Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-27 12:42 UTC

apache / iceberg-python

PyIceberg

PythonApache-2.0★ 1121 estrellas⑂ 564 forksdesde ago 2023Ver en GitHub ↗

TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina

#apache #hacktoberfest #iceberg #pyiceberg

apache/iceberg-python tiene un índice de salud de 98 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Vitality (92/100) y la más baja, Community & Adoption (82/100). Se actualizó por última vez hace 1 día. 3 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

global / 100

Excepcional

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.

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)

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 87 se calibra a 98 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

The Apache Software FoundationOrganización · dominio verificado

23.994 seguidores3163 repositorios públicosdesde ene 2009

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

Ecosistemas de paquetes

Registro	Paquete	Versión	Descargas / mes	Versiones	Última publicación
PyPI	pyiceberg	0.11.1	38.788.064	63	hace 177 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

92Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

99Excepcional

Cómo se puntúa

36/36	Recencia de push — último push hace 1 días
34.6/36	Cadencia de commits — 50/52 semanas con commits
18/18	Volumen de commits — 877 commits en el último año
10/10	OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10

Datos de entrada utilizados

commits_last_year	877
human_commit_share	0,44
days_since_last_push	1
active_weeks_last_year	50

Disciplina de publicación

82Excelente

Cómo se puntúa

27/27	Publica versiones — 14 versiones publicadas
27/36	Recencia de las versiones — última versión hace 177 días
19.8/27	Cadencia de publicación — una versión cada ~62,3 días
0/10	OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos

Datos de entrada utilizados

releases_count	14
latest_release_tag	pyiceberg-0.11.1
releases_from_tags	no
days_since_latest_release	177
mean_days_between_releases	62,3

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?

82Excelente · 17% del índice global

Popularidad y adopción

80Excelente

Cómo se puntúa

49.5/60	Estrellas — 1121 estrellas
22.9/25	Forks — 564 forks
8/15	Observadores — 29 observadores

Datos de entrada utilizados

forks	564
stars	1121
watchers	29
growth_state	unverified
growth_factor_pct	100
growth_unverified_reason	no_history

Salud de la comunidad

72Bueno

Cómo se puntúa

22.5/22.5	README
22.5/22.5	Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
0/18	Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5	Código de conducta
0/7.2	Plantilla de issues
6.3/6.3	Plantilla de PR

Datos de entrada utilizados

has_readme	sí
has_license	sí
readme_badges	0
has_contributing	no
has_issue_template	no
has_code_of_conduct	sí
readme_badge_services	—
has_pull_request_template	sí

Adopción en el ecosistema (descargas)

100Excepcional

Cómo se puntúa

80/80	Descargas mensuales — 38.788.064 descargas/mes en pypi
0/20	Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema

Datos de entrada utilizados

packages	pyiceberg
dependents	—
ecosystems	pypi
total_downloads	—
monthly_downloads	38.788.064
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?

86Excelente · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

74Bueno

Cómo se puntúa

36/54	Factor bus — la mitad de los commits recae en 3 contribuyente(s)
14.5/22.5	Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 36% de los commits
13.5/13.5	Amplitud de contribuyentes — 99 contribuyentes
10/10	OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 24 contributing companies or organizations

Datos de entrada utilizados

bus_factor	3
contributors_sampled	99
top_contributor_share	0,355

Capacidad de respuesta a issues y PR

77Bueno

Cómo se puntúa

35.7/42	Resolución de issues — 85% de issues cerradas
24.4/30	Aceptación de PR — 2278/2801 PR decididos fusionados
2.2/13	Newcomer PR acceptance — 2/12 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
15/15	OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed

Datos de entrada utilizados

merged_prs	2278
open_issues	145
closed_issues	817
prs_merged_7d	9
prs_decided_7d	22
prs_merged_30d	22
prs_decided_30d	45
issue_closed_ratio	0,849
closed_unmerged_prs	523
first_time_authors_30d	11
first_time_prs_merged_30d	2
first_time_prs_decided_30d	12

