Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-08-22 11:07 UTC

vlasovskikh / funcparserlib

Recursive descent parsing library for Python based on functional combinators

PythonMIT★ 360 Sterne⑂ 39 Forksseit Apr. 2015Auf GitHub ansehen ↗

#parsing #parser-combinators #functional-programming #python

vlasovskikh/funcparserlib erreicht einen Gesundheitsindex von 9 von 100 und liegt damit im Bereich Kritisch. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (80/100) ab, am schwächsten bei Vitality (10/100). Zuletzt vor 840 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

gesamt / 100

Kritisch

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.

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)

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 46 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 44 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02). Die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen wendet einen Multiplikator von 20 % auf die gewichtete Gesamtgesundheit an und begrenzt sie auf die Obergrenze Gefährdet von 34.

Eigentümerschaft

Andrey VlasovskikhPersönliches Konto

355 Follower21 öffentliche Reposseit Sept. 2009

Dieses Repository gehört einem persönlichen Konto. Ein Projekt mit nur einem Eigentümer trägt ein höheres Kontinuitätsrisiko als ein organisationsgetragenes.

Paket-Ökosysteme

Registry	Paket	Version	Downloads / Monat	Versionen	Zuletzt veröffentlicht
PyPI	funcparserlib	1.0.1	208.312	12	vor 1387 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

10Kritisch · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

1Kritisch

Hinweis auf Verwaisung

Arbeit ist eingegangen, und niemand hat sich darum gekümmert

seit 1007 Tagen kein menschlicher Commitautomatisierte Commits ausgenommenunbeantwortete IssuesOpenSSF Scorecard meldet es als ungepflegt

Stille allein ist nie der Befund — eine kleine, fertige Bibliothek braucht womöglich jahrelang keinen Commit. Dieser Hinweis verlangt beides: lange keinen menschlichen Commit und Pflichten, denen das Projekt sichtbar nicht nachkommt. Automatisierte Commits gelten nicht als Pflege.

Wie Verwaisung bewertet wird

Wie die Bewertung erfolgt

0/36	Push-Aktualität — letzter Push vor 840 Tagen
0/36	Commit-Rhythmus — 0/52 Wochen mit Commits
0/18	Commit-Volumen — 0 Commits im letzten Jahr
0/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

commits_last_year	0
human_commit_share	1
days_since_last_push	840
active_weeks_last_year	0

Release-Disziplin

24Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

16.2/27	Liefert Releases aus — 8 Versions-Tags (keine GitHub-Releases)
0/36	Release-Aktualität — letztes Release vor 1.387 Tagen
5.4/27	Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 692,6 Tage
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — keine Daten

Verwendete Eingangsdaten

releases_count	8
latest_release_tag	1.0.1
releases_from_tags	ja
days_since_latest_release	1.387
mean_days_between_releases	692,6

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?

64Mittel · 17 % des Gesamtindex

Popularität & Verbreitung

61Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

41.4/60	Stars — 360 Stars
13.2/25	Forks — 39 Forks
6.8/15	Watcher — 18 Watcher

Verwendete Eingangsdaten

forks	39
stars	360
watchers	18
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Community-Gesundheit

50Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
0/18	CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5	Verhaltenskodex
0/7.2	Issue-Vorlage
0/6.3	PR-Vorlage

Verwendete Eingangsdaten

has_readme	ja
has_license	ja
readme_badges	2
has_contributing	nein
has_issue_template	nein
has_code_of_conduct	nein
readme_badge_services	shields.io
has_pull_request_template	nein

Ökosystem-Verbreitung (Downloads)

89Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

70.9/80	Downloads pro Monat — 208.312 Downloads/Monat über pypi
0/20	Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen

Verwendete Eingangsdaten

packages	funcparserlib
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	208.312
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?

