Öffentliches Register
Software-GesundheitsberichtSchema 0.34.0 · Metriken 2.10.0 · 2026-09-28 19:58 UTC

waikato-ahuora-smart-energy-systems / OpenPinch

A comprehensive tool for advanced pinch analysis, total site integration, heat pump integration, and heat exchanger network synthesis.

PythonMIT★ 12 Sterne⑂ 1 Forkseit Aug. 2025Auf GitHub ansehen ↗
ArtKommandozeilenwerkzeugBibliothekwie das ermittelt wird

waikato-ahuora-smart-energy-systems/OpenPinch erreicht einen Gesundheitsindex von 83 von 100 und liegt damit im Bereich Exzellent. Am stärksten schneidet es bei Vitality (92/100) ab, am schwächsten bei Community & Adoption (39/100). Zuletzt heute aktualisiert. Ein einzelner Mitwirkender trägt den Großteil der jüngsten Arbeit.

83
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.

83
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 70 wird auf der veröffentlichten Indexskala auf 83 kalibriert (Register-Kalibrierung 2026-08-02).

Eigentümerschaft

14 Follower15 öffentliche Reposseit Dez. 2020

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

Paket-Ökosysteme

RegistryPaketVersionDownloads / MonatVersionenZuletzt veröffentlicht
PyPIOpenPinch0.6.133.56770vor 0 Tagen

Metriken nach Kategorie

Vitalität

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

92Exzellent · 21 % des Gesamtindex

Entwicklungsaktivität

93Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
36/36Push-Aktualität — letzter Push vor 0 Tagen
29.1/36Commit-Rhythmus — 42/52 Wochen mit Commits
18/18Commit-Volumen — 850 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_year850
human_commit_share0,93
days_since_last_push0
active_weeks_last_year42
Wie die Bewertung erfolgt
27/27Liefert Releases aus — 15 Releases veröffentlicht
36/36Release-Aktualität — letztes Release vor 0 Tagen
27/27Release-Rhythmus — ein Release etwa alle 3 Tage
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Verwendete Eingangsdaten
releases_count15
latest_release_tagv0.6.13
releases_from_tagsnein
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases3

Community & Verbreitung

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

39Schwach · 17 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
16.9/60Stars — 12 Stars
0/25Forks — 1 Forks
0/15Watcher — 0 Watcher
Verwendete Eingangsdaten
forks1
stars12
watchers0
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history
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_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatenein
Wie die Bewertung erfolgt
47.4/80Downloads pro Monat — 3.567 Downloads/Monat über pypi
0/20Abhängige in der Registry — von diesem Ökosystem nicht ausgewiesen
Verwendete Eingangsdaten
packagesOpenPinch
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3.567
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?

59Mittel · 23 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
9/54Bus-Faktor — 1 Beitragende decken die Hälfte aller Commits ab
2/22.5Commit-Verteilung — wichtigste beitragende Person verfasste 91 % der Commits
9.5/13.5Breite der Beitragenden — 7 Beitragende
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Verwendete Eingangsdaten
bus_factor1
contributors_sampled7
top_contributor_share0,912
Wie die Bewertung erfolgt
0/42Issue-Lösungsquote — keine Issues oder keine Daten
28.9/30PR-Annahme — 109/113 entschiedene PRs gemergt
0/13Newcomer PR acceptance — kein PR eines Erstbeitragenden in 30 Tagen entschieden
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
Verwendete Eingangsdaten
merged_prs109
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d11
prs_decided_7d13
prs_merged_30d20
prs_decided_30d22
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs4
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Von der Bewertung ausgeschlossen (keine Daten oder nicht anwendbar): Issue-Lösungsquote, Newcomer PR acceptance. Die verbleibenden Gewichte wurden renormalisiert.
Wie die Bewertung erfolgt
30/30Organisatorische Trägerschaft — im Besitz einer Organisation
0/20Verifizierte Domain
8.5/25Reichweite des Inhabers — 14 Follower von waikato-ahuora-smart-energy-systems
20.4/25Kontohistorie — 15 öffentliche Repos, Kontoalter ca. 5 Jahre
Verwendete Eingangsdaten
followers14
owner_typeOrganization
is_verifiednein
owner_loginwaikato-ahuora-smart-energy-systems
public_repos15
account_age_days2.121

Paketpflege

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
25/25Veröffentlicht & auflösbar — 1 Paket(e) auf pypi
35/35Veröffentlichungsaktualität — letzte Veröffentlichung vor 0 Tagen
20/20Versionshistorie — 70 veröffentlichte Versionen
20/20Nicht veraltet — aktiv, nicht veraltet oder zurückgezogen
Verwendete Eingangsdaten
packagesOpenPinch
ecosystemspypi
any_deprecatednein
min_days_since_publish0

Engineering-Qualität

Sind grundlegende Engineering- und Dokumentationspraktiken vorhanden?

