Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.31.0 · métricas 2.10.0 · 2026-08-12 23:23 UTC

online-ml / river

🌊 Online machine learning in Python

PythonBSD-3-Clause★ 5914 estrellas⑂ 654 forksdesde ene 2019Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina
#incremental-learning#machine-learning#python#online-learning#online-statistics#data-science#streaming#online-machine-learning#streaming-data#concept-drift#real-time-processing#stream-processing

online-ml/river tiene un índice de salud de 97 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excepcional. Su puntuación más alta es Engineering Quality (96/100) y la más baja, Security (63/100). Se actualizó por última vez hoy. 2 personas concentran la mayor parte del trabajo reciente.

97
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.

97
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 85 se calibra a 97 en la escala publicada del índice (calibración del registro 2026-08-02).

Titularidad

The Fellowship of Online Machine LearningOrganización
243 seguidores15 repositorios públicosdesde ene 2019

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

Ecosistemas de paquetes

RegistroPaqueteVersiónDescargas / mesVersionesÚltima publicaciónEtiquetas
crates.ioriverapunta a otro repositorio; no se puntúa0.0.052hace 800 díasproxy
PyPIriver0.25.0-28hace 73 días—

Métricas por categoría

Vitalidad

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

89Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

87Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 0 días
22.8/36Cadencia de commits — 33/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 289 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 30 commit(s) and 14 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year289
human_commit_share0,87
days_since_last_push0
active_weeks_last_year33

Disciplina de publicación

92Excelente
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 22 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 73 días
19.8/27Cadencia de publicación — una versión cada ~103,8 días
0/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — sin datos
Datos de entrada utilizados
releases_count22
latest_release_tag0.25.0
releases_from_tagsno
days_since_latest_release73
mean_days_between_releases103,8
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?

93Excepcional · 17% del índice global

Popularidad y adopción

94Excepcional
Cómo se puntúa
60/60Estrellas — 5914 estrellas
23.5/25Forks — 654 forks
10.5/15Observadores — 79 observadores
Datos de entrada utilizados
forks654
stars5914
watchers79
growth_stateunverified
growth_factor_pct100
growth_unverified_reasonno_history

Salud de la comunidad

92Excelente
Cómo se puntúa
22.5/22.5README
22.5/22.5Licencia — licencia reconocida (BSD-3-Clause)
18/18Guía CONTRIBUTING
13.5/13.5Código 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_conductsí
readme_badge_servicesgithub.com, 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?

80Excelente · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

60Moderado
Cómo se puntúa
25.2/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 2 contribuyente(s)
11.6/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 48% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 98 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 30 contributing companies or organizations
Datos de entrada utilizados
bus_factor2
contributors_sampled98
top_contributor_share0,485

Capacidad de respuesta a issues y PR

84Excelente
Cómo se puntúa
38.6/42Resolución de issues — 92% de issues cerradas
24.4/30Aceptación de PR — 703/863 PR decididos fusionados
10.1/13Newcomer PR acceptance — 7/9 PR de contribuyentes primerizos fusionados en 30 d
10.5/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 19/25 approved changesets -- score normalized to 7
Datos de entrada utilizados
merged_prs703
open_issues53
closed_issues613
prs_merged_7d4
prs_decided_7d5
prs_merged_30d25
prs_decided_30d29
issue_closed_ratio0,92
closed_unmerged_prs160
first_time_authors_30d3
first_time_prs_merged_30d7
first_time_prs_decided_30d9

Propiedad y custodia

85Excelente
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado — el estado de dominio verificado no se leyó para esta organización
17.2/25Alcance del propietario — 243 seguidores de online-ml
20.8/25Trayectoria — 15 repos públicos, cuenta de ~7 años
Datos de entrada utilizados
followers243
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginonline-ml
public_repos15
account_age_days2757
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 73 días
20/20Historial de versiones — 28 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesriver
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish73

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 — 7 flujo(s) de trabajo
24/24Pruebas presentes
16/16Configuración de linter
9.6/9.6Hooks de pre-commit
0/6.4.editorconfig
20/20OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 29 out of 29 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://riverml.xyz
10/10Descripción del repositorio
10/10Topics — 12 topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topicsincremental-learning, machine-learning, python, online-learning, online-statistics, data-science, streaming, online-machine-learning, streaming-data, concept-drift, real-time-processing, stream-processing
has_wikisí
homepagehttps://riverml.xyz
docs_sitehttps://riverml.xyz
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?

