Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-22 11:34 UTC

aria-ml / dataeval

Python library for analyzing data quality and its impact on model performance across classification and object-detection tasks.

PythonMIT★ 18 estrellas⑂ 6 forksdesde nov 2023Ver en GitHub ↗
TipoComplementoBibliotecacómo se determina
#ai#data#metrics#sufficiency#bias-detection#linter#out-of-distribution-detection#outlier-detection

aria-ml/dataeval tiene un índice de salud de 69 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Bueno. Su puntuación más alta es Vitality (94/100) y la más baja, Sustainability & Governance (34/100). Se actualizó por última vez hoy. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

69
global / 100
Bueno

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.

69
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 62 se calibra a 69 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

ARiACuenta personal
0 seguidores9 repositorios públicosdesde nov 2023ARiA

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 publicación
PyPIdataeval1.0.6367981hace 133 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

94Excepcional · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

97Excepcional
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
33.2/36Cadencia de commits — 48/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 633 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_year633
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year48

Disciplina de publicación

90Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 21 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 2 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~16,6 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count21
latest_release_tagv1.1.0-rc6
releases_from_tagsno
days_since_latest_release2
mean_days_between_releases16,6

Comunidad y Adopción

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

50Moderado · 17% del índice global

Popularidad y adopción

26En riesgo
Cómo se puntúa
20/60Estrellas — 18 estrellas
5.8/25Forks — 6 forks
0/15Observadores — 2 observadores
Datos de entrada utilizados
forks6
stars18
watchers2
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

70Bueno
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
0/6.3Plantilla de PR
Datos de entrada utilizados
has_readmesí
has_licensesí
readme_badges3
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesreadthedocs.org, shields.io
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

59Moderado
Cómo se puntúa
47.5/80Descargas mensuales — 3679 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesdataeval
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads3679
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?

34En riesgo · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

20En riesgo
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
2.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 88% de los commits
5.4/13.5Amplitud de contribuyentes — 4 contribuyentes
3/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled4
top_contributor_share0,884

Capacidad de respuesta a issues y PR

1Crítico
Cómo se puntúa
0/42Resolución de issues — sin issues o sin datos
0/30Aceptación de PR — 0/1 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
0/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
Datos de entrada utilizados
merged_prs0
open_issues0
closed_issues0
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d0
prs_decided_30d0
issue_closed_ratio—
closed_unmerged_prs1
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Resolución de issues, Newcomer PR acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

29En riesgo
Cómo se puntúa
10/30Respaldo de la propiedad — cuenta personal (usuario)
0/20Dominio verificado — no aplicable a cuentas de usuario
0/25Alcance del propietario — 0 seguidores de aria-ml
12.9/25Trayectoria — 9 repos públicos, cuenta de ~2 años
Datos de entrada utilizados
followers0
owner_typeUser
is_verified—
owner_loginaria-ml
public_repos9
account_age_days1017
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 133 días
20/20Historial de versiones — 81 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesdataeval
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish133

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

84Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

80Excelente
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
0/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — sin datos
Datos de entrada utilizados
has_cisí
has_testssí
has_editorconfigno
has_linter_configsí
has_precommit_configno
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): OpenSSF Scorecard: CI-Tests. Los pesos restantes se han renormalizado.

Documentación

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://dataeval.readthedocs.io
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 8 topics
0/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsai, data, metrics, sufficiency, bias-detection, linter, out-of-distribution-detection, outlier-detection
has_wikino
homepagehttps://dataeval.readthedocs.io
docs_sitehttps://dataeval.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?

47Débil · 16% del índice global

Postura de seguridad

34En riesgo
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
0/2.5CI-Tests — sin datos
0/2.5CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0/7.5Code-Review — Found 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
0.8/2.5Contributors — project has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10/10Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected
0/7.5Dependency-Update-Tool — no update tool detected
0/5Fuzzing — project is not fuzzed
2.5/2.5Licencia — 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
0/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
5/5SAST — SAST tool detected: CodeQL
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 — 84 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate3,4
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): CI-Tests, 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
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_packages19
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:dataeval@1.0.6 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 19 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.

51Moderado · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

8Crítico
Cómo se puntúa
0/45Instrucciones para agentes — sin CLAUDE.md / AGENTS.md / reglas de editor
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
8.5/40Historial de commits legible — 16 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,16
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

72Bueno
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — noxfile.py
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.ruff])
11/11Verificación estática de tipos — src/dataeval/py.typed
10/10Entorno reproducible — devcontainer, Dockerfile, lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
0/8Mantenimiento automatizado — no se observan 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, uv.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_filesnoxfile.py
has_devcontainersí
has_linter_configsí
typecheck_configssrc/dataeval/py.typed
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0

Legibilidad del código para modelos

81Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (src/dataeval/py.typed)
54.2/55Tamaños de archivo manejables — 6/424 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes189.504
source_files_sampled424
oversized_source_files6

Datos clave

18estrellas de GitHub
4contribuidores
633commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
21versiones 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

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 6 ⇿
0Estrellas
6Forks
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.

