Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-05 21:36 UTC

ArturSepp / QuantInvestStrats

qis - performance analytics, portfolio backtesting, risk analysis, and factsheet reporting in Python.

PythonMIT★ 628 estrellas⑂ 71 forksdesde dic 2022Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#asset-management#investment-analysis#portfolio-optimization#quantitative-finance#python#portfolio-risk-management#performance-attribution#data-analysis#data-visualization

ArturSepp/QuantInvestStrats tiene un índice de salud de 91 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (90/100) y la más baja, Sustainability & Governance (66/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

91
global / 100
Excelente

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

91
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

El resultado global ponderado 77 se calibra a 91 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Artur SeppCuenta personal
299 seguidores12 repositorios públicosdesde may 2018LGT Private Banking

Este repositorio pertenece a una cuenta personal. Un proyecto con un único propietario conlleva más riesgo de continuidad que uno respaldado por una organización.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
PyPIqis5.22.210.499203hace 0 díasquantitative-financeinvestment-strategiesportfolio-analyticsfinancial-data-visualizationbacktestingperformance-attributionrisk-analysisfinancial-statisticstrading-strategiesportfolio-optimizationsystematic-strategiesvolatility

Métricas por categoría

Vitalidad

¿Está vivo el proyecto: se escribe código y se publican versiones?

88Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

86Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
21.5/36Cadencia de commits — 31/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 353 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year353
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year31

Disciplina de publicación

90Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 32 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 0 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~3 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count32
latest_release_tagv5.22.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release0
mean_days_between_releases3

Comunidad y Adopción

¿Tiene el proyecto usuarios, descargas, atención y unas condiciones acogedoras para quienes contribuyen?

71Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

68Bueno
Cómo se puntúa
45.4/60Estrellas — 628 estrellas
15.4/25Forks — 71 forks
6.7/15Observadores — 17 observadores
Datos de entrada utilizados
forks71
stars628
watchers17
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

77Bueno
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (MIT)
18/18Guía CONTRIBUTING
0/13.5Código de conducta
0/7.2Plantilla de issues
6.3/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges5
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesgithub.com, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatesí

Adopción en el ecosistema (descargas)

67Bueno
Cómo se puntúa
53.6/80Descargas mensuales — 10.499 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesqis
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads10.499
unverified_packages_excluded—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependientes en el registro. Los pesos restantes se han renormalizado.

Sostenibilidad y Gobernanza

¿Sobrevivirá el proyecto a sus personas: factor bus, capacidad de respuesta, quién lo respalda y mantenimiento del paquete?

66Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

29En riesgo
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
4.4/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 80% de los commits
9.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 7 contribuyentes
6/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 2 contributing companies or organizations -- score normalized to 6
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled7
top_contributor_share0,804

Capacidad de respuesta a issues y PR

91Excelente
Cómo se puntúa
42/42Resolución de issues — 100% de issues cerradas
30/30Aceptación de PR — 63/63 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance — 2/2 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
6/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 9/21 approved changesets -- score normalized to 4
Datos de entrada utilizados
merged_prs63
open_issues0
closed_issues5
prs_merged_7d23
prs_decided_7d23
prs_merged_30d60
prs_decided_30d60
issue_closed_ratio1
closed_unmerged_prs0
first_time_authors_30d2
first_time_prs_merged_30d2
first_time_prs_decided_30d2

Propiedad y custodia

60Moderado
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
17.8/25Alcance del propietario — 299 seguidores de ArturSepp
20.1/25Trayectoria — 12 repos públicos, cuenta de ~8 años
Datos de entrada utilizados
followers299
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginArturSepp
public_repos12
account_age_days3019
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dominio verificado. Los pesos restantes se han renormalizado.