90Exzellent · 19 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
24/24CI-Workflows — 3 Workflow(s)
24/24Tests vorhanden
16/16Linter-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
0/9.6Pre-Commit-Hooks
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 4 out of 4 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

100Außergewöhnlich
Wie die Bewertung erfolgt
30/30README
25/25Dokumentationsverzeichnis
15/15Dokumentations-/Homepage-Site — https://openpinch.readthedocs.io/en/latest/
10/10Repository-Beschreibung
10/10Topics — 13 Topics
10/10Wiki
Verwendete Eingangsdaten
topicsenergy-efficiency, heat-exchanger, heat-exchanger-network, heat-pump, mathematical-programming, mechanical-engineering, mixed-integer-nonlinear-programming, multi-period-optimization, pinch-analysis, process-engineering, process-integration, process-optimization, total-site-integration
has_wikija
homepagehttps://openpinch.readthedocs.io/en/latest/
docs_sitehttps://openpinch.readthedocs.io/en/latest/
has_readmeja
has_docs_dirja
has_descriptionja

Sicherheit

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

62Mittel · 16 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
6/7.5Binary-Artifacts — binaries present in source code
0.8/7.5Branch-Protection — branch protection is not maximal on development and all release branches
2.5/2.5CI-Tests — 4 out of 4 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
0/7.5Code-Review — Found 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
1.5/2.5Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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
5/5Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
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.
7.5/7.5Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0/7.5Vulnerabilities — 44 existing vulnerabilities detected
Verwendete Eingangsdaten
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated18
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive0
scorecard_aggregate5,3

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
advisories80
affected_packages4
assessed_packages150
unassessed_packages2
affected_by_severitycritical 3, high 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. 150 aufgelöste Abhängigkeiten wurden mit OSV abgeglichen. 2 konnten nicht bewertet werden — keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste. 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.

77Gut · 4 % des Gesamtindex
Wie die Bewertung erfolgt
45/45Agentenanweisungen — AGENTS.md
0/15Maschinenlesbare Doku (llms.txt)
40/40Lesbare Commit-Historie — 71 von 93 menschlichen Commits benennen ihre Absicht (strukturierter Betreff oder erläuternder Text)
Verwendete Eingangsdaten
has_llms_txtnein
llms_txt_url—
legible_history_share0,763
agent_instruction_filesAGENTS.md
agent_instruction_max_bytes25.031
Wie die Bewertung erfolgt
0/18Bootstrap mit einem Befehl
22/22Automatisierte Tests
11/11Lint-/Format-Konfiguration — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black])
0/11Statische Typprüfung
10/10Reproduzierbare Umgebung — lockfile
10/10Belegte Agentenpraxis — 55 der letzten 100 Commits von Agenten verfasst oder ihnen zugeschrieben
8/8Automatisierte Wartung — 1 der letzten 100 Commits sind automatisierte Abhängigkeits-Updates
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Verwendete Eingangsdaten
has_nixnein
has_testsja
lockfilesuv.lock
has_dockerfilenein
typed_languagenein
bootstrap_files—
has_devcontainernein
has_linter_configja
typecheck_configs—
agent_commit_share0,55
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,01
Wie die Bewertung erfolgt
0/45Typprüfbarer Code — Python ohne Typprüfungs-Konfiguration
54.6/55Handhabbare Dateigrößen — 5/617 Quelldateien über 60 KB
Verwendete Eingangsdaten
primary_languagePython
largest_source_bytes107.968
source_files_sampled617
oversized_source_files5
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, notebooks
Verwendete Eingangsdaten
example_dirsexamples, notebooks
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

