Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-10-19 03:33 UTC

IAMconsortium / pyam

Analysis & visualization of energy & climate scenarios

PythonApache-2.0★ 290 estrellas⑂ 132 forksdesde dic 2017Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#integrated-assessment#scenario#analysis#iamc-format#visualization#macro-energy#energy-systems#modeling#timeseries-format#integrated-assessment-scenarios#scenario-data#pyam

IAMconsortium/pyam tiene un índice de salud de 89 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (90/100) y la más baja, AI Readiness (63/100). Se actualizó por última vez hace 3 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

89
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.

89
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 75 se calibra a 89 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

Integrated Assessment Modeling Consortium (IAMC)Organización
107 seguidores17 repositorios públicosdesde may 2016

Este repositorio está respaldado por una organización: una custodia compartida y responsable que puede sobrevivir a cualquier mantenedor individual.

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicación
PyPIpyam-iamc4.0.029.46444hace 3 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

81Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

74Bueno
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 3 días
13.8/36Cadencia de commits — 20/52 semanas con commits
14.9/18Volumen de commits — 45 commits en el último año
9/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 10 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
commits_last_year45
human_commit_share0,9
days_since_last_push3
active_weeks_last_year20

Disciplina de publicación

92Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 44 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 3 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~79 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count44
latest_release_tagv4.0.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release3
mean_days_between_releases79
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Comunidad y Adopción

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

70Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

63Moderado
Cómo se puntúa
39.9/60Estrellas — 290 estrellas
17.6/25Forks — 132 forks
5.8/15Observadores — 12 observadores
Datos de entrada utilizados
forks132
stars290
watchers12
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 (Apache-2.0)
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_badges12
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicescodecov.io, readthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templatesí

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)

40Débil
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
7.3/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 68% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 33 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 12 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled33
top_contributor_share0,676

Capacidad de respuesta a issues y PR

71Bueno
Cómo se puntúa
28.4/42Resolución de issues — 68% de issues cerradas
25/30Aceptación de PR — 584/702 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance — 1/1 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
4.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 10/28 approved changesets -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
merged_prs584
open_issues96
closed_issues201
prs_merged_7d3
prs_decided_7d3
prs_merged_30d3
prs_decided_30d3
issue_closed_ratio0,677
closed_unmerged_prs118
first_time_authors_30d1
first_time_prs_merged_30d1
first_time_prs_decided_30d1

Propiedad y custodia

66Bueno
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
14.6/25Alcance del propietario — 107 seguidores de IAMconsortium
21.1/25Trayectoria — 17 repos públicos, cuenta de ~10 años
Datos de entrada utilizados
followers107
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_loginIAMconsortium
public_repos17
account_age_days3798

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 3 días
20/20Historial de versiones — 44 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespyam-iamc
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish3

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 — 30 out of 30 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://pyam-iamc.readthedocs.io/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 12 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsintegrated-assessment, scenario, analysis, iamc-format, visualization, macro-energy, energy-systems, modeling, timeseries-format, integrated-assessment-scenarios, scenario-data, pyam
has_wikisí
homepagehttps://pyam-iamc.readthedocs.io/
docs_sitehttps://pyam-iamc.readthedocs.io/
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?

68Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

60Moderado
Cómo se puntúa
7.5/7.5Binary-Artifacts — no binaries found in the repo
0/7.5Branch-Protection — sin datos
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
2.2/7.5Code-Review — Found 10/28 approved changesets -- score normalized to 3
2.5/2.5Contributors — project has 12 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
2.5/2.5Licencia — license file detected
6.8/7.5Maintained — 10 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 9
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 — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7.5/7.5Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection, Signed-Releases. 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
25/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories0
affected_packages0
assessed_packages109
unassessed_packages0
affected_by_severitynone
direct_affected_packages0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Sin avisos pendientes. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejó el cierre de dependencias en tiempo de ejecución de pypi:pyam-iamc@4.0.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 109 paquetes. 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.

63Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

40Débil
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 88 de 90 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,978
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

69Bueno
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — docs/Makefile, manuscripts/ORE/Makefile
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
8/8Mantenimiento automatizado — 10 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
0/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilespoetry.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesdocs/Makefile, manuscripts/ORE/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,1

Legibilidad del código para modelos

54Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
54.4/55Tamaños de archivo manejables — 1/85 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes111.276
source_files_sampled85
oversized_source_files1

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

290estrellas de GitHub
33contribuidores
45commits en los últimos 12 meses
3días desde el último push
44versiones publicadas
1factor bus
96issues abiertas
PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 132 ⇿
0Estrellas
132Forks
43Versiones

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.