63Moderado · 16% del índice global

Postura de seguridad

57Moderado
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 — 29 out of 29 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
5.2/7.5Code-Review — Found 19/25 approved changesets -- score normalized to 7
2.5/2.5Contributors — project has 30 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
7.5/7.5Maintained — 30 commit(s) and 14 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 — sin datos
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
5.2/7.5Vulnerabilities — 3 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated17
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive1
scorecard_aggregate5,7
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Signed-Releases. Los pesos restantes se han renormalizado.

Avisos de dependencias

85Excelente
Cómo se puntúa
26.6/35Dependencias directas libres de avisos conocidos — 1 afectados: bincode 1.3.3 (unknown)
0/25Dependencias indirectas libres de avisos conocidos — el conjunto transitivo no es separable de las dependencias de desarrollo y prueba en este alcance
37.2/40Sin avisos pendientes — 1 paquete(s) con avisos sin atender más allá de 90 días; el más antiguo publicado hace 239 días
Datos de entrada utilizados
sourceosv
advisories3
affected_packages3
assessed_packages294
unassessed_packages0
affected_by_severityhigh 1, unknown 2
direct_affected_packages1
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): Dependencias indirectas libres de avisos conocidos. Los pesos restantes se han renormalizado. Se cotejaron 294 dependencias resueltas con OSV. 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.

89Excelente · 4% del índice global

Contexto y guía para agentes

85Excelente
Cómo se puntúa
45/45Instrucciones para agentes — AGENTS.md, CLAUDE.md
0/15Documentación legible por máquinas (llms.txt)
40/40Historial de commits legible — 82 de 87 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
llms_txt_url—
legible_history_share0,943
agent_instruction_filesAGENTS.md, CLAUDE.md
agent_instruction_max_bytes4487

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

90Excelente
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
11/11Verificación estática de tipos — river/py.typed
10/10Entorno reproducible — lockfile
10/10Práctica demostrada con agentes — 41 de los últimos 100 commits con autoría o crédito de agente
8/8Mantenimiento automatizado — 13 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
lockfilesCargo.lock, uv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configsriver/py.typed
agent_commit_share0,41
toolchain_manifestsCargo.toml
dependency_bot_commit_share0,13

Legibilidad del código para modelos

82Excelente
Cómo se puntúa
27/45Código verificable por tipos — Python con configuración de verificación de tipos (river/py.typed)
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/613 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes38.634
source_files_sampled613
oversized_source_files0

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, recipes
Datos de entrada utilizados
example_dirsexamples, notebooks, recipes
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

5914estrellas de GitHub
98contribuidores
289commits en los últimos 12 meses
0días desde el último push
22versiones publicadas
2factor bus
53issues abiertas
crates.io, PyPIecosistemas de paquetes

Advertencias de recopilación de datos

  • Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
  • crates package 'river' points at a different repository (https://github.com/memorysafety/river); excluded from ecosystem scoring
  • deps.dev does not index crates:river@0.0.0; advisories assessed against the repository dependency graph instead

Más detalle

Historial de estrellas y forks 0 ★ / 654 ⇿
0Estrellas
654Forks
22Versiones

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.

0125250375500625750643232019-012022-112026-08
Mayor 0Menor 16Parche 6

Cada punto abarca 7 días.

OpenSSF Scorecard 5.7 / 10
5.7agregado

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 · 2026-08-12 23:23 UTC

10Binary-Artifactsno binaries found in the repo
0Branch-Protectionbranch protection not enabled on development/release branches
10CI-Tests29 out of 29 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 10
0CII-Best-Practicesno effort to earn an OpenSSF best practices badge detected
7Code-ReviewFound 19/25 approved changesets -- score normalized to 7
10Contributorsproject has 30 contributing companies or organizations
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained30 commit(s) and 14 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
n/dSigned-Releasesno releases found
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
7Vulnerabilities3 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 10
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
crates.iopyo30.29.0Cargo.toml
crates.iobincode1.3.3Cargo.toml
crates.ioserde1.0Cargo.toml
crates.ioserde_json1.0Cargo.toml
crates.ionum0.4Cargo.toml
crates.ioordered-float3.9Cargo.toml
crates.iolibm0.2Cargo.toml
PyPIscipy>=1.14.1,<2pyproject.toml
PyPInumpy>=2.2.5,<3pyproject.toml
PyPInarwhals>=2.0.0pyproject.toml
Todas las dependencias 294