12GitHub-Sterne
7Mitwirkende
850Commits, letzte 12 Monate
0Tage seit letztem Push
15Releases
1Bus-Faktor
0offene Issues
PyPIPaket-Ökosysteme

Warnungen zur Datenerhebung

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:OpenPinch@0.6.13; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Weitere Details

OpenSSF Scorecard 5.3 / 10
5.3Gesamtwert

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 · 2026-09-28 19:58 UTC

8Binary-Artifactsbinaries present in source code
1Branch-Protectionbranch protection is not maximal on development and all release branches
10CI-Tests4 out of 4 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/4 approved changesets -- score normalized to 0
6Contributorsproject has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
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
10Pinned-Dependenciesall dependencies are pinned
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.
10Token-PermissionsGitHub workflow tokens follow principle of least privilege
0Vulnerabilities44 existing vulnerabilities detected
Direkte Abhängigkeiten 6
RegistryPaketVersionsvorgabeManifest
PyPInumpy<3pyproject.toml
PyPIpint<1pyproject.toml
PyPIpandas<3pyproject.toml
PyPICoolProp>=8pyproject.toml
PyPIpydantic<3pyproject.toml
PyPIscipy<2pyproject.toml
Alle Abhängigkeiten 152

Vollständig aufgelöster Abhängigkeitssatz aus dem GitHub-Abhängigkeitsgraphen: 6 direkte und 146 indirekte (transitive) Pakete. Die transitive Hülle ist vollständig, wenn das Repository eine Lockfile eincheckt.

