Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-12 09:18 UTC

vutran1710 / PyrateLimiter

⚔️Python Rate-Limiter using Leaky-Bucket Algorithm Family

PythonMIT★ 523 Sterne⑂ 52 Forksseit Nov. 2019Auf GitHub ansehen ↗

vutran1710/PyrateLimiter erreicht einen Gesundheitsindex von 88 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Engineering Quality (95/100) ab, am schwächsten bei Security (51/100). Zuletzt vor 10 Tagen aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

88
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.

88
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 74 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 88 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

Vu TranPersönliches Konto
66 Follower58 öffentliche Reposseit Apr. 2017Ahoy!

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlichtTags
PyPIpyrate-limiter4.5.07.679.98264vor 12 Tagenaiohttphttpxhttpx2leaky-bucketlimiterraterate-limiterratelimitratelimiterratelimitingrequeststhrottle

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

78Gut · 21 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
28.8/36Push-Aktualität — letzter Push vor 10 Tagen
14.5/36Commit-Rhythmus — 21/52 Wochen mit Commits
17.1/18Commit-Volumen — 79 Commits im letzten Jahr
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 15 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Verwendete Eingangsdaten
commits_last_year79
human_commit_share1
days_since_last_push10
active_weeks_last_year21
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 37 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 12 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 44 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count37
latest_release_tagv4.5.0
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release12
mean_days_between_releases44

Community & Verbreitung

Hat das Projekt Nutzer, Downloads, Aufmerksamkeit und ein einladendes Umfeld für Beitragende?

74Gut · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
44.1/60Stars — 523 Stars
14.2/25Forks — 52 Forks
3.9/15Watcher — 6 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks52
stars523
watchers6
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
Wie die Bewertung erfolgt
22.5/22.5README
22.5/22.5Lizenz — anerkannte Lizenz (MIT)
18/18CONTRIBUTING-Leitfaden
0/13.5Verhaltenskodex
0/7.2Issue-Vorlage
0/6.3PR-Vorlage
Verwendete Eingangsdaten
has_readmeja
has_licenseja
readme_badges6
has_contributingja
has_issue_templatenein
has_code_of_conductnein
readme_badge_servicescodecov.io, shields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
80/80Downloads pro Monat — 7.679.982 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyrate-limiter
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads7.679.982
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?

68Gut · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
8.4/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 62 % der Commits
13.5/13.5Breite der Beitragenden — 27 Beitragende
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 11 contributing companies or organizations
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled27
top_contributor_share0,625
Wie die Bewertung erfolgt
41.7/42Issue-Lösungsquote — 99 % der Issues geschlossen
25.9/30PR-Annahme — 151/175 entschiedene PRs gemergt
13/13Newcomer PR acceptance — 2/2 PRs von Erstbeitragenden in 30 Tagen gemergt
1.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 3/21 approved changesets -- score normalized to 1
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs151
open_issues1
closed_issues127
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d6
prs_decided_30d6
issue_closed_ratio0,992
closed_unmerged_prs24
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2
Wie die Bewertung erfolgt
10/30Organisatorische Trägerschaft — persönliches (Nutzer-)Konto
0/20Verifizierte Domain — für Nutzerkonten nicht anwendbar
13.1/25Reichweite des Inhabers — 66 Follower von vutran1710
24.9/25Kontohistorie — 58 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 9 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers66
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginvutran1710
public_repos58
account_age_days3.443
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Verifizierte Domain. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 12 Tagen
20/20Versionshistorie — 64 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagespyrate-limiter
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish12

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

95Außergewöhnlich · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 1 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black]), setup.cfg ([flake8], [pycodestyle])
9.6/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
18/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 19 out of 21 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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://pyratelimiter.readthedocs.io
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 6 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicspython, rate-limiter, rate-limiting, leaky-bucket, request-rate-limit, rate-limit
has_wikija
homepagehttps://pyratelimiter.readthedocs.io
docs_sitehttps://pyratelimiter.readthedocs.io
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

51Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — keine Daten
2.2/2.5CI-Tests — 19 out of 21 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
0.8/7.5Code-Review — Found 3/21 approved changesets -- score normalized to 1
2.5/2.5Contributors — project has 11 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 — 15 commit(s) and 0 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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 52 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate3,9
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Branch-Protection. 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
0/25Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories — transitive Menge in diesem Bereich nicht von Entwicklungs- und Test-Abhängigkeiten trennbar
0/40Keine offenen Advisories — kein Advisory trägt ein Veröffentlichungsdatum
Verwendete Eingangsdaten
sourceosv
advisories101
affected_packages11
assessed_packages105
unassessed_packages0
affected_by_severitycritical 1, high 3, moderate 6, low 1
direct_affected_packages0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Indirekte Abhängigkeiten ohne bekannte Advisories, Keine offenen Advisories. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert. 105 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.

72Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Agentenanweisungen — keine CLAUDE.md / AGENTS.md / Editor-Regeln
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 78 von 100 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,78
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—
Wie die Bewertung erfolgt
18/18Bootstrap mit einem Befehl — noxfile.py
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black]), setup.cfg ([flake8], [pycodestyle])
11/11Statische Typprüfung — pyrate_limiter/py.typed
10/10Reproduzierbare Umgebung — Dockerfile, 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_dockerfileja
typed_languagenein
bootstrap_filesnoxfile.py
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configspyrate_limiter/py.typed
agent_commit_share0,31
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0
Wie die Bewertung erfolgt
27/45Typprüfbarer Code — Python mit Typprüfungs-Konfiguration (pyrate_limiter/py.typed)
55/55Handhabbare Dateigrößen — 0/65 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes29.470
source_files_sampled65
oversized_source_files0
Wie die Bewertung erfolgt
0/40API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto) — für diese Art von Software nicht anwendbar
0/20MCP-Server — für diese Art von Software nicht anwendbar
40/40Lauffähige Beispiele — examples
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples
has_mcp_signalnein
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): API-Schema (OpenAPI/GraphQL/proto), MCP-Server. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.