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 10 paquetes directos y 284 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
crates.iobincode1.3.3directa
crates.iolibm0.2.16directa
crates.ionum0.4.3directa
crates.ioordered-float3.9.2directa
crates.iopyo30.29.0directa
crates.ioserde1.0.228directa
crates.ioserde_json1.0.149directa
PyPInarwhals2.18.1directa
PyPInumpy2.4.3directa
PyPIscipy1.17.1directa
crates.ioaho-corasick1.1.4indirecta
crates.ioanes0.1.6indirecta
crates.ioanstyle1.0.14indirecta
crates.ioanyhow1.0.103indirecta
crates.ioapprox0.5.1indirecta
crates.ioautocfg1.5.0indirecta
crates.iobitflags2.13.0indirecta
crates.iobumpalo3.20.2indirecta
crates.iocast0.3.0indirecta
crates.iocc1.2.65indirecta
crates.iocfg-if1.0.4indirecta
crates.iocfg_aliases0.2.1indirecta
crates.iociborium0.2.2indirecta
crates.iociborium-io0.2.2indirecta
crates.iociborium-ll0.2.2indirecta
crates.ioclap4.6.0indirecta
crates.ioclap_builder4.6.0indirecta
crates.ioclap_lex1.1.0indirecta
crates.iocodspeed5.0.1indirecta
crates.iocodspeed-criterion-compat5.0.1indirecta
crates.iocodspeed-criterion-compat-walltime5.0.1indirecta
crates.iocolored3.1.1indirecta
crates.iocriterion-plot0.5.0indirecta
crates.iocrossbeam-deque0.8.6indirecta
crates.iocrossbeam-epoch0.9.18indirecta
crates.iocrossbeam-utils0.8.21indirecta
crates.iocrunchy0.2.4indirecta
crates.ioeither1.15.0indirecta
crates.iofind-msvc-tools0.1.9indirecta
crates.iogetrandom0.4.3indirecta
crates.ioglob0.3.3indirecta
crates.iohalf2.7.1indirecta
crates.ioheck0.5.0indirecta
crates.iohermit-abi0.5.2indirecta
crates.iois-terminal0.4.17indirecta
crates.ioitertools0.10.5indirecta
crates.ioitoa1.0.18indirecta
crates.iojs-sys0.3.95indirecta
crates.iolibc0.2.186indirecta
crates.iomemchr2.8.0indirecta
crates.ionix0.31.3indirecta
crates.ionum-bigint0.4.6indirecta
crates.ionum-complex0.4.6indirecta
crates.ionum-integer0.1.46indirecta
crates.ionum-iter0.1.45indirecta
crates.ionum-rational0.4.2indirecta
crates.ionum-traits0.2.19indirecta
crates.ioonce_cell1.21.4indirecta
crates.iooorandom11.1.5indirecta
crates.ioplotters0.3.7indirecta
crates.ioplotters-backend0.3.7indirecta
crates.ioplotters-svg0.3.7indirecta
crates.ioportable-atomic1.13.1indirecta
crates.ioproc-macro21.0.106indirecta
crates.iopyo3-build-config0.29.0indirecta
crates.iopyo3-ffi0.29.0indirecta
crates.iopyo3-macros0.29.0indirecta
crates.iopyo3-macros-backend0.29.0indirecta
crates.ioquote1.0.45indirecta
crates.ior-efi6.0.0indirecta
crates.iorand0.8.6indirecta
crates.iorand_core0.6.4indirecta
crates.iorayon1.12.0indirecta
crates.iorayon-core1.13.0indirecta
crates.ioregex1.12.3indirecta
crates.ioregex-automata0.4.14indirecta
crates.ioregex-syntax0.8.10indirecta
crates.iorustversion1.0.22indirecta
crates.iosame-file1.0.6indirecta
crates.ioserde_core1.0.228indirecta
crates.ioserde_derive1.0.228indirecta
crates.ioshlex2.0.1indirecta
crates.iostatrs0.18.0indirecta
crates.iosyn2.0.117indirecta
crates.iotarget-lexicon0.13.5indirecta
crates.iotinytemplate1.2.1indirecta
crates.iounicode-ident1.0.24indirecta
crates.iowalkdir2.5.0indirecta
crates.iowasm-bindgen0.2.118indirecta
crates.iowasm-bindgen-macro0.2.118indirecta
crates.iowasm-bindgen-macro-support0.2.118indirecta