Propiedad y custodia

100Excepcional

Cómo se puntúa

30/30	Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
20/20	Dominio verificado
25/25	Alcance del propietario — 23.994 seguidores de apache
25/25	Trayectoria — 3163 repos públicos, cuenta de ~17 años

Datos de entrada utilizados

followers	23.994
owner_type	Organization
is_verified	sí
owner_login	apache
public_repos	3163
account_age_days	6430

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional

Cómo se puntúa

25/25	Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35	Recencia de publicación — última publicación hace 177 días
20/20	Historial de versiones — 63 versiones en el registro
20/20	No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado

Datos de entrada utilizados

packages	pyiceberg
ecosystems	pypi
any_deprecated	no
min_days_since_publish	177

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

86Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional

Cómo se puntúa

24/24	Flujos de trabajo de CI — 14 flujo(s) de trabajo
24/24	Pruebas presentes
16/16	Configuración de linter — ruff.toml
9.6/9.6	Hooks de pre-commit
0/6.4	.editorconfig
20/20	OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10

Datos de entrada utilizados

has_ci	sí
has_tests	sí
has_editorconfig	no
has_linter_config	sí
has_precommit_config	sí

Documentación

75Bueno

Cómo se puntúa

30/30	README
0/25	Directorio de documentación
15/15	Sitio de documentación / página del proyecto — https://py.iceberg.apache.org/
10/10	Descripción del repositorio
10/10	Topics — 4 topics
10/10	Wiki

Datos de entrada utilizados

topics	apache, hacktoberfest, iceberg, pyiceberg
has_wiki	sí
homepage	https://py.iceberg.apache.org/
docs_site	https://py.iceberg.apache.org/
has_readme	sí
has_docs_dir	no
has_description	sí

Seguridad

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

86Excelente · 16% del índice global

Postura de seguridad

83Excelente

Cómo se puntúa

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
2.5/2.5	CI-Tests — 30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0/2.5	CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7.5/7.5	Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5	Contributors — project has 24 contributing companies or organizations
10/10	Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
7.5/7.5	Dependency-Update-Tool — update tool detected
0/5	Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5	Licencia — license file detected
7.5/7.5	Maintained — 30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
5/5	Packaging — packaging workflow detected
4.5/5	Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
5/5	SAST — SAST tool is run on all commits
5/5	Security-Policy — security policy file detected
0/7.5	Signed-Releases — sin datos
7.5/7.5	Token-Permissions — GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
6.8/7.5	Vulnerabilities — 1 existing vulnerabilities detected

Datos de entrada utilizados

source	openssf_scorecard
checks_evaluated	17
scorecard_version	v5.5.0
checks_inconclusive	1
scorecard_aggregate	8,3

Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

100Excepcional

Cómo se puntúa

35/35	Dependencias directas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia directa tiene un aviso conocido
25/25	Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — ninguna dependencia indirecta tiene un aviso conocido
0/40	Sin avisos pendientes — ningún aviso tiene fecha de publicación

Datos de entrada utilizados

source	osv
advisories	0
affected_packages	0
assessed_packages	25
unassessed_packages	0
affected_by_severity	none
direct_affected_packages	0

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:pyiceberg@0.11.1 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 25 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.

89Excelente · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

85Excelente

Cómo se puntúa

45/45	Instrucciones para agentes — .github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15	Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40	Historial de commits legible — 44 de 44 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)

Datos de entrada utilizados

has_llms_txt	no
llms_txt_url	—
legible_history_share	1
agent_instruction_files	.github/copilot-instructions.md, AGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes	5923

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

91Excelente

Cómo se puntúa

18/18	Arranque con un solo comando — Makefile, vendor/Makefile
22/22	Pruebas automatizadas
11/11	Configuración de lint / formato — ruff.toml
11/11	Verificación estática de tipos — pyiceberg/py.typed
10/10	Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
2/10	Práctica demostrada con agentes — 1 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8	Mantenimiento automatizado — 56 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
9/10	OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9