53Mittel · 23 % des Gesamtindex

Maintainer-Resilienz (Bus-Faktor)

31Gefährdet

Wie die Bewertung erfolgt

9/54	Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
0.9/22.5	Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 96 % der Commits
10.8/13.5	Breite der Beitragenden — 8 Beitragende
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 14 contributing companies or organizations

Verwendete Eingangsdaten

bus_factor	1
contributors_sampled	8
top_contributor_share	0,959

Reaktionsfähigkeit bei Issues & PRs

55Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

35.6/42	Issue-Lösungsquote — 85 % der Issues geschlossen
12/30	PR-Annahme — 8/20 entschiedene PRs gemergt
0/13	Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/10 approved changesets -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

merged_prs	8
open_issues	9
closed_issues	50
prs_merged_7d	0
prs_decided_7d	0
prs_merged_30d	0
prs_decided_30d	0
issue_closed_ratio	0,847
closed_unmerged_prs	12
first_time_authors_30d	0
first_time_prs_merged_30d	0
first_time_prs_decided_30d	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eigentümerschaft & Trägerschaft

63Mittel

Wie die Bewertung erfolgt

10/30	Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20	Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
18.3/25	Reichweite des Inhabers — 355 Follower von vlasovskikh
21.8/25	Kontohistorie — 21 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 16 Jahre

Verwendete Eingangsdaten

followers	355
owner_type	User
is_verified	—
owner_login	vlasovskikh
public_repos	21
account_age_days	6.185

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

69Gut

Wie die Bewertung erfolgt

25/25	Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
4/35	Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 1.387 Tagen
20/20	Versionshistorie — 12 veröffentlichte Versionen
20/20	Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen

Verwendete Eingangsdaten

packages	funcparserlib
ecosystems	pypi
any_deprecated	nein
min_days_since_publish	1.387

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

80Exzellent · 19 % des Gesamtindex

Engineering-Praktiken

74Gut

Wie die Bewertung erfolgt

24/24	CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24	Tests vorhanden
16/16	Linter-Konfiguration — tox.ini
9.6/9.6	Pre-Commit-Hooks
0/6.4	.editorconfig
0/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_ci	ja
has_tests	ja
has_editorconfig	nein
has_linter_config	ja
has_precommit_config	ja

Dokumentation

90Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

30/30	README
25/25	Dokumentationsverzeichnis
15/15	Dokumentations-/Homepage-Site — https://funcparserlib.pirx.ru
10/10	Repository-Beschreibung
10/10	Topics — 4 Topics
0/10	Wiki

Verwendete Eingangsdaten

topics	parsing, parser-combinators, functional-programming, python
has_wiki	nein
homepage	https://funcparserlib.pirx.ru
docs_site	https://funcparserlib.pirx.ru
has_readme	ja
has_docs_dir	ja
has_description	ja

Sicherheit

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

24Gefährdet · 16 % des Gesamtindex

Sicherheitslage

5Kritisch

Jurisdiktionsrisiko-Warnung

Exposition gegenüber einer Hochrisikojurisdiktion erkannt

1 software.redFlag.role.ownerRussia1 Profile wichtiger MitwirkenderRussia

Grundlage sind selbst veröffentlichte öffentliche Profilstandorte. Dieses Governance-Signal bestimmt weder Nationalität, Staatsangehörigkeit, Absicht, Sanktionsstatus noch persönliche Vertrauenswürdigkeit.

So wird Jurisdiktionsexposition bewertet

Wie die Bewertung erfolgt

7.5/7.5	Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5	Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
0/2.5	CI-Tests — 0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5	Code-Review — Found 0/10 approved changesets -- score normalized to 0
2.5/2.5	Contributors — project has 14 contributing companies or organizations
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5	Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Lizenz — license file detected
0/7.5	Maintained — 0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
0/5	Packaging — keine Daten
0/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0/5	SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5	Security-Policy — security policy file not detected
0/7.5	Signed-Releases — keine Daten
0/7.5	Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5	Vulnerabilities — 32 existing vulnerabilities detected

Verwendete Eingangsdaten

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	16
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	2
scorecard_aggregate	2,4
high_risk_jurisdiction_cap	34
high_risk_jurisdiction_multiplier	20
security_posture_after_multiplier	5
security_posture_before_jurisdiction	24

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Packaging, Signed-Releases. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. Die Richtlinie für Hochrisikojurisdiktionen wendet einen Multiplikator von 20 % an und begrenzt die Sicherheitslage auf die Obergrenze Gefährdet von 34.