Eckdaten

523GitHub-Sterne
27Mitwirkende
79Commits, letzte 12 Monate
10Tage seit letztem Push
37Releases
1Bus-Faktor
1offene 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 ★ / 52 ⇿
0Sterne
52Forks
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.

01020304050605222019-122023-042026-08
Major 2Minor 19Patch 14

Jeder Punkt umfasst 7 Tage.

OpenSSF Scorecard 3.9 / 10
3.9Gesamtwert

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 09:17 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
9CI-Tests19 out of 21 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 9
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
1Code-ReviewFound 3/21 approved changesets -- score normalized to 1
10Contributorsproject has 11 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained15 commit(s) and 0 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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities52 existing vulnerabilities detected
Alle Abhängigkeiten 105

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 0 direkte und 105 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirekt
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirekt
PyPIaiohttp3.12.15indirekt
PyPIaiosignal1.4.0indirekt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIanyio4.10.0indirekt
PyPIargcomplete3.6.2indirekt
PyPIasync-timeout5.0.1indirekt
PyPIattrs25.3.0indirekt
PyPIbabel2.17.0indirekt
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirekt
PyPIbeautifulsoup44.13.4indirekt
PyPIbuild1.3.0indirekt
PyPIcertifi2025.8.3indirekt
PyPIcfgv3.4.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.3indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcolorlog6.9.0indirekt
PyPIcoverage7.10.3indirekt
PyPIdependency-groups1.3.1indirekt
PyPIdistlib0.4.0indirekt
PyPIdocutils0.21.2indirekt
PyPIexceptiongroup1.3.0indirekt
PyPIexecnet2.1.1indirekt
PyPIfilelock3.18.0indirekt
PyPIflake87.3.0indirekt
PyPIflake8-polyfill1.0.2indirekt
PyPIfrozenlist1.7.0indirekt
PyPIfuro2025.7.19indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhttpcore1.0.9indirekt
PyPIhttpcore22.10.0indirekt
PyPIhttpx0.28.1indirekt
PyPIhttpx22.10.0indirekt
PyPIhttpx2-jsfetch1.0indirekt
PyPIidentify2.6.13indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimagesize1.4.1indirekt
PyPIimportlib-metadata8.7.0indirekt
PyPIiniconfig2.1.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirekt
PyPImarkupsafe3.0.2indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImdit-py-plugins0.5.0indirekt
PyPImdurl0.1.2indirekt
PyPImultidict6.6.4indirekt
PyPImyst-parser4.0.1indirekt
PyPInodeenv1.9.1indirekt
PyPInox2025.5.1indirekt
PyPInox-poetry1.2.0indirekt
PyPIpackaging25.0indirekt
PyPIpbr6.1.1indirekt
PyPIplatformdirs4.3.8indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIpre-commit4.3.0indirekt
PyPIpre-commit-uv4.1.4indirekt
PyPIpropcache0.3.2indirekt
PyPIpsycopg3.2.9indirekt
PyPIpsycopg3.3.2indirekt
PyPIpsycopg-binary3.3.2indirekt
PyPIpsycopg-pool3.2.6indirekt
PyPIpycodestyle2.14.0indirekt
PyPIpyflakes3.4.0indirekt
PyPIpygments2.19.2indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest8.4.1indirekt
PyPIpytest-asyncio1.1.0indirekt
PyPIpytest-cov6.2.1indirekt
PyPIpytest-randomly4.0.1indirekt
PyPIpytest-retry1.7.0indirekt
PyPIpytest-xdist3.8.0indirekt
PyPIpyyaml6.0.2indirekt
PyPIredis6.4.0indirekt
PyPIrequests2.32.4indirekt
PyPIroman-numerals-py3.1.0indirekt
PyPIschedule1.2.2indirekt
PyPIsetuptools80.9.0indirekt
PyPIsniffio1.3.1indirekt
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirekt
PyPIsoupsieve2.7indirekt
PyPIsphinx8.1.3indirekt
PyPIsphinx8.2.3indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.0.1indirekt
PyPIsphinx-autodoc-typehints3.2.0indirekt
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2indirekt
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirekt
PyPIsphinxcontrib-apidoc0.6.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-mermaid2.0.2indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPItomli2.2.1indirekt
PyPItomlkit0.13.3indirekt
PyPItruststore0.10.4indirekt
PyPItyping-extensions4.14.1indirekt
PyPItzdata2025.2indirekt
PyPIurllib32.5.0indirekt
PyPIuv0.8.11indirekt
PyPIvirtualenv20.33.1indirekt
PyPIyarl1.20.1indirekt
PyPIzipp3.23.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 11

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 105 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 11 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
aiohttp3.12.15indirektkritisch643.14.3
httpx22.10.0indirekthoch62.12.0
soupsieve2.7indirekthoch42.8.4
urllib32.5.0indirekthoch82.7.0
filelock3.18.0indirektmittel43.20.3
pytest8.4.1indirektmittel29.0.3
requests2.32.4indirektmittel22.33.0
setuptools80.9.0indirektmittel283.0.0
uv0.8.11indirektmittel50.11.15
virtualenv20.33.1indirektmittel220.36.1
pygments2.19.2indirektniedrig22.20.0

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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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.