Datos de entrada utilizados

has_nix	no
has_tests	sí
lockfiles	uv.lock
has_dockerfile	sí
typed_language	no
bootstrap_files	Makefile, vendor/Makefile
has_devcontainer	no
has_linter_config	sí
typecheck_configs	pyiceberg/py.typed
agent_commit_share	0,01
toolchain_manifests	—
dependency_bot_commit_share	0,56

Legibilidad del código para modelos

78Bueno

Cómo se puntúa

27/45	Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (pyiceberg/py.typed)
50.5/55	Tamaños de archivo manejables — 16/194 archivos fuente de más de 60 KB

Datos de entrada utilizados

primary_language	Python
largest_source_bytes	214.324
source_files_sampled	194
oversized_source_files	16

Interfaces legibles por máquina

100Excepcional

Cómo se puntúa

0/40	Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto) — no aplicable a este tipo de software
0/20	Servidor MCP — no aplicable a este tipo de software
40/40	Ejemplos ejecutables — notebooks

Datos de entrada utilizados

example_dirs	notebooks
has_mcp_signal	no
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

1121estrellas de GitHub

99contribuidores

877commits en los últimos 12 meses

1días desde el último push

14versiones publicadas

3factor bus

145issues abiertas

PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
First-time contributor figures cover 12 of 28 authors (cap 12)

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 564 ⇿

0Estrellas

564Forks

14Versiones

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.

Mayor 0Menor 0Parche 0

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 8.3 / 10

8.3agregado

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 · 2026-08-27 12:41 UTC

10	Binary-Artifacts	no binaries found in the repo
0	Branch-Protection	branch protection not enabled on development/release branches
10	CI-Tests	30 out of 30 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0	CII-Best-Practices	no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
10	Code-Review	all changesets reviewed
10	Contributors	project has 24 contributing companies or organizations
10	Dangerous-Workflow	no dangerous workflow patterns detected
10	Dependency-Update-Tool	update tool detected
0	Fuzzing	project is not fuzzed
10	License	license file detected
10	Maintained	30 commit(s) and 4 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
10	Packaging	packaging workflow detected
9	Pinned-Dependencies	dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
10	SAST	SAST tool is run on all commits
10	Security-Policy	security policy file detected
n/d	Signed-Releases	no releases found
10	Token-Permissions	GitHub workflow tokens follow principle of least privilege
9	Vulnerabilities	1 existing vulnerabilities detected

Dependencias directas 12

Registro	Paquete	Restricción de versión	Manifiesto
PyPI	mmh3	`>=4.0.0`	pyproject.toml
PyPI	requests	`>=2.20.0`	pyproject.toml
PyPI	click	`>=7.1.1`	pyproject.toml
PyPI	rich	`>=10.11.0`	pyproject.toml
PyPI	strictyaml	`>=1.7.0`	pyproject.toml
PyPI	pydantic	`>=2.0,<3.0,!=2.4.0,!=2.4.1,!=2.12.0,!=2.12.1`	pyproject.toml
PyPI	fsspec	`>=2023.1.0`	pyproject.toml
PyPI	pyparsing	`>=3.1.0`	pyproject.toml
PyPI	tenacity	`>=8.2.3`	pyproject.toml
PyPI	pyroaring	`>=1.0.0`	pyproject.toml
PyPI	cachetools	`>=5.5`	pyproject.toml
PyPI	zstandard	`>=0.13.0`	pyproject.toml

Todas las dependencias 296

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 12 paquetes directos y 284 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