Abhängigkeits-Advisories

100Außergewöhnlich

Wie die Bewertung erfolgt

35/35	Direkte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — keine direkte Abhängigkeit trägt ein bekanntes Advisory
0/25	Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40	Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum

Verwendete Eingangsdaten

source	osv
advisories	63
affected_packages	13
assessed_packages	50
unassessed_packages	0
affected_by_severity	critical 1, high 8, moderate 3, low 1
direct_affected_packages	0

Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 50 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. Dieses Repository veröffentlicht kein Paket, das der Index auflöst; bewertet wurde daher der Abhängigkeitsgraph des Repositorys. Dieser Graph vermischt Entwicklungs- und Test-Pins mit ausgelieferten Abhängigkeiten, daher werden nur die deklarierten Laufzeit-Abhängigkeiten bewertet; transitive Befunde werden als Kontext ausgewiesen und fließen nicht in die Bewertung ein. 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.

51Mittel · 4 % des Gesamtindex

AI-Agentenkontext & Leitlinien

8Kritisch

Wie die Bewertung erfolgt

0/45	Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15	Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
8.5/40	Lesbare Commit-Historie — 16 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)

Verwendete Eingangsdaten

has_llms_txt	nein
llms_txt_url	—
legible_history_share	0,16
agent_instruction_files	—
agent_instruction_max_bytes	—

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

72Gut

Wie die Bewertung erfolgt

18/18	Bootstrap mit einem Befehl — Makefile
22/22	Automatisierte Tests
11/11	Lint-/Format-Konfiguration — tox.ini
11/11	Statische Typprüfung — funcparserlib/py.typed, mypy.ini
10/10	Reproduzierbare Umgebung — lockfile
0/10	Belegte Agentenpraxis — keine von Agenten verfassten Commits unter den letzten 100
0/8	Automatisierte Wartung — keine automatisierten Abhängigkeits-Updates beobachtet
0/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0

Verwendete Eingangsdaten

has_nix	nein
has_tests	ja
lockfiles	poetry.lock
has_dockerfile	nein
typed_language	nein
bootstrap_files	Makefile
has_devcontainer	nein
has_linter_config	ja
typecheck_configs	funcparserlib/py.typed, mypy.ini
agent_commit_share	0
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0

AI-Code-Lesbarkeit für Modelle

82Exzellent

Wie die Bewertung erfolgt

27/45	Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (funcparserlib/py.typed, mypy.ini)
55/55	Handhabbare Dateigrößen — 0/10 Quelldateien über 60 KB

Verwendete Eingangsdaten

primary_language	Python
largest_source_bytes	29.019
source_files_sampled	10
oversized_source_files	0

Eckdaten

360GitHub-Sterne

8Mitwirkende

0Commits, letzte 12 Monate

840Tage seit letztem Push

8Releases

1Bus-Faktor

9offene 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 ★ / 39 ⇿

0Sterne

39Forks

2Releases

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.

Major 1Minor 0Patch 1

Jeder Punkt umfasst 11 Tage.

OpenSSF Scorecard 2.4 / 10

2.4Gesamtwert

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 · 2026-08-22 11:07 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
0	Branch-Protection	branch protection not enabled on development/release branches
0	CI-Tests	0 out of 1 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 0
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0	Code-Review	Found 0/10 approved changesets -- score normalized to 0
10	Contributors	project has 14 contributing companies or organizations
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
0	Dependency-Update-Tool	no update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
0	Maintained	0 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 0
k. A.	Packaging	packaging workflow not detected
0	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
0	SAST	SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0	Security-Policy	security policy file not detected
k. A.	Signed-Releases	no releases found
0	Token-Permissions	detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0	Vulnerabilities	32 existing vulnerabilities detected

Alle Abhängigkeiten 50

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 50 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

