Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.34.0 · métricas 2.10.0 · 2026-09-16 02:51 UTC

datajuicer / data-juicer

Data processing for and with foundation models! 🍎 🍋 🌽 ➡️ ➡️🍸 🍹 🍷

PythonApache-2.0★ 7049 estrellas⑂ 425 forksdesde ago 2023Ver en GitHub ↗
TipoHerramienta de línea de comandosBibliotecacómo se determina
#data-analysis#data-science#large-language-models#llm#data-visualization#llms#instruction-tuning#pre-training#multi-modal#synthetic-data#data#data-pipeline#data-processing#foundation-models

datajuicer/data-juicer tiene un índice de salud de 93 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, AI Readiness (56/100). Se actualizó por última vez hoy. 4 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

93
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.

93
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 79 se calibra a 93 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

DataJuicerOrganización
48 seguidores6 repositorios públicosdesde jul 2025

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
PyPIpy-data-juicer1.6.0275032hace 7 días

Métricas por categoría

Vitalidad

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

92Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

93Excepcional
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
29.1/36Cadencia de commits — 42/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 192 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year192
human_commit_share1
days_since_last_push0
active_weeks_last_year42

Disciplina de publicación

90Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 30 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 7 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~31,3 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — Project has not signed or included provenance with any releases.
Datos de entrada utilizados
releases_count30
latest_release_tagv1.6.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release7
mean_days_between_releases31,3

Comunidad y Adopción

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

67Bueno · 17% del índice global

Popularidad y adopción

89Excelente
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 7049 estrellas
21.9/25Forks — 425 forks
7/15Observadores — 19 observadores
Datos de entrada utilizados
forks425
stars7049
watchers19
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

50Moderado
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (Apache-2.0)
0/18Guía 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_badges8
has_contributingno
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesshields.io
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

57Moderado
Cómo se puntúa
45.9/80Descargas mensuales — 2750 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagespy-data-juicer
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2750
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?

81Excelente · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

84Excelente
Cómo se puntúa
43.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 4 contribuyente(s)
16.9/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 25% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 57 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 16 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor4
contributors_sampled57
top_contributor_share0,248

Capacidad de respuesta a issues y PR

93Excepcional
Cómo se puntúa
37.8/42Resolución de issues — 90% de issues cerradas
26.9/30Aceptación de PR — 627/700 PR decididos fusionados
13/13Newcomer PR acceptance — 5/5 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
15/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — all changesets reviewed
Datos de entrada utilizados
merged_prs627
open_issues33
closed_issues301
prs_merged_7d1
prs_decided_7d1
prs_merged_30d22
prs_decided_30d24
issue_closed_ratio0,901
closed_unmerged_prs73
first_time_authors_30d4
first_time_prs_merged_30d5
first_time_prs_decided_30d5

Propiedad y custodia

51Moderado
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
12.2/25Alcance del propietario — 48 seguidores de datajuicer
8.4/25Trayectoria — 6 repos públicos, cuenta de ~1 años
Datos de entrada utilizados
followers48
owner_typeOrganization
is_verifiedno
owner_logindatajuicer
public_repos6
account_age_days414

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 7 días
20/20Historial de versiones — 32 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagespy-data-juicer
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish7

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

96Excepcional · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 11 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter — pyproject.toml ([tool.flake8], [tool.black], [tool.isort])
9.6/9.6Hooks 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_configsí

Documentación

100Excepcional
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://datajuicer.github.io/data-juicer/
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 14 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsdata-analysis, data-science, large-language-models, llm, data-visualization, llms, instruction-tuning, pre-training, multi-modal, synthetic-data, data, data-pipeline, data-processing, foundation-models
has_wikisí
homepagehttps://datajuicer.github.io/data-juicer/
docs_sitehttps://datajuicer.github.io/data-juicer/
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?

57Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

46Débil
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
7.5/7.5Code-Review — all changesets reviewed
2.5/2.5Contributors — project has 16 contributing companies or organizations
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 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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 — Project has not signed or included provenance with any releases.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 258 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate4,6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Branch-Protection. 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_packages81
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:py-data-juicer@1.6.0 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 81 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.

56Moderado · 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 — 100 de 100 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share1
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

53Moderado
Cómo se puntúa
0/18Arranque con un solo comando
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato — pyproject.toml ([tool.flake8], [tool.black], [tool.isort])
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — Dockerfile, lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 16 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
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
lockfilesuv.lock
has_dockerfilesí
typed_languageno
bootstrap_files—
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0,16
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
54.2/55Tamaños de archivo manejables — 12/864 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes194.330
source_files_sampled864
oversized_source_files12

Interfaces legibles por máquina

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

Datos clave

7049estrellas de GitHub
57contribuidores
192commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
30versiones publicadas
4factor bus
33issues 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 ★ / 425 ⇿
0Estrellas
425Forks
30Versiones

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.

010020030040050041962023-082025-022026-09
Mayor 1Menor 8Parche 21

Cada punto abarca 3 días.