Registro	Paquete	Versión	Relación
PyPI	cachetools	`7.1.7`	directa
PyPI	click	`8.4.2`	directa
PyPI	fsspec	`2026.4.0`	directa
PyPI	mmh3	`5.2.1`	directa
PyPI	pydantic	`2.13.4`	directa
PyPI	pyparsing	`3.3.2`	directa
PyPI	pyroaring	`1.1.0`	directa
PyPI	requests	`2.34.2`	directa
PyPI	rich	`15.0.0`	directa
PyPI	strictyaml	`1.7.3`	directa
PyPI	tenacity	`9.1.4`	directa
PyPI	zstandard	`0.25.0`	directa
PyPI	adlfs	`2026.8.0`	indirecta
PyPI	aiobotocore	`3.8.0`	indirecta
PyPI	aiohappyeyeballs	`2.6.2`	indirecta
PyPI	aiohttp	`3.14.3`	indirecta
PyPI	aioitertools	`0.13.0`	indirecta
PyPI	aiosignal	`1.4.0`	indirecta
PyPI	alabaster	`0.7.16`	indirecta
PyPI	annotated-types	`0.7.0`	indirecta
PyPI	antlr4-python3-runtime	`4.13.2`	indirecta
PyPI	anyio	`4.14.1`	indirecta
PyPI	appnope	`0.1.4`	indirecta
PyPI	argon2-cffi	`25.1.0`	indirecta
PyPI	argon2-cffi-bindings	`25.1.0`	indirecta
PyPI	arrow	`1.4.0`	indirecta
PyPI	asttokens	`3.0.1`	indirecta
PyPI	async-lru	`2.3.0`	indirecta
PyPI	async-timeout	`5.0.1`	indirecta
PyPI	attrs	`26.1.0`	indirecta
PyPI	aws-sam-translator	`1.110.0`	indirecta
PyPI	aws-xray-sdk	`2.15.0`	indirecta
PyPI	azure-core	`1.41.0`	indirecta
PyPI	azure-identity	`1.25.3`	indirecta
PyPI	azure-storage-blob	`12.30.0`	indirecta
PyPI	babel	`2.18.0`	indirecta
PyPI	backports-tarfile	`1.2.0`	indirecta
PyPI	backrefs	`7.0`	indirecta
PyPI	beautifulsoup4	`4.15.0`	indirecta
PyPI	bleach	`6.4.0`	indirecta
PyPI	blinker	`1.9.0`	indirecta
PyPI	bodo	`2026.8`	indirecta
PyPI	boto3	`1.43.46`	indirecta
PyPI	botocore	`1.43.46`	indirecta
PyPI	build	`1.5.0`	indirecta
PyPI	certifi	`2026.6.17`	indirecta
PyPI	cffi	`2.0.0`	indirecta
PyPI	cfn-lint	`1.52.1`	indirecta
PyPI	charset-normalizer	`3.4.7`	indirecta
PyPI	cloudpickle	`3.1.2`	indirecta
PyPI	colorama	`0.4.6`	indirecta
PyPI	comm	`0.2.3`	indirecta
PyPI	coverage	`7.14.3`	indirecta
PyPI	cramjam	`2.11.0`	indirecta
PyPI	cryptography	`50.0.0`	indirecta
PyPI	cython	`3.2.9`	indirecta
PyPI	daft	`0.7.24`	indirecta
PyPI	datafusion	`53.0.0`	indirecta
PyPI	debugpy	`1.8.21`	indirecta
PyPI	decorator	`5.3.1`	indirecta
PyPI	defusedxml	`0.7.1`	indirecta
PyPI	deptry	`0.25.1`	indirecta
PyPI	distlib	`0.4.3`	indirecta
PyPI	docker	`7.1.0`	indirecta
PyPI	docutils	`0.23`	indirecta
PyPI	domdf-python-tools	`3.10.0`	indirecta
PyPI	duckdb	`1.5.5`	indirecta
PyPI	entrypoints	`0.4`	indirecta
PyPI	exceptiongroup	`1.3.1`	indirecta
PyPI	executing	`2.2.1`	indirecta
PyPI	fastavro	`1.12.2`	indirecta
PyPI	fastjsonschema	`2.21.2`	indirecta
PyPI	filelock	`3.29.4`	indirecta
PyPI	flask	`3.1.3`	indirecta
PyPI	flask-cors	`6.0.5`	indirecta
PyPI	fqdn	`1.5.1`	indirecta
PyPI	frozenlist	`1.8.0`	indirecta
