Registro público
Informe de salud del softwareesquema 0.30.0 · métricas 2.5.0 · 2026-08-03 08:46 UTC

os-climate / physrisk

Physical climate risk calculation engine

Python · TeXApache-2.0★ 67 estrellas⑂ 57 forksdesde oct 2021Ver en GitHub ↗
TipoBibliotecacómo se determina

os-climate/physrisk tiene un índice de salud de 89 sobre 100, lo que lo sitúa en la banda Excelente. Su puntuación más alta es Engineering Quality (92/100) y la más baja, AI Readiness (57/100). Se actualizó por última vez hace 6 días. Una sola persona concentra la mayor parte del trabajo reciente.

89
global / 100
Excelente

Índice de salud del software

Las métricas se agrupan en categorías ponderadas sobre una escala estandarizada de 1 a 100. El resultado global parte de su media ponderada, calibrada contra la distribución del registro público para que las bandas tengan significado percentil; cuando la evidencia pública activa la Política de Jurisdicciones de Alto Riesgo, la calificación se ajusta y recibe un límite «En riesgo» de 34.

89
Excepcional93-100El nivel más alto del registro (≈ el 5% superior); cumple prácticamente todos los criterios evaluados
Excelente80-92Sólido en todos los frentes; carencias menores
Bueno65-79Saludable; carencias limitadas y manejables
Moderado50-64Aceptable con carencias notables; se recomienda revisión
Débil35-49Debilidades sustanciales en varias áreas
En riesgo20-34Debilidades significativas; su adopción exige cautela
Crítico1-19Problemas graves (proyecto abandonado, un solo mantenedor, sin higiene)
VitalidadComunidad yAdopciónSostenibilidady GobernanzaCalidad deIngenieríaSeguridadPreparaciónpara IA

Perfil de puntuación

Cada eje es una categoría. La forma importa más que la media: un proyecto sano llena toda la figura, mientras que un perfil de picos y cráteres indica que la fortaleza en una dimensión enmascara el riesgo en otra.

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

Titularidad

OS-ClimateOrganización
235 seguidores96 repositorios públicosdesde may 2021

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
PyPIphysrisk-lib1.9.212255101hace 10 díasphysicalclimateriskfinance

Métricas por categoría

Vitalidad

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

91Excelente · 21% del índice global

Actividad de desarrollo

86Excelente
Cómo se puntúa
36/36Recencia de push — último push hace 6 días
22.2/36Cadencia de commits — 32/52 semanas con commits
18/18Volumen de commits — 108 commits en el último año
10/10OpenSSF Scorecard: Maintained — 28 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
commits_last_year108
human_commit_share0,74
days_since_last_push6
active_weeks_last_year32

Disciplina de publicación

98Excepcional
Cómo se puntúa
27/27Publica versiones — 33 versiones publicadas
36/36Recencia de las versiones — última versión hace 10 días
27/27Cadencia de publicación — una versión cada ~3,7 días
8/10OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
Datos de entrada utilizados
releases_count33
latest_release_tagv1.9.21
releases_from_tagsno
days_since_latest_release10
mean_days_between_releases3,7

Comunidad y Adopción

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

58Moderado · 17% del índice global

Popularidad y adopción

50Moderado
Cómo se puntúa
29.5/60Estrellas — 67 estrellas
14.6/25Forks — 57 forks
6/15Observadores — 13 observadores
Datos de entrada utilizados
forks57
stars67
watchers13
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 (Apache-2.0)
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_badges8
has_contributingsí
has_issue_templateno
has_code_of_conductno
readme_badge_servicesgithub.com, shields.io
has_pull_request_templateno

Adopción en el ecosistema (descargas)

56Moderado
Cómo se puntúa
44.7/80Descargas mensuales — 2255 descargas/mes en pypi
0/20Dependientes en el registro — no lo informa este ecosistema
Datos de entrada utilizados
packagesphysrisk-lib
dependents—
ecosystemspypi
total_downloads—
monthly_downloads2255
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?

