Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-27 12:12 UTC

vega / altair

Declarative visualization library for Python

PythonBSD-3-Clause★ 10.460 Sterne⑂ 866 Forksseit Sept. 2015Auf GitHub ansehen ↗
ArtBibliothekKommandozeilenwerkzeugwie das ermittelt wird

vega/altair erreicht einen Gesundheitsindex von 94 von 100 und liegt damit im Bereich Außergewöhnlich. Am stärksten schneidet es bei Community & Adoption (96/100) ab, am schwächsten bei AI Readiness (61/100). Zuletzt vor 10 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt 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 80 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 94 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

VegaOrganisation
517 Follower113 öffentliche Reposseit Apr. 2015

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIaltair6.2.252.993.82067vor 64 Tagendeclarativeinteractivejsonstatisticsvega-litevisualization

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

85Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 10 Tagen
23.5/36Commit-Rhythmus — 34/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 139 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year139
human_commit_share0,9
days_since_last_push10
active_weeks_last_year34

Release-Disziplin

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 36 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 64 Tagen
19.8/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 104,3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten
Verwendete Eingangsdaten
releases_count36
latest_release_tagv6.2.2
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release64
mean_days_between_releases104,3
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?

96Außergewöhnlich · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

96Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
60/60Stars — 10.460 Stars
24.5/25Forks — 866 Forks
11.8/15Watcher — 136 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks866
stars10.460
watchers136
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Community-Gesundheit

92Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (BSD-3-Clause)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
13.5/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
6.3/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges5
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductja
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateja

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 52.993.820 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesaltair
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads52.993.820
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?

73Gut · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

43Schwach
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
10.5/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 53 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 99 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 116 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled99
top_contributor_share0,532

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

85Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
39.6/42Issue-Lösungsquote — 94 % der Issues geschlossen
27.3/30PR-Annahme — 1.578/1.737 entschiedene PRs gemergt
10.8/13Newcomer PR acceptance — 5/6 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
7.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 15/29 approved changesets -- score normalized to 5
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs1.578
open_issues122
closed_issues2.022
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d12
prs_decided_30d14
issue_closed_ratio0,943
closed_unmerged_prs159
first_time_authors_30d5
first_time_prs_merged_30d5
first_time_prs_decided_30d6

Eigentümerschaft & Trägerschaft

74Gut
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
19.5/25Reichweite des Inhabers — 517 Follower von vega
25/25Kontohistorie — 113 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 11 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers517
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginvega
public_repos113
account_age_days4.162

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 64 Tagen
20/20Versionshistorie — 67 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesaltair
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish64

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

82Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

84Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 7 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 — 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_confignein

Dokumentation

80Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://altair-viz.github.io/
10/10Repository-Beschreibung
0/10Topics
0/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topics—
has_wikinein
homepagehttps://altair-viz.github.io/
docs_sitehttps://altair-viz.github.io/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

70Gut · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

62Mittel
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 — 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
3.8/7.5Code-Review — Found 15/29 approved changesets -- score normalized to 5
2.5/2.5Contributors — project has 116 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 — 30 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
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 — 36 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6,2
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection, 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_packages10
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:altair@6.2.2 — das, was die Installation des veröffentlichten Pakets nach sich zieht — mit 10 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.

61Mittel · 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 — 89 von 90 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,989
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

70Gut
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Statische Typprüfung — altair/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
4/10Belegte Agentenpraxis — 2 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 10 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_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configsaltair/py.typed
agent_commit_share0,02
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,1

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

81Exzellent
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (altair/py.typed)
53.9/55Handhabbare Dateigrößen — 9/431 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes1.600.660
source_files_sampled431
oversized_source_files9

Eckdaten

10.460GitHub-Sterne
99Mitwirkende
139Commits, letzte 12 Monate
10Tage seit letztem Push
36Releases
1Bus-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 ★ / 866 ⇿
0Sterne
866Forks
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.

02004006008001.000838162015-092021-032026-08
Major 6Minor 16Patch 14

Jeder Punkt umfasst 10 Tage.

OpenSSF Scorecard 6.2 / 10
6.2Gesamtwert

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 · 2026-08-27 12:11 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-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
5Code-ReviewFound 15/29 approved changesets -- score normalized to 5
10Contributorsproject has 116 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 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
10Security-Policysecurity policy file detected
k. A.Signed-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities36 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 5
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPItyping_extensions>=4.12.0pyproject.toml
PyPIjinja2—pyproject.toml
PyPIjsonschema>=3.0pyproject.toml
PyPIpackaging—pyproject.toml
PyPInarwhals>=2.4.0pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 161