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 0 días
20/20Historial de versiones — 203 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesqis
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish0

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

90Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

84Excelente
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 5 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configno

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://quantinveststrats.readthedocs.io/en/latest/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 9 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsasset-management, investment-analysis, portfolio-optimization, quantitative-finance, python, portfolio-risk-management, performance-attribution, data-analysis, data-visualization
has_wikisí
homepagehttps://quantinveststrats.readthedocs.io/en/latest/
docs_sitehttps://quantinveststrats.readthedocs.io/en/latest/
has_readmesí
has_docs_dirsí
has_descriptionsí

Seguridad

¿Son sólidas las prácticas visibles de seguridad y de cadena de suministro, sin exposición jurisdiccional de alto riesgo sin resolver?

70Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

62Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches
2.5/2.5CI-Tests — 9 out of 9 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
3/7.5Code-Review — Found 9/21 approved changesets -- score normalized to 4
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
2.5/2.5Licencia — license file detected
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
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
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate6,2
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Packaging. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional
Cómo se puntúa
35/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages202
unassessed_packages31
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos, Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 202 dependencias resueltas con OSV. 31 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido o fuera de la lista de paquetes informada. Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, por lo que se evaluó en su lugar el grafo de dependencias del repositorio. Ese grafo mezcla fijaciones de desarrollo y prueba con las dependencias distribuidas, de modo que solo se puntúan las dependencias declaradas en tiempo de ejecución; los hallazgos transitivos se informan como contexto y quedan excluidos de la puntuación. No se analiza la alcanzabilidad.

Preparación para IA

¿Hasta qué punto está el repositorio preparado para desarrollarse y mantenerse con agentes de codificación de IA? Tiene un peso deliberadamente pequeño (4%): las herramientas para agentes son una señal real de mantenimiento, pero un repositorio sin ninguna puede alcanzar igualmente 100/100.

72Bueno · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

84Excelente
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
38.9/40Historial de commits legible — 73 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,73
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes20.599

Bucle de verificación (compilación / pruebas / verificación de tipos)

58Moderado
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
5/8Mantenimiento automatizado — automatización de dependencias configurada, no observada en los commits muestreados
10/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — all dependencies are pinned
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

54Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
54.3/55Tamaños de archivo manejables — 5/390 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes98.845
source_files_sampled390
oversized_source_files5

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40Ejemplos ejecutables — examples, notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, notebooks
has_mcp_signalno
api_schema_files—
interfaces_expected_of—
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto), Servidor MCP. Los pesos restantes se han renormalizado.

Datos clave

628estrellas de GitHub
7contribuidores
353commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
32versiones publicadas
1factor bus
0issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • deps.dev does not index pypi:qis@5.22.2; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 71 ⇿
0Estrellas
71Forks
27Versiones

Cuándo se añadió cada estrella y fork, recopilado de GitHub y agrupado por día. El crecimiento acumulado se sitúa justo encima de las adiciones diarias que lo componen, de modo que ambos se leen en conjunto: la acumulación orgánica sostenida no se parece en nada a un pico abrupto y efímero. Cuando esa diferencia es medible, se informa como autenticidad del crecimiento.

01325385063757142023-092025-022026-08
Mayor 0Menor 12Parche 15

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 6.2 / 10
6.2agregado

Evaluación de seguridad independiente y agnóstica en cuanto a herramientas, procedente del proyecto de código abierto OpenSSF Scorecard. Cada comprobación premia una práctica de seguridad, no la herramienta de un proveedor concreto. Las comprobaciones que Scorecard no pudo determinar se marcan como n/d y se excluyen de la puntuación de seguridad (nunca se cuentan como cero).Scorecard v5.5.0 · 2026-09-05 21:35 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests9 out of 9 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
4Code-ReviewFound 9/21 approved changesets -- score normalized to 4
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
n/dPackagingpackaging workflow not 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
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 9
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPInumba>=0.63.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.12.0pyproject.toml
PyPIstatsmodels>=0.14.0pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.0pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.8.0pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.13.0pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.0pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0pyproject.toml
Todas las dependencias 233