67Bueno · 23% del índice global

Resiliencia de mantenedores (factor bus)

41Débil
Cómo se puntúa
9/54Factor bus — la mitad de los commits recae en 1 contribuyente(s)
8.5/22.5Distribución de commits — el principal contribuyente firma el 62% de los commits
13.5/13.5Amplitud de contribuyentes — 21 contribuyentes
10/10OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
Datos de entrada utilizados
bus_factor1
contributors_sampled21
top_contributor_share0,622

Capacidad de respuesta a issues y PR

67Bueno
Cómo se puntúa
30.8/42Resolución de issues — 73% de issues cerradas
24.5/30Aceptación de PR — 415/509 PR decididos fusionados
0/13Newcomer PR acceptance — ningún PR de un contribuyente primerizo decidido en 30 d
3/15OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 8/30 approved changesets -- score normalized to 2
Datos de entrada utilizados
merged_prs415
open_issues21
closed_issues58
prs_merged_7d0
prs_decided_7d0
prs_merged_30d5
prs_decided_30d5
issue_closed_ratio0,734
closed_unmerged_prs94
first_time_authors_30d0
first_time_prs_merged_30d0
first_time_prs_decided_30d0
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): newcomer_pr_acceptance. Los pesos restantes se han renormalizado.

Propiedad y custodia

70Bueno
Cómo se puntúa
30/30Respaldo de la propiedad — propiedad de una organización
0/20Dominio verificado
17.1/25Alcance del propietario — 235 seguidores de os-climate
23.3/25Trayectoria — 96 repos públicos, cuenta de ~5 años
Datos de entrada utilizados
followers235
owner_typeOrganization
is_verified—
owner_loginos-climate
public_repos96
account_age_days1889

Mantenimiento de paquetes

100Excepcional
Cómo se puntúa
25/25Publicado y resoluble — 1 paquete(s) en pypi
35/35Recencia de publicación — última publicación hace 10 días
20/20Historial de versiones — 101 versiones en el registro
20/20No obsoleto — activo, ni obsoleto ni retirado
Datos de entrada utilizados
packagesphysrisk-lib
ecosystemspypi
any_deprecatedno
min_days_since_publish10

Calidad de Ingeniería

¿Existen unas prácticas mínimas de ingeniería y documentación?

92Excelente · 19% del índice global

Prácticas de ingeniería

94Excepcional
Cómo se puntúa
24/24Flujos de trabajo de CI — 8 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 — 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

90Excelente
Cómo se puntúa
30/30README
25/25Directorio de documentación
15/15Sitio de documentación / página del proyecto — https://physrisk.readthedocs.io/
10/10Descripción del repositorio
0/10Topics
10/10Wiki
Datos de entrada utilizados
topics—
has_wikisí
homepagehttps://physrisk.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?

65Bueno · 16% del índice global

Postura de seguridad

56Moderado
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
1.5/7.5Code-Review — Found 8/30 approved changesets -- score normalized to 2
2.5/2.5Contributors — project has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
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 — 28 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
0/5Packaging — sin datos
4.5/5Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
0/5SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0/5Security-Policy — security policy file not detected
6/7.5Signed-Releases — 5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0/7.5Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0/7.5Vulnerabilities — 42 existing vulnerabilities detected
Datos de entrada utilizados
sourceopenssf_scorecard
checks_evaluated16
scorecard_versionv5.5.0
checks_inconclusive2
scorecard_aggregate5,6
Excluidos de la puntuación (sin datos o no aplicable): branch_protection, 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_packages58
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:physrisk-lib@1.9.21 —lo que arrastra la instalación del paquete publicado—: 58 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.

57Moderado · 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 — 73 de 74 commits humanos declaran su intención (asunto estructurado o cuerpo explicativo)
Datos de entrada utilizados
has_llms_txtno
legible_history_share0,986
agent_instruction_files—
agent_instruction_max_bytes—

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

78Bueno
Cómo se puntúa
18/18Arranque con un solo comando — Makefile, docs/Makefile
22/22Pruebas automatizadas
11/11Configuración de lint / formato
0/11Verificación estática de tipos
10/10Entorno reproducible — lockfile
0/10Práctica demostrada con agentes — ningún commit con autoría de agente entre los últimos 100
8/8Mantenimiento automatizado — 14 de los últimos 100 commits son actualizaciones automáticas de dependencias
9/10OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
Datos de entrada utilizados
has_nixno
has_testssí
lockfilesuv.lock
has_dockerfileno
typed_languageno
bootstrap_filesMakefile, docs/Makefile
has_devcontainerno
has_linter_configsí
typecheck_configs—
agent_commit_share0
toolchain_manifests—
dependency_bot_commit_share0,14