OpenSSF Scorecard 4.6 / 10
4.6agregado

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 · 2026-09-16 02:51 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
10Code-Reviewall changesets reviewed
10Contributorsproject has 16 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
0Dependency-Update-Toolno update tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
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
0Signed-ReleasesProject has not signed or included provenance with any releases.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities258 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 29
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIdatasets>=4.7.0pyproject.toml
PyPIfsspec>=2026.1.0pyproject.toml
PyPIpandas—pyproject.toml
PyPInumpy>=1.26.4pyproject.toml
PyPIloguru—pyproject.toml
PyPItqdm—pyproject.toml
PyPIjsonargparse—pyproject.toml
PyPIjsonlines—pyproject.toml
PyPIzstandard—pyproject.toml
PyPIlz4—pyproject.toml
PyPImultiprocess==0.70.16pyproject.toml
PyPIdill==0.3.8pyproject.toml
PyPIpsutil—pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.0pyproject.toml
PyPIuv—pyproject.toml
PyPIhttpx—pyproject.toml
PyPIemoji==2.2.0pyproject.toml
PyPItabulate—pyproject.toml
PyPIbeautifulsoup4—pyproject.toml
PyPIrequests—pyproject.toml
PyPIwget—pyproject.toml
PyPIstreamlit—pyproject.toml
PyPIPillow—pyproject.toml
PyPImwparserfromhell—pyproject.toml
PyPIregex—pyproject.toml
PyPItomli—pyproject.toml
PyPItomli-w—pyproject.toml
PyPIgitpython—pyproject.toml
PyPIdep-logic—pyproject.toml
Todas las dependencias 543