025507510012515012742018-022022-062026-09
Mayor 3Menor 30Parche 10

Cada punto abarca 8 días.

OpenSSF Scorecard 6.0 / 10
6.0agregado

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 · 2026-10-19 03:32 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
n/dBranch-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
3Code-ReviewFound 10/28 approved changesets -- score normalized to 3
10Contributorsproject has 12 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
9Maintained10 commit(s) and 1 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 9
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
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
10Vulnerabilities0 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 15
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIiam-units>=2021.8.12pyproject.toml
PyPIixmp4>=0.16.4pyproject.toml
PyPImatplotlib>=3.6.0, <3.11pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.0, <2.5pyproject.toml
PyPIopenpyxl>=3.1.2pyproject.toml
PyPIpandas>=2.2.0, <4.0.0pyproject.toml
PyPIPint>=0.16pyproject.toml
PyPIPyYAML>=6.0.1pyproject.toml
PyPIscipy>=1.10.0pyproject.toml
PyPIseaborn>=0.11pyproject.toml
PyPIrequests>2.27.1pyproject.toml
PyPIwquantiles>=0.6pyproject.toml
PyPIXlsxWriter>=3.0.3pyproject.toml
PyPIipykernel(>=7.4.0,<8.0.0)pyproject.toml
PyPIpackaging(>=26.3,<27.0)pyproject.toml
Todas las dependencias 194