Legibilidad del código para modelos

55Moderado
Cómo se puntúa
0/45Código verificable por tipos — Python sin configuración de verificación de tipos
55/55Tamaños de archivo manejables — 0/135 archivos fuente de más de 60 KB
Datos de entrada utilizados
primary_languagePython
largest_source_bytes52.189
source_files_sampled135
oversized_source_files0

Interfaces legibles por máquina

40Débil
Cómo se puntúa
0/40Esquema de API (OpenAPI/GraphQL/proto)
0/20Servidor MCP
40/40Ejemplos ejecutables — notebooks
Datos de entrada utilizados
example_dirsnotebooks
has_mcp_signalno
api_schema_files—

Datos clave

67estrellas de GitHub
21contribuidores
108commits en los últimos 12 meses
6días desde el último push
33versiones publicadas
1factor bus
21issues 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 ★ / 57 ⇿
0Estrellas
57Forks
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.

01020304050605422022-072024-072026-07
Mayor 0Menor 5Parche 25

Cada punto abarca 4 días.

OpenSSF Scorecard 5.6 / 10
5.6agregado

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 · 2026-08-03 08:45 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
2Code-ReviewFound 8/30 approved changesets -- score normalized to 2
10Contributorsproject has 3 contributing companies or organizations -- score normalized to 10
10Dangerous-Workflowno dangerous workflow patterns detected
10Dependency-Update-Toolupdate tool detected
0Fuzzingproject is not fuzzed
10Licenselicense file detected
10Maintained28 commit(s) and 0 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 10
n/dPackagingpackaging workflow not detected
9Pinned-Dependenciesdependency not pinned by hash detected -- score normalized to 9
0SASTSAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0
0Security-Policysecurity policy file not detected
8Signed-Releases5 out of the last 5 releases have a total of 5 signed artifacts.
0Token-Permissionsdetected GitHub workflow tokens with excessive permissions
0Vulnerabilities42 existing vulnerabilities detected
Dependencias directas 20
RegistroPaqueteRestricción de versiónManifiesto
PyPIaffine>=2.4.0pyproject.toml
PyPIaiohttp>=3.14.0pyproject.toml
PyPIdependency-injector>=4.48.0pyproject.toml
PyPIgeopandas>=1.1.0pyproject.toml
PyPIh3>=4.3.0pyproject.toml
PyPIlmdbm>=0.0.6pyproject.toml
PyPIlxml>=6.1.0pyproject.toml
PyPInumba>=0.61.0pyproject.toml
PyPInumpy>=2.2.0pyproject.toml
PyPIpint>=0.24.0pyproject.toml
PyPIpillow>=12.2.0pyproject.toml
PyPIpydantic>=2.11.0pyproject.toml
PyPIpyproj>=3.7.0pyproject.toml
PyPIpython-dotenv>=1.2.2pyproject.toml
PyPIrequests>=2.32.0pyproject.toml
PyPIscipy>=1.15.0pyproject.toml
PyPIshapely>=2.1.0pyproject.toml
PyPIs3fs>=2025.7.0pyproject.toml
PyPIvirtualenv>=20.36.1pyproject.toml
PyPIzarr>=2.18.0,<3.0.0pyproject.toml
Todas las dependencias 210

Conjunto completo de dependencias resueltas según el grafo de dependencias de GitHub: 20 paquetes directos y 190 indirectos (transitivos). El cierre transitivo es completo cuando el repositorio incluye un lockfile.