PyPI	gcsfs	`2026.6.0`	indirecta
PyPI	geoarrow-c	`0.3.1`	indirecta
PyPI	geoarrow-pyarrow	`0.2.0`	indirecta
PyPI	geoarrow-types	`0.3.0`	indirecta
PyPI	ghp-import	`2.1.0`	indirecta
PyPI	google-api-core	`2.31.0`	indirecta
PyPI	google-auth	`2.56.3`	indirecta
PyPI	google-auth-oauthlib	`1.4.0`	indirecta
PyPI	google-cloud-bigquery	`3.43.0`	indirecta
PyPI	google-cloud-core	`2.6.0`	indirecta
PyPI	google-cloud-storage	`3.12.0`	indirecta
PyPI	google-cloud-storage-control	`1.12.0`	indirecta
PyPI	google-crc32c	`1.8.0`	indirecta
PyPI	google-resumable-media	`2.10.0`	indirecta
PyPI	googleapis-common-protos	`1.75.0`	indirecta
PyPI	graphql-core	`3.2.11`	indirecta
PyPI	greenlet	`3.5.3`	indirecta
PyPI	griffe	`2.1.0`	indirecta
PyPI	griffecli	`2.1.0`	indirecta
PyPI	griffelib	`2.1.0`	indirecta
PyPI	grpc-google-iam-v1	`0.14.4`	indirecta
PyPI	grpcio	`1.81.1`	indirecta
PyPI	grpcio-status	`1.81.1`	indirecta
PyPI	h11	`0.16.0`	indirecta
PyPI	hf-xet	`1.6.0`	indirecta
PyPI	httpcore	`1.0.9`	indirecta
PyPI	httpx	`0.28.1`	indirecta
PyPI	huggingface-hub	`1.27.0`	indirecta
PyPI	idna	`3.18`	indirecta
PyPI	imagesize	`2.0.0`	indirecta
PyPI	impi-rt	`2021.17.2`	indirecta
PyPI	importlib-metadata	`9.0.0`	indirecta
PyPI	iniconfig	`2.3.0`	indirecta
PyPI	ipykernel	`7.3.0`	indirecta
PyPI	ipython	`8.39.0`	indirecta
PyPI	ipython	`9.15.0`	indirecta
PyPI	ipython-pygments-lexers	`1.1.1`	indirecta
PyPI	isodate	`0.7.2`	indirecta
PyPI	isoduration	`20.11.0`	indirecta
PyPI	itsdangerous	`2.2.0`	indirecta
PyPI	jaraco-context	`6.1.2`	indirecta
PyPI	jaraco-packaging	`10.4.0`	indirecta
PyPI	jedi	`0.20.0`	indirecta
PyPI	jinja2	`3.1.6`	indirecta
PyPI	jmespath	`1.1.0`	indirecta
PyPI	joserfc	`1.7.2`	indirecta
PyPI	json5	`0.15.0`	indirecta
PyPI	jsonpatch	`1.33`	indirecta
PyPI	jsonpath-ng	`1.8.0`	indirecta
PyPI	jsonpointer	`3.1.1`	indirecta
PyPI	jsonschema	`4.26.0`	indirecta
PyPI	jsonschema-path	`0.5.0`	indirecta
PyPI	jsonschema-specifications	`2025.9.1`	indirecta
PyPI	jupyter-builder	`1.0.2`	indirecta
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PyPI	urllib3	`2.7.0`	indirecta
PyPI	virtualenv	`21.5.1`	indirecta
PyPI	watchdog	`6.0.0`	indirecta
PyPI	wcwidth	`0.8.2`	indirecta
PyPI	webcolors	`25.10.0`	indirecta
PyPI	webencodings	`0.5.1`	indirecta
PyPI	websocket-client	`1.9.0`	indirecta
PyPI	werkzeug	`3.1.8`	indirecta
PyPI	wrapt	`2.2.2`	indirecta
PyPI	xmltodict	`1.0.4`	indirecta
PyPI	yarl	`1.24.2`	indirecta
PyPI	zipp	`4.1.0`	indirecta

Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:pyiceberg@0.11.1 arrastra 25 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.

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