Registry	Paket	Version	Beziehung
PyPI	babel	`2.13.1`	indirekt
PyPI	cachetools	`5.3.2`	indirekt
PyPI	certifi	`2023.11.17`	indirekt
PyPI	cfgv	`3.4.0`	indirekt
PyPI	chardet	`5.2.0`	indirekt
PyPI	charset-normalizer	`3.3.2`	indirekt
PyPI	click	`8.1.7`	indirekt
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirekt
PyPI	distlib	`0.3.7`	indirekt
PyPI	filelock	`3.13.1`	indirekt
PyPI	ghp-import	`2.1.0`	indirekt
PyPI	griffe	`0.38.0`	indirekt
PyPI	identify	`2.5.32`	indirekt
PyPI	idna	`3.4`	indirekt
PyPI	importlib-metadata	`6.8.0`	indirekt
PyPI	jinja2	`3.1.2`	indirekt
PyPI	markdown	`3.5.1`	indirekt
PyPI	markupsafe	`2.1.3`	indirekt
PyPI	mergedeep	`1.3.4`	indirekt
PyPI	mkdocs	`1.5.3`	indirekt
PyPI	mkdocs-autorefs	`0.5.0`	indirekt
PyPI	mkdocs-material	`9.4.9`	indirekt
PyPI	mkdocs-material-extensions	`1.3`	indirekt
PyPI	mkdocstrings	`0.24.0`	indirekt
PyPI	mkdocstrings-python	`1.7.4`	indirekt
PyPI	nodeenv	`1.8.0`	indirekt
PyPI	packaging	`23.2`	indirekt
PyPI	paginate	`0.5.6`	indirekt
PyPI	pathspec	`0.11.2`	indirekt
PyPI	platformdirs	`3.11.0`	indirekt
PyPI	pluggy	`1.3.0`	indirekt
PyPI	pre-commit	`3.5.0`	indirekt
PyPI	pygments	`2.17.0`	indirekt
PyPI	pymdown-extensions	`10.4`	indirekt
PyPI	pyproject-api	`1.6.1`	indirekt
PyPI	python-dateutil	`2.8.2`	indirekt
PyPI	pytz	`2023.3.post1`	indirekt
PyPI	pyyaml	`6.0.1`	indirekt
PyPI	pyyaml-env-tag	`0.1`	indirekt
PyPI	regex	`2023.10.3`	indirekt
PyPI	requests	`2.31.0`	indirekt
PyPI	setuptools	`68.2.2`	indirekt
PyPI	six	`1.16.0`	indirekt
PyPI	tomli	`2.0.1`	indirekt
PyPI	tox	`4.11.3`	indirekt
PyPI	typing-extensions	`4.8.0`	indirekt
PyPI	urllib3	`2.1.0`	indirekt
PyPI	virtualenv	`20.24.6`	indirekt
PyPI	watchdog	`3.0.0`	indirekt
PyPI	zipp	`3.17.0`	indirekt

Abhängigkeits-Advisories 13

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 50 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 13 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

Paket	Version	Beziehung	Schweregrad	Advisories	Behoben in
virtualenv	`20.24.6`	indirekt	kritisch	4	`20.36.1`
certifi	`2023.11.17`	indirekt	hoch	2	`2024.7.4`
click	`8.1.7`	indirekt	hoch	1	`8.3.3`
idna	`3.4`	indirekt	hoch	4	`3.15`
jinja2	`3.1.2`	indirekt	hoch	10	`3.1.6`
markdown	`3.5.1`	indirekt	hoch	2	`3.8.1`
pymdown-extensions	`10.4`	indirekt	hoch	8	`11.0.1`
setuptools	`68.2.2`	indirekt	hoch	6	`83.0.0`
urllib3	`2.1.0`	indirekt	hoch	12	`2.7.0`
filelock	`3.13.1`	indirekt	mittel	4	`3.20.3`
requests	`2.31.0`	indirekt	mittel	6	`2.33.0`
zipp	`3.17.0`	indirekt	mittel	2	`3.19.1`
pygments	`2.17.0`	indirekt	niedrig	2	`2.20.0`

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 v0.34.0 — vollständige Methodik · Metriken-Wiki.

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

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