Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-12 15:40 UTC

tortoise / aerich

A database migrations tool for TortoiseORM, ready to production.

PythonApache-2.0★ 1.082 Sterne⑂ 113 Forksseit Mai 2020Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird
#tortoise-orm#migration-tool#mysql#postgresql#database-migrations#orm

tortoise/aerich erreicht einen Gesundheitsindex von 87 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (85/100) ab, am schwächsten bei Security (65/100). Zuletzt vor 18 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

87
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.

87
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 73 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 87 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

TortoiseOrganisation
94 Follower9 öffentliche Reposseit Aug. 2018

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIaerich0.10.1200.87951vor 18 Tagenmigratetortoise-ormmysqlpostgresql

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

77Gut · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

72Gut
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 18 Tagen
17.3/36Commit-Rhythmus — 25/52 Wochen mit Commits
15.8/18Commit-Volumen — 57 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 14 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year57
human_commit_share0,96
days_since_last_push18
active_weeks_last_year25

Release-Disziplin

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 47 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 18 Tagen
12.6/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 125,7 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count47
latest_release_tagv0.10.1
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release18
mean_days_between_releases125,7
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?

69Gut · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
49.2/60Stars — 1.082 Stars
17.1/25Forks — 113 Forks
6.4/15Watcher — 15 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks113
stars1.082
watchers15
growth_stateorganic
growth_factor_pct100

Community-Gesundheit

50Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (Apache-2.0)
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_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templatenein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

88Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
70.7/80Downloads pro Monat — 200.879 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesaerich
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads200.879
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?

67Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
10.1/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 55 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 41 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled41
top_contributor_share0,551

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

73Gut
Wie die Bewertung erfolgt
39.3/42Issue-Lösungsquote — 94 % der Issues geschlossen
24.6/30PR-Annahme — 179/218 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 2/27 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs179
open_issues22
closed_issues316
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d3
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,935
closed_unmerged_prs39
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

64Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
14.2/25Reichweite des Inhabers — 94 Follower von tortoise
19.3/25Kontohistorie — 9 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 8 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers94
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_logintortoise
public_repos9
account_age_days2.940

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 18 Tagen
20/20Versionshistorie — 51 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesaerich
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish18

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

85Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 2 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
Verwendete Eingangsdaten
has_cija
has_testsja
has_editorconfignein
has_linter_configja
has_precommit_configja

Dokumentation

75Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
0/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://github.com/tortoise/aerich
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicstortoise-orm, migration-tool, mysql, postgresql, database-migrations, orm
has_wikija
homepagehttps://github.com/tortoise/aerich
docs_sitehttps://github.com/tortoise/aerich
has_readmeja
has_docs_dirnein
has_descriptionja

Sicherheit

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

65Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

56Mittel
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.2/2.5CI-Tests — 28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 2/27 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5Contributors — project has 4 contributing companies or organizations
10/10Dangerous-Workflow — no 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 — 14 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5Packaging — packaging workflow detected
2/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,6
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_packages9
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:aerich@0.10.1 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 9 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.

68Gut · 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 — 95 von 96 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,99
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — Makefile, justfile
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — aerich/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
8/8Automatisierte Wartung — 4 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
4/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_filesMakefile, justfile
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsaerich/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,04

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (aerich/py.typed)
54.7/55Handhabbare Dateigrößen — 1/159 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes64.979
source_files_sampled159
oversized_source_files1

Eckdaten

1.082GitHub-Sterne
41Mitwirkende
57Commits, letzte 12 Monate
18Tage seit letztem Push
47Releases
1Bus-Faktor
22offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • Star history carried forward from 2026-05-21: GitHub restricted the stargazers API to repository admins, so it can no longer be collected. The repository has 1082 stars today.

Weitere Details

Stern- und Fork-Verlauf 1.087 ★ / 113 ⇿
1.087Sterne
113Forks
44Releases

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.

Die Sternehistorie wird mit dem Stand vom 2026-05-21 gezeigt. GitHub hat die Stargazers-API im Juli 2026 auf Repository-Administratoren beschränkt, diese Reihe lässt sich daher nicht mehr fortschreiben; die Gesamtzahl der Sterne oben bleibt aktuell.

02004006008001.0001.2001.087111852020-052023-052026-06
Major 0Minor 8Patch 34

Jeder Punkt umfasst 6 Tage.