crates.iowasm-bindgen-shared0.2.118indirecta
crates.ioweb-sys0.3.95indirecta
crates.iowinapi-util0.1.11indirecta
crates.iowindows-link0.2.1indirecta
crates.iowindows-sys0.61.2indirecta
crates.iozerocopy0.8.48indirecta
crates.iozerocopy-derive0.8.48indirecta
crates.iozmij1.0.21indirecta
PyPIalabaster1.0.0indirecta
PyPIaltair6.0.0indirecta
PyPIanyio4.13.0indirecta
PyPIappnope0.1.4indirecta
PyPIargon2-cffi25.1.0indirecta
PyPIargon2-cffi-bindings25.1.0indirecta
PyPIarrow1.4.0indirecta
PyPIasttokens3.0.1indirecta
PyPIasv0.6.5indirecta
PyPIasv-runner0.2.1indirecta
PyPIasync-lru2.3.0indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirecta
PyPIbleach6.4.0indirecta
PyPIblinker1.9.0indirecta
PyPIbuild1.4.2indirecta
PyPIcertifi2026.2.25indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.6indirecta
PyPIclick8.3.1indirecta
PyPIcloudpickle3.1.2indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcontourpy1.3.3indirecta
PyPIcycler0.12.1indirecta
PyPIdebugpy1.8.20indirecta
PyPIdecorator5.2.1indirecta
PyPIdeepmerge2.0indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIdocutils0.22.4indirecta
PyPIdominate2.9.1indirecta
PyPIexecnet2.1.2indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfarama-notifications0.0.4indirecta
PyPIfastjsonschema2.21.2indirecta
PyPIfilelock3.25.2indirecta
PyPIflask3.1.3indirecta
PyPIfonttools4.63.0indirecta
PyPIfqdn1.5.1indirecta
PyPIgraphviz0.20.3indirecta
PyPIgreenlet3.3.2indirecta
PyPIgrimp3.15indirecta
PyPIgymnasium0.29.1indirecta
PyPIh110.16.0indirecta
PyPIhttpcore1.0.9indirecta
PyPIhttpx0.28.1indirecta
PyPIidna3.15indirecta
PyPIimagesize2.0.0indirecta
PyPIimport-linter2.13indirecta
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIipykernel6.31.0indirecta
PyPIipython8.38.0indirecta
PyPIipython-genutils0.2.0indirecta
PyPIipywidgets8.1.8indirecta
PyPIisoduration20.11.0indirecta
PyPIitsdangerous2.2.0indirecta
PyPIjedi0.19.2indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjoblib1.5.3indirecta
PyPIjson50.13.0indirecta
PyPIjsonpointer3.1.1indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter1.1.1indirecta
PyPIjupyter-client8.8.0indirecta
PyPIjupyter-console6.6.3indirecta
PyPIjupyter-contrib-core0.4.2indirecta
PyPIjupyter-contrib-nbextensions0.7.0indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyter-events0.12.0indirecta
PyPIjupyter-highlight-selected-word0.2.0indirecta
PyPIjupyter-lsp2.3.0indirecta
PyPIjupyter-nbextensions-configurator0.6.4indirecta
PyPIjupyter-server2.20.0indirecta
PyPIjupyter-server-terminals0.5.4indirecta
PyPIjupyterlab4.5.10indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirecta
PyPIjupyterlab-server2.28.0indirecta
PyPIjupyterlab-widgets3.0.16indirecta
PyPIkiwisolver1.5.0indirecta
PyPIlark1.3.1indirecta
PyPIlibrt0.8.1indirecta
PyPIlxml6.1.0indirecta
PyPImarkdown3.10.2indirecta
PyPImarkdown-it-py4.2.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib3.10.9indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.1indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImike2.2.0+zensical.0.1.0indirecta
PyPImistune3.3.0indirecta
PyPImpmath1.3.0indirecta
PyPImypy1.19.1indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPInbclassic1.3.3indirecta
PyPInbclient0.10.4indirecta
PyPInbconvert7.17.1indirecta
