PyPIpython-dotenv1.2.2direkt
PyPIsqlalchemy2.0.51direkt
PyPIanyio4.14.1indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIargon2-cffi25.1.0indirekt
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirekt
PyPIarrow1.4.0indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIasync-lru2.3.0indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirekt
PyPIbleach6.4.0indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIclick8.4.2indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcoverage7.14.3indirekt
PyPIdebugpy1.8.21indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdefusedxml0.7.1indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIfqdn1.5.1indirekt
PyPIgreat-docs0.14.0indirekt
PyPIgreenlet3.5.2indirekt
PyPIgriffe1.15.0indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIinterface-meta2.0.1indirekt
PyPIipykernel7.3.0indirekt
PyPIipython9.14.1indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.8indirekt
PyPIisoduration20.11.0indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjson50.15.0indirekt
PyPIjsonpointer3.1.1indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter1.1.1indirekt
PyPIjupyter-builder1.0.2indirekt
PyPIjupyter-client8.9.1indirekt
PyPIjupyter-console6.6.3indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyter-events0.12.1indirekt
PyPIjupyter-lsp2.3.1indirekt
PyPIjupyter-server2.20.0indirekt
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirekt
PyPIjupyterlab4.6.3indirekt
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirekt
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIlark1.3.1indirekt
PyPIlxml6.1.1indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImistune3.3.4indirekt
PyPInarwhals2.22.1indirekt
PyPInbclient0.11.0indirekt
PyPInbconvert7.17.1indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInest-asyncio21.7.2indirekt
PyPInotebook7.6.0indirekt
PyPInotebook-shim0.2.4indirekt
PyPIoverrides7.7.0indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIpandocfilters1.5.1indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.3.0indirekt
PyPIplatformdirs4.10.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpolars-runtime-321.42.0indirekt
PyPIprometheus-client0.25.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpy-yaml120.1.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-httpx0.36.2indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-json-logger4.1.0indirekt
PyPIpywinpty3.0.5indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirekt
PyPIrfc3986-validator0.1.1indirekt
PyPIrfc3987-syntax1.1.0indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIrpds-py2026.5.1indirekt
PyPIruff0.15.19indirekt
PyPIscipy1.17.1indirekt
PyPIscipy1.18.0indirekt
PyPIsend2trash2.1.0indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsoupsieve2.8.4indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIterminado0.18.1indirekt
PyPItidyfinance0.5.1indirekt
PyPItinycss21.5.1indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItornado6.5.8indirekt
PyPItraitlets5.15.1indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIuri-template1.3.0indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.1indirekt
PyPIwebcolors25.10.0indirekt
PyPIwebencodings0.5.1indirekt
PyPIwebsocket-client1.9.0indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIwrapt2.2.2indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:tidyfinance@0.5.1 zieht 21 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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Wie ein einzelnes Ergebnis im Gesamtregister steht: aggregierte Statistiken — PyPI.