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 24 paquetes directos y 209 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPImatplotlib—directa
PyPImatplotlib3.10.9directa
PyPImatplotlib3.11.1directa
PyPInumba—directa
PyPInumba0.67.0directa
PyPInumpy—directa
PyPInumpy2.2.6directa
PyPInumpy2.4.6directa
PyPInumpy2.5.2directa
PyPIopenpyxl—directa
PyPIopenpyxl3.1.5directa
PyPIpandas—directa
PyPIpandas2.3.3directa
PyPIpandas3.0.5directa
PyPIpyyaml—directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIscipy—directa
PyPIscipy1.15.3directa
PyPIscipy1.17.1directa
PyPIscipy1.18.0directa
PyPIseaborn—directa
PyPIseaborn0.13.2directa
PyPIstatsmodels—directa
PyPIstatsmodels0.14.6directa
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirecta
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIanyio4.14.2indirecta
PyPIappnope1.0.0indirecta
PyPIargon2-cffi25.1.0indirecta
PyPIargon2-cffi-bindings26.1.0indirecta
PyPIarrow1.4.0indirecta
PyPIasttokens3.0.2indirecta
PyPIasync-lru2.3.0indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirecta
PyPIbleach6.4.0indirecta
PyPIboolean-py5.0indirecta
PyPIcachecontrol0.14.4indirecta
PyPIcertifi2026.7.22indirecta
PyPIcffi2.1.1indirecta
PyPIcharset-normalizer3.5.1indirecta
PyPIclick8.4.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcontourpy1.3.2indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcoverage7.15.4indirecta
PyPIcurl-cffi0.16.1indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIcyclonedx-python-lib11.12.0indirecta
PyPIdebugpy1.8.21indirecta
PyPIdecorator5.3.1indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIdocutils0.22.4indirecta
PyPIet-xmlfile2.0.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfastjsonschema2.22.2indirecta
PyPIfilelock3.32.3indirecta
PyPIfonttools4.63.0indirecta
PyPIfqdn1.5.1indirecta
PyPIfsspec—indirecta
PyPIfsspec2026.7.0indirecta
PyPIfuro—indirecta
PyPIfuro2025.12.19indirecta
PyPIgreenlet3.5.5indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhtml5lib1.1indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidna3.19indirecta
PyPIimagesize2.0.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIinterrogate1.7.0indirecta
PyPIipykernel—indirecta
PyPIipykernel7.3.0indirecta
PyPIipython8.39.0indirecta
PyPIipython9.16.1indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIipywidgets—indirecta
PyPIipywidgets8.1.9indirecta
PyPIisoduration20.11.0indirecta
PyPIjedi0.20.0indirecta
PyPIjinja2—indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjson50.15.0indirecta
PyPIjsonpointer3.1.1indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter—indirecta
PyPIjupyter1.1.1indirecta
PyPIjupyter-builder1.2.2indirecta
PyPIjupyter-client8.9.1indirecta
PyPIjupyter-console6.6.3indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyter-events0.12.1indirecta
PyPIjupyter-lsp2.3.1indirecta
PyPIjupyter-server2.20.0indirecta
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirecta
PyPIjupyterlab—indirecta
PyPIjupyterlab4.6.3indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirecta
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirecta
PyPIjupyterlab-widgets3.0.17indirecta
PyPIkiwisolver1.5.0indirecta
PyPIlark1.3.1indirecta
PyPIlicense-expression30.4.4indirecta
PyPIllvmlite0.49.0indirecta
PyPIlxml6.1.2indirecta
PyPImarkdown3.10.3indirecta
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirecta
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImistune3.3.4indirecta
PyPImsgpack1.2.1indirecta
PyPImultitasking0.0.13indirecta
PyPImyst-parser—indirecta
PyPImyst-parser4.0.1indirecta
PyPImyst-parser5.1.0indirecta
PyPInarwhals2.25.0indirecta
PyPInbclient0.11.0indirecta
PyPInbconvert7.17.1indirecta
PyPInbformat5.11.1indirecta