RegistroPaqueteVersiónRelación
PyPIaffine2.4.0directa
PyPIaiohttp3.14.0directa
PyPIdependency-injector4.49.0directa
PyPIgeopandas1.1.3directa
PyPIh34.4.2directa
PyPIlmdbm0.0.6directa
PyPIlxml6.1.1directa
PyPInumba0.65.1directa
PyPInumpy2.2.6directa
PyPIpillow12.2.0directa
PyPIpint0.24.4directa
PyPIpydantic2.13.4directa
PyPIpyproj3.7.1directa
PyPIpython-dotenv1.2.2directa
PyPIrequests2.34.2directa
PyPIs3fs2026.4.0directa
PyPIscipy1.15.3directa
PyPIshapely2.1.2directa
PyPIvirtualenv21.3.3directa
PyPIzarr2.18.3directa
PyPIaccessible-pygments0.0.5indirecta
PyPIaiobotocore3.7.0indirecta
PyPIaiohappyeyeballs2.6.2indirecta
PyPIaioitertools0.13.0indirecta
PyPIaiosignal1.4.0indirecta
PyPIalabaster0.7.16indirecta
PyPIannotated-types0.7.0indirecta
PyPIapeye1.4.1indirecta
PyPIapeye-core1.1.5indirecta
PyPIappnope0.1.4indirecta
PyPIasciitree0.3.3indirecta
PyPIast-serialize0.5.0indirecta
PyPIasttokens3.0.1indirecta
PyPIasync-timeout5.0.1indirecta
PyPIattrs26.1.0indirecta
PyPIautodocsumm0.2.15indirecta
PyPIbabel2.18.0indirecta
PyPIbackports-asyncio-runner1.2.0indirecta
PyPIbeautifulsoup44.14.3indirecta
PyPIbleach4.1.0indirecta
PyPIbotocore1.43.0indirecta
PyPIbrotli1.2.0indirecta
PyPIbrotlicffi1.2.0.1indirecta
PyPIcachecontrol0.14.4indirecta
PyPIcachetools7.1.3indirecta
PyPIcertifi2026.5.20indirecta
PyPIcffi2.0.0indirecta
PyPIcfgv3.5.0indirecta
PyPIcharset-normalizer3.4.7indirecta
PyPIclick8.4.0indirecta
PyPIcolorama0.4.6indirecta
PyPIcomm0.2.3indirecta
PyPIcoverage7.14.0indirecta
PyPIcssselect20.9.0indirecta
PyPIdebugpy1.8.20indirecta
PyPIdecorator5.3.1indirecta
PyPIdefusedxml0.7.1indirecta
PyPIdeprecated1.3.1indirecta
PyPIdict2css0.5.0indirecta
PyPIdistlib0.4.0indirecta
PyPIdocutils0.20.1indirecta
PyPIdomdf-python-tools3.10.0indirecta
PyPIet-xmlfile2.0.0indirecta
PyPIexceptiongroup1.3.1indirecta
PyPIexecuting2.2.1indirecta
PyPIfasteners0.20indirecta
PyPIfastjsonschema2.21.2indirecta
PyPIfilelock3.29.0indirecta
PyPIflexcache0.3indirecta
PyPIflexparser0.4indirecta
PyPIfonttools4.63.0indirecta
PyPIfrozenlist1.8.0indirecta
PyPIfsspec2026.4.0indirecta
PyPIgraphviz0.21indirecta
PyPIgreenlet3.5.1indirecta
PyPIhtml5lib1.1indirecta
PyPIidentify2.6.19indirecta
PyPIidna3.15indirecta
PyPIimagesize2.0.0indirecta
PyPIimportlib-metadata9.0.0indirecta
PyPIiniconfig2.3.0indirecta
PyPIipykernel7.2.0indirecta
PyPIipython8.39.0indirecta
PyPIipython-pygments-lexers1.1.1indirecta
PyPIjedi0.20.0indirecta
PyPIjinja23.1.6indirecta
PyPIjmespath1.1.0indirecta
PyPIjsonschema4.26.0indirecta
PyPIjsonschema-specifications2025.9.1indirecta
PyPIjupyter-cache1.0.1indirecta
PyPIjupyter-client8.8.0indirecta
PyPIjupyter-core5.9.1indirecta
PyPIjupyterlab-pygments0.3.0indirecta
PyPIlatexcodec3.0.1indirecta
PyPIlibrt0.11.0indirecta
PyPIlibsass0.23.0indirecta
PyPIllvmlite0.47.0indirecta
PyPIlmdb2.2.0indirecta
PyPImarkdown-it-py3.0.0indirecta
PyPImarkupsafe3.0.3indirecta
PyPImatplotlib-inline0.2.2indirecta
PyPImdit-py-plugins0.6.1indirecta
PyPImdurl0.1.2indirecta
PyPImistune3.2.1indirecta
PyPImsgpack1.1.2indirecta
PyPImultidict6.7.1indirecta
PyPImypy2.1.0indirecta
PyPImypy-extensions1.1.0indirecta
PyPImyst-nb1.4.0indirecta
PyPImyst-parser4.0.1indirecta
PyPInarwhals2.21.2indirecta
PyPInatsort8.4.0indirecta
PyPInbclient0.10.4indirecta