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 15 paquetes directos y 179 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIiam-units2026.8.5directa
PyPIipykernel7.4.0directa
PyPIixmp40.16.11directa
PyPImatplotlib3.10.9directa
PyPInumpy2.4.6directa
PyPIopenpyxl3.1.5directa
PyPIpackaging26.3directa
PyPIpandas3.0.6directa
PyPIpint0.25.3directa
PyPIpyyaml6.0.3directa
PyPIrequests2.34.2directa
PyPIscipy1.17.1directa
PyPIseaborn0.13.2directa
PyPIwquantiles0.6directa
PyPIxlsxwriter3.2.9directa
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIalembic1.20.0indirecta
PyPIannotated-doc0.0.5indirecta
PyPIannotated-types0.8.0indirecta
PyPIanyio4.15.1indirecta
PyPIappdirs1.4.4indirecta
PyPIappnope1.0.0indirecta
PyPIast-serialize0.12.1indirecta
PyPIasttokens3.0.2indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIautodocsumm0.2.15indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbackoff2.2.1indirecta
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirecta
PyPIbleach6.4.0indirecta
PyPIboto31.43.111indirecta
PyPIbotocore1.43.111indirecta
PyPIcached-property2.0.1indirecta
PyPIcachetools5.5.2indirecta
PyPIcertifi2026.7.22indirecta
PyPIcffi2.1.1indirecta
PyPIchardet7.6.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.5.2indirecta
PyPIclick8.5.0indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcoverage7.16.2indirecta
PyPIcoveralls4.1.0indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdataflows-tabulator1.54.3indirecta
PyPIdatapackage1.15.4indirecta
PyPIdateparser1.4.3indirecta
PyPIdebugpy1.8.22indirecta
PyPIdecorator5.3.1indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdocutils0.22.4indirecta
PyPIet-xmlfile2.0.0indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfake-useragent2.2.0indirecta
PyPIfaker40.43.0indirecta
PyPIfastjsonschema2.22.2indirecta
PyPIflexcache0.3indirecta
PyPIflexparser0.4indirecta
PyPIfonttools4.66.1indirecta
PyPIgreenlet3.5.6indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIh24.4.1indirecta
PyPIhpack4.2.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.27.2indirecta
PyPIhyperframe6.1.0indirecta
PyPIidna3.20indirecta
PyPIijson3.5.1indirecta
PyPIimagesize2.0.1indirecta
PyPIiniconfig2.3.1indirecta
PyPIipython9.17.1indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIisodate0.7.2indirecta
PyPIjedi0.20.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjmespath1.1.0indirecta
PyPIjsonlines4.0.0indirecta
PyPIjsonpointer3.2.0indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter-client8.10.0indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirecta
PyPIkaleido0.2.1indirecta
PyPIkiwisolver1.5.1indirecta
PyPIlibrt0.16.0indirecta
PyPIlinear-tsv1.1.0indirecta
PyPIlitestar2.24.0indirecta
PyPIlitestar-htmx0.5.0indirecta
PyPImako1.4.3indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.4indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImistune3.3.4indirecta
PyPImsgspec0.22.0indirecta
PyPImultidict7.1.0indirecta
PyPImultipart2.0.1indirecta
PyPImypy2.4.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInarwhals2.27.1indirecta
PyPInbclient0.11.0indirecta
PyPInbconvert7.17.1indirecta
PyPInbformat5.11.1indirecta
PyPInbsphinx0.9.8indirecta
PyPInest-asyncio21.7.4indirecta
PyPInumpydoc1.11.0indirecta
PyPIpandas-stubs3.0.5.260914indirecta
PyPIpandera0.34.1indirecta
PyPIpandocfilters1.5.1indirecta
PyPIparso0.8.7indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIpillow12.3.0indirecta
PyPIplatformdirs4.12.4indirecta
PyPIplotly7.1.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpolars1.44.2indirecta
PyPIpolars-runtime-321.44.2indirecta
PyPIpolyfactory3.3.0indirecta
PyPIpooch1.9.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.53indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIpsycopg3.3.6indirecta
PyPIpsycopg-binary3.3.6indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.4indirecta
PyPIpyarrow26.0.0indirecta
PyPIpycparser3.11indirecta
PyPIpydantic2.14.0indirecta
PyPIpydantic-core2.50.0indirecta
PyPIpydantic-settings2.15.0indirecta
PyPIpygments2.21.0indirecta
PyPIpyjwt2.15.1indirecta
PyPIpypandoc1.17indirecta
PyPIpyparsing3.3.3indirecta
PyPIpytest9.1.1indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpytest-mpl0.19.0indirecta
PyPIpython-calamine0.8.3indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-dotenv1.2.4indirecta
PyPIpytz2026.5indirecta
PyPIpyzmq27.2.0indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIregex2026.9.29indirecta
PyPIrfc39862.0.0indirecta
PyPIrich14.3.4indirecta
PyPIrich-click1.9.9indirecta
PyPIroman-numerals4.1.0indirecta
PyPIrpds-py2026.9.1indirecta
PyPIruff0.17.0indirecta
PyPIs3transfer0.19.2indirecta
PyPIscse-toolkit2.0.0indirecta
PyPIshellingham1.5.4indirecta
PyPIshelved-cache0.3.1indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsniffio1.3.1indirecta
PyPIsnowballstemmer3.1.1indirecta
PyPIsoupsieve2.10indirecta
PyPIsphinx9.0.4indirecta
PyPIsphinx-gallery0.22.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIsqlalchemy2.0.54indirecta
PyPIsqlalchemy-utils0.43.0indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPItableschema1.21.0indirecta
PyPItabulate0.10.0indirecta
PyPItinycss21.5.1indirecta
PyPItoml0.10.2indirecta
PyPItornado6.5.10indirecta
PyPItraitlets5.16.1indirecta
PyPItreelib1.8.0indirecta
PyPItypeguard4.6.0indirecta
PyPItyper0.27.3indirecta
PyPItyping-extensions4.16.0indirecta
PyPItyping-inspect0.9.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.4indirecta
PyPItzdata2026.5indirecta
PyPItzlocal5.4.4indirecta
PyPIunfccc-di-api4.0.4indirecta
PyPIunicodecsv0.14.1indirecta
PyPIurllib32.8.0indirecta
PyPIwbdata1.1.0indirecta
PyPIwcwidth0.9.2indirecta
PyPIwebencodings0.6.1indirecta
PyPIxarray2026.9.0indirecta
PyPIxlrd2.0.2indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:pyam-iamc@4.0.0 arrastra 109 paquetes, directos y transitivos: 0 tienen avisos conocidos, de los cuales 0 son dependencias directas.

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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Los datos ausentes se excluyen y los pesos se renormalizan; nunca se puntúan como cero. La metodología es versionada y abierta: métricas v2.10.0, esquema v0.34.0 — metodología completa · wiki de métricas.

Cómo se sitúa un resultado dentro del registro general: estadísticas agregadas — PyPI.