123456612025-032025-102026-04
Mayor 1Menor 2Parche 6
OpenSSF Scorecard 3.4 / 10
3.4agregado

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 · 2026-08-22 11:34 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
n/dCI-Testsno pull request found
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
0Code-ReviewFound 0/30 approved changesets -- score normalized to 0
3Contributorsproject has 1 contributing companies or organizations -- score normalized to 3
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update 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
0Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 0
10SASTSAST tool detected: CodeQL
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
0Vulnerabilities84 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 12
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPImaite>=0.9.4pyproject.toml
PyPInumba>=0.61.0pyproject.toml
PyPIlightgbm>=4pyproject.toml
PyPInumpy>=1.24.2pyproject.toml
PyPIpolars>=1.0.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.8pyproject.toml
PyPIscikit-learn>=1.5.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.10.0pyproject.toml
PyPItorch>=2.2.0pyproject.toml
PyPItyping-extensions>=4.12pyproject.toml
PyPIxxhash>=3.4pyproject.toml
PyPIpsutil>=7.0.0pyproject.toml
Todas las dependencias 440

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 26 paquetes directos y 414 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIlightgbm4.6.0directa
PyPIlightgbm4.7.0directa
PyPImaite0.9.5directa
PyPInumba0.65.0directa
PyPInumba0.66.0directa
PyPInumpy2.2.6directa
PyPInumpy2.4.6directa
PyPIpolars1.39.3directa
PyPIpolars1.43.1directa
PyPIpsutil7.2.2directa
PyPIpydantic2.12.5directa
PyPIpydantic2.13.4directa
PyPIscikit-learn1.7.2directa
PyPIscikit-learn1.8.0directa
PyPIscikit-learn1.9.0directa
PyPIscipy1.15.3directa
PyPIscipy1.17.1directa
PyPIscipy1.18.0directa
PyPItorch2.13.0directa
PyPItorch2.13.0+cpudirecta
PyPItorch2.13.0+cu126directa
PyPItorch2.13.0+cu130directa
PyPItyping-extensions4.15.0directa
PyPItyping-extensions4.16.0directa
PyPIxxhash3.6.0directa
PyPIxxhash3.8.1directa
PyPIai-edge-litert2.1.5indirecta
PyPIai-edge-litert2.1.6indirecta
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIannotated-doc0.0.4indirecta
PyPIannotated-doc0.0.5indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIannotated-types0.8.0indirecta
PyPIanyio4.13.0indirecta
PyPIanyio4.14.2indirecta
PyPIappdirs1.4.4indirecta
PyPIappnope0.1.4indirecta
PyPIargcomplete3.6.3indirecta
PyPIargcomplete3.7.0indirecta
PyPIargon2-cffi25.1.0indirecta
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirecta
PyPIarrow1.4.0indirecta
PyPIastroid4.1.2indirecta
PyPIasttokens3.0.1indirecta
PyPIasttokens3.0.2indirecta
PyPIasync-lru2.3.0indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbackports-strenum1.2.8indirecta
PyPIbackports-strenum1.3.1indirecta
PyPIbackports-tarfile1.2.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirecta
PyPIbeautifulsoup44.15.0indirecta
PyPIbleach6.3.0indirecta
PyPIbleach6.4.0indirecta
PyPIbuild1.4.2indirecta
PyPIbuild1.5.0indirecta
PyPIcachecontrol0.14.4indirecta
PyPIcertifi2026.2.25indirecta
PyPIcertifi2026.7.22indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcffi2.1.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.9indirecta
PyPIcleo2.1.0indirecta
PyPIclick8.3.2indirecta
PyPIclick8.4.2indirecta
PyPIcodespell2.4.2indirecta
PyPIcodespell2.4.3indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoloredlogs15.0.1indirecta
PyPIcolorlog6.10.1indirecta
PyPIcolorlog6.12.0indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcontourpy1.3.2indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcoverage7.13.5indirecta
PyPIcoverage7.15.2indirecta
PyPIcrashtest0.4.1indirecta
PyPIcryptography46.0.6indirecta
PyPIcryptography50.0.0indirecta
PyPIcuda-bindings12.9.4indirecta
PyPIcuda-bindings13.3.1indirecta
PyPIcuda-pathfinder1.6.0indirecta
PyPIcuda-toolkit12.6.3indirecta
PyPIcuda-toolkit13.0.3.0indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdataeval-plots0.0.8indirecta
PyPIdebugpy1.8.20indirecta