PyPInbformat5.10.4indirecta
PyPInest-asyncio1.6.0indirecta
PyPInotebook6.5.4indirecta
PyPInotebook-shim0.2.4indirecta
PyPInumpydoc1.10.0indirecta
PyPIoverrides7.7.0indirecta
PyPIpackaging26.0indirecta
PyPIpandas2.3.3indirecta
PyPIpandocfilters1.5.1indirecta
PyPIparso0.8.6indirecta
PyPIpathspec1.0.4indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIpillow12.3.0indirecta
PyPIplatformdirs4.9.4indirecta
PyPIplotly6.6.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIpolars1.39.3indirecta
PyPIpolars-runtime-321.39.3indirecta
PyPIprek0.4.3indirecta
PyPIprometheus-client0.24.1indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpyarrow24.0.0indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpymdown-extensions11.0.1indirecta
PyPIpympler1.1indirecta
PyPIpyparsing3.3.2indirecta
PyPIpyproject-hooks1.2.0indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpytest-codspeed5.0.3indirecta
PyPIpytest-xdist3.8.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.2.0indirecta
PyPIpython-json-logger4.0.0indirecta
PyPIpython-slugify8.0.4indirecta
PyPIpytz2026.1.post1indirecta
PyPIpywin32311indirecta
PyPIpywinpty3.0.3indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyzmq27.1.0indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrequests2.33.0indirecta
PyPIrfc3339-validator0.1.4indirecta
PyPIrfc3986-validator0.1.1indirecta
PyPIrfc3987-syntax1.1.0indirecta
PyPIrich15.0.0indirecta
PyPIriver0.25.0indirecta
PyPIroman-numerals4.1.0indirecta
PyPIrpds-py0.30.0indirecta
PyPIruff0.15.8indirecta
PyPIscikit-learn1.8.0indirecta
PyPIsend2trash2.1.0indirecta
PyPIsetuptools83.0.0indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirecta
PyPIsoupsieve2.8.4indirecta
PyPIsphinx9.0.4indirecta
PyPIsphinx9.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIsqlalchemy2.0.48indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPIsympy1.14.0indirecta
PyPIta-lib0.6.8indirecta
PyPItabulate0.10.0indirecta
PyPIterminado0.18.1indirecta
PyPItext-unidecode1.3indirecta
PyPIthreadpoolctl3.6.0indirecta
PyPItinycss21.4.0indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItornado6.5.7indirecta
PyPItqdm4.67.3indirecta
PyPItraitlets5.14.3indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItzdata2025.3indirecta
PyPIuri-template1.3.0indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIverspec0.1.0indirecta
PyPIvirtualenv21.2.0indirecta
PyPIwatermark2.6.0indirecta
PyPIwcwidth0.6.0indirecta
PyPIwebcolors25.10.0indirecta
PyPIwebencodings0.5.1indirecta
PyPIwebsocket-client1.9.0indirecta
PyPIwerkzeug3.1.7indirecta
PyPIwidgetsnbextension4.0.15indirecta
PyPIzensical0.0.40indirecta
PyPIzipp3.23.0indirecta
Avisos de dependencias 3

Este repositorio no publica ningún paquete que el índice resuelva, así que se evaluó su propio grafo de dependencias — 294 paquetes, que incluyen también fijaciones de desarrollo y prueba que nunca se distribuyen: 3 tienen avisos conocidos, de los cuales 1 son directas.

PaqueteVersiónRelaciónGravedadAvisosCorregido en
click8.3.1indirectaalta18.3.3
bincode1.3.3directadesconocida1—
crossbeam-epoch0.9.18indirectadesconocida10.9.20

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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