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 5 direkte und 156 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIjinja23.1.6direkt
PyPIjsonschema4.26.0direkt
PyPInarwhals2.17.0direkt
PyPIpackaging26.0direkt
PyPItyping-extensions4.15.0direkt
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIaltair-tiles0.4.0indirekt
PyPIanyio4.12.1indirekt
PyPIanywidget0.9.21indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIarro3-core0.8.0indirekt
PyPIast-serialize0.6.0indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIattrs25.4.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirekt
PyPIbackports-zstd1.3.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirekt
PyPIcertifi2026.1.4indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.4indirekt
PyPIclick8.3.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcoverage7.13.4indirekt
PyPIcryptography46.0.7indirekt
PyPIdebugpy1.8.20indirekt
PyPIdecorator5.2.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIduckdb1.4.4indirekt
PyPIexecnet2.1.2indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfilelock3.24.3indirekt
PyPIgeopandas1.1.2indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhatch1.16.3indirekt
PyPIhatchling1.28.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhyperlink21.0.0indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.1indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel7.2.0indirekt
PyPIipython9.10.0indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIipywidgets8.1.8indirekt
PyPIjaraco-classes3.4.0indirekt
PyPIjaraco-context6.1.0indirekt
PyPIjaraco-functools4.4.0indirekt
PyPIjedi0.19.2indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.8.0indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirekt
PyPIkeyring25.7.0indirekt
PyPIlibrt0.13.0indirekt
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirekt
PyPImdit-py-plugins0.5.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImercantile1.2.1indirekt
PyPImistune3.2.1indirekt
PyPImore-itertools10.8.0indirekt
PyPImslex1.3.0indirekt
PyPImypy2.3.1indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPImyst-parser5.0.0indirekt
PyPInest-asyncio1.6.0indirekt
PyPInumpy2.4.2indirekt
PyPInumpy-typing-compat20251206.2.4indirekt
PyPInumpydoc1.10.0indirekt
PyPIoptype0.15.0indirekt
PyPIpandas3.0.1indirekt
PyPIpandas-stubs3.0.3.260530indirekt
PyPIparso0.8.6indirekt
PyPIpathspec1.0.4indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.2.0indirekt
PyPIplatformdirs4.9.2indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpolars1.38.1indirekt
PyPIpolars-runtime-321.38.1indirekt
PyPIpolars-st0.4.3indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIpsutil6.1.1indirekt
PyPIpsygnal0.15.1indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpyarrow23.0.1indirekt
PyPIpyarrow-stubs20.0.0.20251215indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydata-sphinx-theme0.16.1indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpyogrio0.12.1indirekt
PyPIpyproj3.7.2indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest9.0.3indirekt
PyPIpytest-cov7.0.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpywin32-ctypes0.2.3indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrequests2.33.0indirekt
PyPIrich14.3.3indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIrpds-py0.30.0indirekt
PyPIruff0.16.3indirekt
PyPIscipy1.17.0indirekt
PyPIscipy-stubs1.17.0.2indirekt
PyPIsecretstorage3.5.0indirekt
PyPIshapely2.1.2indirekt
PyPIshellingham1.5.4indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirekt
PyPIsoupsieve2.8.3indirekt
PyPIsphinx9.0.4indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinx-autobuild2025.8.25indirekt
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirekt
PyPIsphinx-design0.7.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIsphinxext-altair0.2.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIstarlette1.2.1indirekt
PyPItaskipy1.14.1indirekt
PyPItomli2.4.0indirekt
PyPItomli-w1.2.0indirekt
PyPItomlkit0.14.0indirekt
PyPItornado6.5.5indirekt
PyPItraitlets5.14.3indirekt
PyPItrove-classifiers2026.1.14.14indirekt
PyPIty0.0.72indirekt
PyPItypes-jsonschema4.26.0.20260202indirekt
PyPItypes-setuptools82.0.0.20260210indirekt
PyPItzdata2025.3indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuserpath1.9.2indirekt
PyPIuv0.11.19indirekt
PyPIuvicorn0.44.0indirekt
PyPIvegafusion2.0.3indirekt
PyPIvirtualenv20.38.0indirekt
PyPIvl-convert-python1.9.0.post1indirekt
PyPIwatchfiles1.1.1indirekt
PyPIwcwidth0.6.0indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirekt
PyPIxyzservices2025.11.0indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 0

Die Installation von pypi:altair@6.2.2 zieht 10 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.

Verwandte Einträge

Geprüfte Repositories, die Katalog-Tags oder Ökosysteme mit vega/altair teilen. Nebeneinander lesen →

96plotly/plotly.pyThe interactive graphing library for Python :sparkles:Außergewöhnlich99mne-tools/mne-pythonMNE: Magnetoencephalography (MEG) and Electroencephalography (EEG) in PythonAußergewöhnlich88supermemoryai/supermemoryMemory and context engine + app that is extremely fast, scalable, and can be run fully locally. The Memory API for the AI era.Exzellent98open-policy-agent/opaOpen Policy Agent (OPA) is an open source, general-purpose policy engine.Außergewöhnlich94apexcharts/apexcharts.js📊 Interactive JavaScript Charts built on SVGAußergewöhnlich94vega/vegaA visualization grammar.Außergewöhnlich

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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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