PyPIdebugpy1.8.21indirecta
PyPIdecorator5.2.1indirecta
PyPIdecorator5.3.1indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdependency-groups1.3.1indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIdistlib0.4.3indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIdulwich0.24.10indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecnet2.1.2indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfastjsonschema2.21.2indirecta
PyPIfastjsonschema2.22.1indirecta
PyPIfilelock3.25.2indirecta
PyPIfilelock3.32.2indirecta
PyPIfindpython0.7.1indirecta
PyPIflatbuffers25.12.19indirecta
PyPIfonttools4.62.1indirecta
PyPIfonttools4.63.0indirecta
PyPIfqdn1.4.0indirecta
PyPIfqdn1.5.1indirecta
PyPIfsspec2026.3.0indirecta
PyPIfsspec2026.7.0indirecta
PyPIgreenlet3.3.2indirecta
PyPIgreenlet3.5.4indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIhumanfriendly10.0indirecta
PyPIhumanize4.15.0indirecta
PyPIhumanize4.16.0indirecta
PyPIidna3.11indirecta
PyPIidna3.18indirecta
PyPIimageio2.37.3indirecta
PyPIimageio2.37.4indirecta
PyPIimagesize1.5.0indirecta
PyPIimagesize2.0.0indirecta
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIinstaller0.7.0indirecta
PyPIipykernel7.2.0indirecta
PyPIipykernel7.3.0indirecta
PyPIipython8.39.0indirecta
PyPIipython9.10.1indirecta
PyPIipython9.12.0indirecta
PyPIipython9.16.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIipywidgets8.1.8indirecta
PyPIisodate0.7.2indirecta
PyPIisoduration20.11.0indirecta
PyPIjaraco-classes3.4.0indirecta
PyPIjaraco-context6.1.2indirecta
PyPIjaraco-functools4.4.0indirecta
PyPIjaraco-functools4.6.0indirecta
PyPIjedi0.19.2indirecta
PyPIjedi0.20.0indirecta
PyPIjeepney0.9.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjson50.14.0indirecta
PyPIjson50.15.0indirecta
PyPIjsonpointer3.1.1indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter1.1.1indirecta
PyPIjupyter-builder1.2.1indirecta
PyPIjupyter-cache1.0.1indirecta
PyPIjupyter-client8.8.0indirecta
PyPIjupyter-client8.9.1indirecta
PyPIjupyter-console6.6.3indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyter-events0.12.0indirecta
PyPIjupyter-events0.12.1indirecta
PyPIjupyter-lsp2.3.1indirecta
PyPIjupyter-server2.17.0indirecta
PyPIjupyter-server2.20.0indirecta
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirecta
PyPIjupyterlab4.5.6indirecta
PyPIjupyterlab4.6.2indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirecta
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirecta
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirecta
PyPIjupytext1.19.1indirecta
PyPIjupytext1.19.5indirecta
PyPIkeyring25.7.0indirecta
PyPIkiwisolver1.5.0indirecta
PyPIlark1.3.1indirecta
PyPIlazy-loader0.5indirecta
PyPIlightning-utilities0.15.3indirecta
PyPIllvmlite0.47.0indirecta
PyPIllvmlite0.48.0indirecta
PyPImaite-datasets0.0.18indirecta
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirecta
PyPImarkdown-it-py4.0.0indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.1indirecta
PyPImatplotlib3.10.8indirecta
PyPImatplotlib3.10.9indirecta
PyPImatplotlib3.11.1indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirecta
PyPImdit-py-plugins0.5.0indirecta
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImistune3.2.0indirecta
PyPImistune3.3.4indirecta
PyPIml-dtypes0.5.4indirecta
PyPImore-itertools11.0.1indirecta
PyPImore-itertools11.1.0indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPImsgpack1.1.2indirecta
PyPImsgpack1.2.1indirecta
PyPImyst-nb1.4.0indirecta
PyPImyst-parser4.0.1indirecta
PyPImyst-parser5.0.0indirecta
PyPImyst-parser5.1.0indirecta
PyPInarwhals2.18.1indirecta
PyPInarwhals2.24.0indirecta
PyPInbclient0.10.4indirecta
PyPInbclient0.11.0indirecta
PyPInbconvert7.17.0indirecta
PyPInbconvert7.17.1indirecta
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PyPIxattr1.3.0indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
PyPIzipp4.1.0indirecta
PyPIzstandard0.25.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:dataeval@1.0.6 arrastra 19 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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