RegistryPaketVersionBeziehung
PyPIcoolprop8.0.0direkt
PyPInumpy2.4.6direkt
PyPIpandas2.3.3direkt
PyPIpint0.25.3direkt
PyPIpydantic2.13.4direkt
PyPIscipy1.18.0direkt
PyPIalabaster1.0.0indirekt
PyPIaltair6.2.1indirekt
PyPIannotated-types0.7.0indirekt
PyPIanyio4.14.0indirekt
PyPIappnope0.1.4indirekt
PyPIastroid4.0.4indirekt
PyPIasttokens3.0.1indirekt
PyPIattrs26.1.0indirekt
PyPIbabel2.18.0indirekt
PyPIblack26.5.1indirekt
PyPIblinker1.9.0indirekt
PyPIbuild1.5.0indirekt
PyPIcachetools7.1.4indirekt
PyPIcertifi2026.6.17indirekt
PyPIcffi2.0.0indirekt
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirekt
PyPIchoreographer1.3.0indirekt
PyPIclick8.4.1indirekt
PyPIcolorama0.4.6indirekt
PyPIcomm0.2.3indirekt
PyPIcontourpy1.3.3indirekt
PyPIcoverage7.14.3indirekt
PyPIcycler0.12.1indirekt
PyPIdebugpy1.8.21indirekt
PyPIdecorator5.3.1indirekt
PyPIdill0.4.1indirekt
PyPIdocutils0.22.4indirekt
PyPIet-xmlfile2.0.0indirekt
PyPIexecuting2.2.1indirekt
PyPIfastjsonschema2.21.2indirekt
PyPIflexcache0.3indirekt
PyPIflexparser0.4indirekt
PyPIfluprodia4.2indirekt
PyPIfonttools4.63.0indirekt
PyPIgekko1.3.2indirekt
PyPIgitdb4.0.12indirekt
PyPIgitpython3.1.50indirekt
PyPIgraphviz0.21indirekt
PyPIh110.16.0indirekt
PyPIhatchling1.30.1indirekt
PyPIhttptools0.8.0indirekt
PyPIhypothesis6.156.6indirekt
PyPIidaes-pse2.11.0indirekt
PyPIidna3.18indirekt
PyPIimagesize2.0.0indirekt
PyPIiniconfig2.3.0indirekt
PyPIipykernel7.3.0indirekt
PyPIipython9.14.1indirekt
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirekt
PyPIisort8.0.1indirekt
PyPIitsdangerous2.2.0indirekt
PyPIjedi0.20.0indirekt
PyPIjeepney0.9.0indirekt
PyPIjinja23.1.6indirekt
PyPIjsonschema4.26.0indirekt
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirekt
PyPIjupyter-client8.9.1indirekt
PyPIjupyter-core5.9.1indirekt
PyPIkaleido1.3.0indirekt
PyPIkiwisolver1.5.0indirekt
PyPIlogistro2.0.1indirekt
PyPImarkupsafe3.0.3indirekt
PyPImatplotlib3.11.0indirekt
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirekt
PyPImccabe0.7.0indirekt
PyPImpmath1.3.0indirekt
PyPImypy-extensions1.1.0indirekt
PyPInarwhals2.22.1indirekt
PyPInbformat5.10.4indirekt
PyPInest-asyncio21.7.2indirekt
PyPInetworkx3.6.1indirekt
PyPIopenpinch0.6.13indirekt
PyPIopenpyxl3.1.5indirekt
PyPIorjson3.11.9indirekt
PyPIpackaging26.2indirekt
PyPIparso0.8.7indirekt
PyPIpathspec1.1.1indirekt
PyPIpexpect4.9.0indirekt
PyPIpillow12.2.0indirekt
PyPIplatformdirs4.10.0indirekt
PyPIplotly6.8.0indirekt
PyPIpluggy1.6.0indirekt
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirekt
PyPIprotobuf7.35.1indirekt
PyPIpsutil7.2.2indirekt
PyPIptyprocess0.7.0indirekt
PyPIpure-eval0.2.3indirekt
PyPIpyarrow24.0.0indirekt
PyPIpycparser3.0indirekt
PyPIpydantic-core2.46.4indirekt
PyPIpydeck0.9.2indirekt
PyPIpygments2.20.0indirekt
PyPIpylint4.0.6indirekt
PyPIpyomo6.10.1indirekt
PyPIpyparsing3.3.2indirekt
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirekt
PyPIpytest9.1.1indirekt
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirekt
PyPIpython-multipart0.0.32indirekt
PyPIpytokens0.4.1indirekt
PyPIpytz2026.2indirekt
PyPIpyxlsb1.0.10indirekt
PyPIpyyaml6.0.3indirekt
PyPIpyzmq27.1.0indirekt
PyPIreferencing0.37.0indirekt
PyPIrequests2.34.2indirekt
PyPIroman-numerals4.1.0indirekt
PyPIrpds-py2026.5.1indirekt
PyPIruff0.15.18indirekt
PyPIsimplejson4.1.1indirekt
PyPIsix1.17.0indirekt
PyPIsmmap5.0.3indirekt
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirekt
PyPIsortedcontainers2.4.0indirekt
PyPIsphinx—indirekt
PyPIsphinx9.1.0indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme—indirekt
PyPIsphinx-rtd-theme3.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirekt
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirekt
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirekt
PyPIstack-data0.6.3indirekt
PyPIstarlette1.3.1indirekt
PyPIstreamlit1.58.0indirekt
PyPIsympy1.14.0indirekt
PyPItabulate0.10.0indirekt
PyPItenacity9.1.4indirekt
PyPItespy0.11.2indirekt
PyPItoml0.10.2indirekt
PyPItomlkit0.15.0indirekt
PyPItornado6.5.7indirekt
PyPItraitlets5.15.1indirekt
PyPItrove-classifiers2026.6.1.19indirekt
PyPItyping-extensions4.15.0indirekt
PyPItyping-inspection0.4.2indirekt
PyPItzdata2026.2indirekt
PyPIurllib32.7.0indirekt
PyPIuvicorn0.49.0indirekt
PyPIwakepy1.0.0indirekt
PyPIwatchdog6.0.0indirekt
PyPIwcwidth0.8.1indirekt
PyPIwebsockets16.0indirekt
Abhängigkeits-Advisories 4

Dieses Repository veröffentlicht kein vom Index auflösbares Paket, daher wurde sein eigener Abhängigkeitsgraph bewertet – 150 Pakete, darunter auch Entwicklungs- und Test-Pins, die nie ausgeliefert werden: 4 tragen bekannte Advisories, davon 0 direkte. 2 konnten nicht bewertet werden – keine aufgelöste Version, ein nicht unterstütztes Ökosystem, oder außerhalb der ausgewiesenen Paketliste.

PaketVersionBeziehungSchweregradAdvisoriesBehoben in
anyio4.14.0indirektkritisch34.14.2
gitpython3.1.50indirektkritisch473.1.60
pillow12.2.0indirektkritisch2612.3.0
tornado6.5.7indirekthoch46.5.8

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.