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6Gesamtwert

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 · 2026-09-12 15:40 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
9CI-Tests28 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 2/27 approved changesets -- score normalized to 0
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
10Maintained14 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10Packagingpackaging workflow detected
4Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 4
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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 4
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItortoise-orm(>=0.25.0,!=1.0.0,<2.0.0)pyproject.toml
PyPIdictdiffer(>=0.9.0,<1.0.0)pyproject.toml
PyPIasyncclick(>=8.3.0,<9.0.0)pyproject.toml
PyPIanyio(>=3.6.2,<5.0.0)pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 147

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 9 direkte und 138 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIanyio1.3.0direkt
PyPIanyio4.14.2direkt
PyPIasyncclick7.0.9direkt
PyPIasyncclick8.3.0.3direkt
PyPIasyncclick8.4.2.1direkt
PyPIdictdiffer0.10.0direkt
PyPItortoise-orm—direkt
PyPItortoise-orm0.16.12direkt
PyPItortoise-orm1.1.8direkt
PyPIaerich—indirekt
PyPIaiomysql0.0.20indirekt
PyPIaiomysql0.3.2indirekt
PyPIaiosqlite0.13.0indirekt
PyPIaiosqlite0.22.1indirekt
PyPIalembic—indirekt
PyPIannotated-types0.8.0indirekt
PyPIapipkg1.5indirekt
PyPIappdirs1.4.4indirekt
PyPIasync-generator1.10indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIasyncmy0.2.14indirekt
PyPIasyncpg0.20.1indirekt
PyPIasyncpg0.31.0indirekt
PyPIatomicwrites1.4.0indirekt
PyPIattrs19.3.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbandit1.9.4indirekt
PyPIbcrypt4.3.0indirekt
PyPIblack19.10b0indirekt
PyPIcertifi2026.7.22indirekt
PyPIcffi1.14.0indirekt
PyPIcffi2.1.1indirekt
PyPIcharset-normalizer3.5.1indirekt
PyPIciso86012.1.3indirekt
PyPIclick7.1.2indirekt
PyPIcolorama0.4.3indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcoverage—indirekt
PyPIcoverage7.15.4indirekt
PyPIcryptography2.9.2indirekt
PyPIcryptography50.0.0indirekt
PyPIdocutils0.23indirekt
PyPIemail-validator—indirekt
PyPIemails—indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.1indirekt
PyPIexecnet1.7.1indirekt
PyPIfastapi—indirekt
PyPIflake83.8.2indirekt
PyPIhatchling—indirekt
PyPIhttpx—indirekt
PyPIid1.6.1indirekt
PyPIidna3.19indirekt
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIiso86010.1.12indirekt
PyPIiso86012.1.0indirekt
PyPIisort4.3.21indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.2indirekt
PyPIjaraco-functools4.6.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinja2—indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirekt
PyPImccabe0.6.1indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImore-itertools11.1.0indirekt
PyPImore-itertools8.3.0indirekt
PyPImypy—indirekt
PyPImypy0.770indirekt
PyPImypy-extensions0.4.3indirekt
PyPInh30.3.7indirekt
PyPInuitka—indirekt
PyPIpackaging20.4indirekt
PyPIpackaging26.3indirekt
PyPIpasslib—indirekt
PyPIpathspec0.8.0indirekt
PyPIpluggy0.13.1indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit—indirekt
PyPIpsycopg—indirekt
PyPIpsycopg3.3.4indirekt
PyPIpsycopg-binary3.3.4indirekt
PyPIpsycopg-pool3.3.1indirekt
PyPIpy1.8.1indirekt
PyPIpycodestyle2.6.0indirekt
PyPIpycparser2.20indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic—indirekt
PyPIpydantic1.5.1indirekt
PyPIpydantic2.13.4indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydantic-settings—indirekt
PyPIpydantic-settings2.15.0indirekt
PyPIpyflakes2.2.0indirekt
PyPIpygments2.21.0indirekt
PyPIpyjwt—indirekt
PyPIpymysql0.9.2indirekt
PyPIpymysql1.2.0indirekt
PyPIpyparsing2.4.7indirekt
PyPIpypika0.37.6indirekt
PyPIpypika-tortoise0.6.5indirekt
PyPIpytest—indirekt
PyPIpytest5.4.2indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpytest-asyncio0.12.0indirekt
PyPIpytest-cov7.1.0indirekt
PyPIpytest-forked1.1.3indirekt
PyPIpytest-mock3.15.1indirekt
PyPIpytest-xdist1.32.0indirekt
PyPIpython-dotenv1.2.3indirekt
PyPIpython-multipart—indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIreadme-renderer45.0indirekt
PyPIregex2020.5.14indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIrequests-toolbelt1.0.0indirekt
PyPIrfc39862.0.0indirekt
PyPIrich15.0.0indirekt
PyPIruff—indirekt
PyPIruff0.16.4indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIsentry-sdk—indirekt
PyPIsix1.15.0indirekt
PyPIsniffio1.1.0indirekt
PyPIsqlmodel—indirekt
PyPIstevedore5.8.0indirekt
PyPIstevedore5.9.1indirekt
PyPItaskipy1.2.1indirekt
PyPItenacity—indirekt
PyPItoml0.10.1indirekt
PyPItomli2.4.1indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItomlkit0.15.1indirekt
PyPItortoise-vector0.2.0indirekt
PyPItwine7.0.0indirekt
PyPIty0.0.74indirekt
PyPItyped-ast1.4.1indirekt
PyPItypes-passlib—indirekt
PyPItyping-extensions3.7.4.2indirekt
PyPItyping-extensions4.16.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.4indirekt
PyPItzdata2026.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIwcwidth0.1.9indirekt
PyPIzipp4.1.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:aerich@0.10.1 zieht 9 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.