PyPInbconvert7.17.1indirecta
PyPInbformat5.10.4indirecta
PyPInbsphinx0.9.5indirecta
PyPInest-asyncio1.6.0indirecta
PyPInodeenv1.10.0indirecta
PyPInumcodecs0.13.1indirecta
PyPInumpydoc1.9.0indirecta
PyPIopenpyxl3.1.5indirecta
PyPIpackaging26.2indirecta
PyPIpandas2.3.3indirecta
PyPIpandoc2.4indirecta
PyPIpandocfilters1.5.1indirecta
PyPIparso0.8.7indirecta
PyPIpathspec1.1.1indirecta
PyPIpexpect4.9.0indirecta
PyPIplatformdirs4.9.6indirecta
PyPIplotly6.7.0indirecta
PyPIpluggy1.6.0indirecta
PyPIplumbum1.10.0indirecta
PyPIply3.11indirecta
PyPIpre-commit4.6.0indirecta
PyPIprompt-toolkit3.0.52indirecta
PyPIpropcache0.5.2indirecta
PyPIpsutil7.2.2indirecta
PyPIptyprocess0.7.0indirecta
PyPIpure-eval0.2.3indirecta
PyPIpybtex0.26.1indirecta
PyPIpybtex-docutils1.0.3indirecta
PyPIpycparser3.0indirecta
PyPIpydantic-core2.46.4indirecta
PyPIpydata-sphinx-theme0.15.4indirecta
PyPIpydyf0.12.1indirecta
PyPIpygments2.20.0indirecta
PyPIpyogrio0.12.1indirecta
PyPIpyphen0.17.2indirecta
PyPIpyproject-api1.10.0indirecta
PyPIpytest9.0.3indirecta
PyPIpytest-asyncio1.3.0indirecta
PyPIpytest-cov7.1.0indirecta
PyPIpython-dateutil2.9.0.post0indirecta
PyPIpython-discovery1.3.1indirecta
PyPIpytz2026.2indirecta
PyPIpywin32311indirecta
PyPIpyyaml6.0.3indirecta
PyPIpyzmq27.1.0indirecta
PyPIreferencing0.37.0indirecta
PyPIrpds-py0.30.0indirecta
PyPIruamel-yaml0.19.1indirecta
PyPIruff0.15.13indirecta
PyPIsetuptools80.10.2indirecta
PyPIsetuptools-git-versioning—indirecta
PyPIsix1.17.0indirecta
PyPIsnowballstemmer3.0.1indirecta
PyPIsoupsieve2.8.3indirecta
PyPIsphinx7.4.7indirecta
PyPIsphinx-autodoc-typehints2.3.0indirecta
PyPIsphinx-copybutton0.5.2indirecta
PyPIsphinx-design0.6.1indirecta
PyPIsphinx-jinja2-compat0.3.0indirecta
PyPIsphinx-prompt1.8.0indirecta
PyPIsphinx-rtd-theme2.0.0indirecta
PyPIsphinx-simplepdf1.6.0indirecta
PyPIsphinx-tabs3.4.5indirecta
PyPIsphinx-toggleprompt0.5.2indirecta
PyPIsphinx-toolbox3.8.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-applehelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-bibtex2.6.3indirecta
PyPIsphinxcontrib-details-directive0.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-devhelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-htmlhelp2.1.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-jquery4.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-jsmath1.0.1indirecta
PyPIsphinxcontrib-qthelp2.0.0indirecta
PyPIsphinxcontrib-serializinghtml2.0.0indirecta
PyPIsqlalchemy2.0.49indirecta
PyPIstack-data0.6.3indirecta
PyPIstandard-imghdr3.10.14indirecta
PyPItabulate0.10.0indirecta
PyPItinycss21.5.1indirecta
PyPItinyhtml52.1.0indirecta
PyPItomli2.4.1indirecta
PyPItomli-w1.2.0indirecta
PyPItornado6.5.5indirecta
PyPItox4.54.0indirecta
PyPItraitlets5.15.0indirecta
PyPItyping-extensions4.15.0indirecta
PyPItyping-inspection0.4.2indirecta
PyPItzdata2026.2indirecta
PyPIurllib32.7.0indirecta
PyPIwcwidth0.7.0indirecta
PyPIweasyprint68.1indirecta
PyPIwebencodings0.5.1indirecta
PyPIwheel—indirecta
PyPIwrapt2.1.2indirecta
PyPIyarl1.24.2indirecta
PyPIzipp4.1.0indirecta
PyPIzopfli0.4.1indirecta
Avisos de dependencias 0

Instalar pypi:physrisk-lib@1.9.21 arrastra 58 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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