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 29 paquetes directos y 514 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIbeautifulsoup44.13.4directa
PyPIdatasets4.8.4directa
PyPIdep-logic0.5.2directa
PyPIdill0.3.8directa
PyPIemoji2.2.0directa
PyPIfsspec2026.2.0directa
PyPIgitpython3.1.44directa
PyPIhttpx0.28.1directa
PyPIjsonargparse4.40.0directa
PyPIjsonlines4.0.0directa
PyPIloguru0.7.3directa
PyPIlz44.4.4directa
PyPImultiprocess0.70.16directa
PyPImwparserfromhell0.6.6directa
PyPInumpy2.2.6directa
PyPIpandas2.2.3directa
PyPIpillow12.3.0directa
PyPIpsutil7.0.0directa
PyPIpydantic2.11.7directa
PyPIregex2024.11.6directa
PyPIrequests2.32.4directa
PyPIstreamlit1.61.1directa
PyPItabulate0.9.0directa
PyPItomli2.2.1directa
PyPItomli-w1.2.0directa
PyPItqdm4.67.1directa
PyPIuv0.7.15directa
PyPIwget3.2directa
PyPIzstandard0.23.0directa
PyPIabsl-py2.3.1indirecta
PyPIaccelerate1.8.1indirecta
PyPIaiobotocore2.25.1indirecta
PyPIaiohappyeyeballs2.6.1indirecta
PyPIaiohttp3.12.13indirecta
PyPIaiohttp-cors0.8.1indirecta
PyPIaioitertools0.12.0indirecta
PyPIaiosignal1.3.2indirecta
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIaliyun-python-sdk-core2.11.5indirecta
PyPIaliyun-python-sdk-core2.16.0indirecta
PyPIaliyun-python-sdk-core-v32.11.5indirecta
PyPIaliyun-python-sdk-kms2.16.5indirecta
PyPIaltair5.5.0indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIantlr4-python3-runtime4.9.3indirecta
PyPIanyio4.9.0indirecta
PyPIappdirs1.4.4indirecta
PyPIargcomplete3.6.2indirecta
PyPIasgiref3.8.1indirecta
PyPIastor0.8.1indirecta
PyPIastunparse1.6.3indirecta
PyPIasync-timeout5.0.1indirecta
PyPIattr0.3.1indirecta
PyPIattrs25.3.0indirecta
PyPIaudiomentations0.41.0indirecta
PyPIaudioread3.0.1indirecta
PyPIav13.1.0indirecta
PyPIazure-core1.34.0indirecta
PyPIazure-storage-blob12.25.1indirecta
PyPIbabel2.17.0indirecta
PyPIbitarray3.8.0indirecta
PyPIbitsandbytes0.49.0indirecta
PyPIblack25.1.0indirecta
PyPIblake31.0.5indirecta
PyPIbleach5.0.1indirecta
PyPIblinker1.9.0indirecta
PyPIblis1.2.1indirecta
PyPIboto31.40.61indirecta
PyPIbotocore1.40.61indirecta
PyPIbuild1.2.2.post1indirecta
PyPIcachetools5.5.2indirecta
PyPIcatalogue2.0.10indirecta
PyPIcbor25.7.1indirecta
PyPIcertifi2025.6.15indirecta
PyPIcffi1.17.1indirecta
PyPIcfgv3.4.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.2indirecta
PyPIclick8.2.1indirecta
PyPIcloudpathlib0.21.1indirecta
PyPIcloudpickle3.1.1indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcoloredlogs15.0.1indirecta
PyPIcolorful0.5.6indirecta
PyPIcommonmark0.9.1indirecta
PyPIcompressed-tensors0.11.0indirecta
PyPIconfection0.1.5indirecta
PyPIcontourpy1.3.2indirecta
PyPIcoverage7.9.1indirecta
PyPIcrcmod1.7indirecta
PyPIcroniter6.2.4indirecta
PyPIcryptography45.0.4indirecta
PyPIcuda-bindings12.9.6indirecta
PyPIcuda-core0.3.2indirecta
PyPIcuda-pathfinder1.5.2indirecta
PyPIcuda-python12.9.6indirecta
PyPIcuda-toolkit12.8.1indirecta
PyPIcuda-toolkit12.9.1indirecta
PyPIcudf-cu1225.10.0indirecta
PyPIcupy-cuda12x13.6.0indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIcymem2.0.11indirecta
PyPIcython3.0.11indirecta
PyPIdashscope1.23.6indirecta
PyPIdatamodel-code-generator0.26.1indirecta
PyPIdecorator5.2.1indirecta
PyPIdecord0.6.0indirecta
PyPIdeepface0.0.100indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdepyf0.19.0indirecta
PyPIdiffusers0.34.0indirecta
PyPIdiffusers0.35.2indirecta
PyPIdiskcache5.6.3indirecta
PyPIdistlib0.3.9indirecta
PyPIdistro1.9.0indirecta
PyPIdjango5.1.11indirecta
PyPIdjango-annoying0.10.6indirecta
PyPIdjango-cors-headers4.7.0indirecta
PyPIdjango-csp3.7indirecta
PyPIdjango-debug-toolbar3.2.1indirecta
PyPIdjango-environ0.10.0indirecta
PyPIdjango-extensions3.2.3indirecta
PyPIdjango-filter24.3indirecta
PyPIdjango-migration-linter5.2.0indirecta
PyPIdjango-ranged-fileresponse0.1.2indirecta
PyPIdjango-rq3.1indirecta
PyPIdjango-storages1.12.3indirecta
PyPIdjango-user-agents0.4.0indirecta
PyPIdjangorestframework3.15.2indirecta
PyPIdjangorestframework-simplejwt5.4.0indirecta
PyPIdnspython2.7.0indirecta
PyPIdocstring-parser—indirecta
PyPIdocstring-parser0.16indirecta
PyPIdocutils0.21.2indirecta
PyPIdrf-dynamic-fields0.3.0indirecta
PyPIdrf-flex-fields0.9.5indirecta
PyPIdrf-generators0.3.0indirecta
PyPIdrf-spectacular0.28.0indirecta
PyPIeasyocr1.7.1indirecta
PyPIeditdistance0.8.1indirecta
PyPIeinops—indirecta
PyPIeinops0.8.1indirecta
PyPIemail-validator2.2.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.0indirecta
PyPIexpiringdict1.2.2indirecta
PyPIfaker37.4.0indirecta
PyPIfastapi0.115.14indirecta
PyPIfastapi-cli0.0.7indirecta
PyPIfastrlock0.8.3indirecta
PyPIfasttext-predict0.9.2.4indirecta
PyPIfastuuid0.14.0indirecta
PyPIffmpeg-python0.2.0indirecta
PyPIfilelock3.18.0indirecta
PyPIfire—indirecta
PyPIfire0.7.0indirecta
PyPIflake87.3.0indirecta
PyPIflake8-black0.3.6indirecta
PyPIflask3.1.3indirecta
PyPIflask-cors6.0.5indirecta
PyPIflatbuffers25.12.19indirecta
PyPIfonttools4.58.4indirecta
PyPIfrozendict2.4.7indirecta
PyPIfrozenlist1.7.0indirecta
PyPIftfy6.3.1indirecta
PyPIfunasr1.3.14indirecta
PyPIfuro2024.8.6indirecta
PyPIfuture1.0.0indirecta
PyPIgast0.7.0indirecta
PyPIgdown5.2.0indirecta
PyPIgenson1.3.0indirecta
PyPIgguf0.17.1indirecta
PyPIgitdb4.0.12indirecta
PyPIgoogle-api-core2.30.3indirecta
PyPIgoogle-auth2.40.3indirecta
PyPIgoogle-cloud-appengine-logging1.6.2indirecta
PyPIgoogle-cloud-audit-log0.3.2indirecta
PyPIgoogle-cloud-core2.4.3indirecta
PyPIgoogle-cloud-logging3.12.1indirecta
PyPIgoogle-cloud-storage3.13.1indirecta
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PyPIxgrammar0.1.25indirecta
PyPIxmljson0.2.1indirecta
PyPIxxhash3.5.0indirecta
PyPIyacs—indirecta
PyPIyarl1.20.1indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:py-data-juicer@1.6.0 arrastra 81 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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