PyPInest-asyncio21.7.2indirecta
PyPInotebook—indirecta
PyPInotebook7.6.2indirecta
PyPInotebook-shim0.2.4indirecta
PyPIoverrides7.7.0indirecta
PyPIpackageurl-python0.17.6indirecta
PyPIpackaging26.3indirecta
PyPIpandas-datareader—indirecta
PyPIpandas-datareader0.10.0indirecta
PyPIpandas-datareader0.11.1indirecta
PyPIpandocfilters1.5.1indirecta
PyPIparso0.8.7indirecta
PyPIpatsy1.0.2indirecta
PyPIpeewee4.3.0indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIpillow12.3.0indirecta
PyPIpip26.2.1indirecta
PyPIpip-api0.0.34indirecta
PyPIpip-audit2.10.1indirecta
PyPIpip-requirements-parser32.0.1indirecta
PyPIplatformdirs4.11.3indirecta
PyPIplotly—indirecta
PyPIplotly6.9.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIprometheus-client0.26.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirecta
PyPIprotobuf7.36.0indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIpsycopg2—indirecta
PyPIpsycopg22.9.12indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpy1.11.0indirecta
PyPIpy-serializable2.1.0indirecta
PyPIpyarrow—indirecta
PyPIpyarrow25.0.1indirecta
PyPIpybloqs—indirecta
PyPIpybloqs1.4.3indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpygments2.21.0indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpytest—indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-cov—indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpytest-mock—indirecta
PyPIpytest-mock3.15.1indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-json-logger4.2.0indirecta
PyPIpytz2026.3.post1indirecta
PyPIpywinpty3.0.5indirecta
PyPIpyzmq27.2.0indirecta
PyPIqis5.22.2indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrequests2.34.2indirecta
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirecta
PyPIrfc3986-validator0.1.1indirecta
PyPIrfc3987-syntax1.1.0indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIroman-numerals4.1.0indirecta
PyPIrpds-py0.30.0indirecta
PyPIrpds-py2026.6.3indirecta
PyPIruff—indirecta
PyPIruff0.14.2indirecta
PyPIsend2trash2.1.0indirecta
PyPIsetuptools—indirecta
PyPIsetuptools84.0.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirecta
PyPIsortedcontainers2.4.0indirecta
PyPIsoupsieve2.9.2indirecta
PyPIsphinx—indirecta
PyPIsphinx8.1.3indirecta
PyPIsphinx9.0.4indirecta
PyPIsphinx9.1.0indirecta
PyPIsphinx-basic-ng1.0.0b2indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIsqlalchemy—indirecta
PyPIsqlalchemy2.0.52indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPItabulate0.10.0indirecta
PyPIterminado0.18.1indirecta
PyPItinycss21.5.1indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItomli-w1.2.0indirecta
PyPItornado6.5.8indirecta
PyPItraitlets5.16.1indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItzdata2026.3indirecta
PyPIuri-template1.3.0indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIwcwidth0.8.2indirecta
PyPIwebcolors25.10.0indirecta
PyPIwebencodings0.6.1indirecta
PyPIwebsocket-client1.9.0indirecta
PyPIwebsockets16.1.1indirecta
PyPIwebsockets17.0.1indirecta
PyPIwidgetsnbextension4.0.16indirecta
PyPIyfinance—indirecta
PyPIyfinance1.6.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 202 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son directas. 31 no pudieron evaluarse: sin versión resuelta, ecosistema no admitido, o fuera de la lista de paquetes informada.

Ningún aviso conocido afecta a las dependencias evaluadas.

Un aviso significa que la versión registrada en el grafo de dependencias cae dentro del rango afectado de un aviso. No se analiza la alcanzabilidad, y el grafo incluye fijaciones de desarrollo y prueba: un hallazgo puede referirse al utillaje y no al software distribuido.

Informe JSON sin procesar legible por máquina

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