Er Numpy sikker?
Numpy — Nerq Tillidsscore 90.0/100 (Karakter A+). Baseret på analyse af 2 tillidsdimensioner vurderes det som sikkert at bruge. Sidst opdateret: 2026-04-02.
Ja, Numpy er sikker at bruge. Numpy er en Python-pakke with a Nerq Tillidsscore of 90.0/100 (A+), based on 3 independent data dimensions. Anbefalet til produktionsbrug. Security: 90/100. Popularity: 100/100. Data sourced from PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Last updated: 2026-04-02. Maskinlæsbare data (JSON).
Er Numpy sikker?
JA — Numpy has a Nerq Tillidsscore of 90.0/100 (A+). Opfylder Nerqs tillidstærskel med stærke signaler inden for sikkerhed, vedligeholdelse og fællesskabsadoption. Anbefalet til produktionsbrug — gennemgå den fulde rapport nedenfor for specifikke overvejelser.
Hvad er Numpys tillidsscore?
Numpy has a Nerq Tillidsscore of 90.0/100, earning a A+ grade. This score is based on 2 independently measured dimensions including security, maintenance, and community adoption.
Hvad er de vigtigste sikkerhedsresultater for Numpy?
Numpy's strongest signal is popularitet at 100/100. No known vulnerabilities have been detected. It meets the Nerq Verified threshold of 70+.
Hvad er Numpy og hvem vedligeholder det?
| Udvikler | Travis E. Oliphant et al. |
| Kategori | pypi |
| Kilde | N/A |
Numpy på andre platforme
Samme udvikler/virksomhed i andre registre:
Lignende Pypi efter tillidsscore
Sikkerhedsguide: Numpy
Hvad er Numpy?
Numpy er en Python package — Fundamental package for array computing in Python.
Sådan verificerer du sikkerheden
Kør pip audit or safety check. Review on PyPI for download stats.
Du kan også tjekke tillidsscoren via API: GET /v1/preflight?target=numpy
Vigtigste sikkerhedsproblemer for Python packages
Når du vurderer en Python package, hold øje med: dependency vulnerabilities, malicious uploads, maintenance status.
Tillidsvurdering
Numpy has a Nerq Tillidsscore of 76/100 (B+) og opfylder Nerqs tillidstærskel. Denne score er baseret på automatiseret analyse af sikkerheds-, vedligeholdelses-, fællesskabs- og kvalitetssignaler.
Vigtigste pointer
- Numpy has a Tillidsscore of 76/100 (B+).
- Anbefalet til brug — opfylder tillidstærskel.
- Verificer altid uafhængigt ved hjælp af Nerq API.
Detaljeret scoreanalyse
| Dimension | Score |
|---|---|
| Sikkerhed | 90/100 |
| Privatliv | 80/100 |
| Pålidelighed | 90/100 |
| Gennemsigtighed | 50/100 |
| Vedligeholdelse | 60/100 |
Baseret på 5 dimensions. Data from PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard.
Hvilke data indsamler Numpy?
Numpy er en Python-pakke vedligeholdt af Travis E. Oliphant et al.. It receives approximately 194,984,733 weekly downloads.
Som en udviklingspakke, Numpy indsamler ikke direkte slutbrugerens personlige data. Men applikationer bygget med den kan indsamle data afhængigt af implementering. Privatlivsscore: 80/100.
Gennemgå pakkens afhængigheder for potentielle forsyningskæderisici. Kør din pakkehåndterers auditkommando regelmæssigt.
Fuld analyse: Numpy privatlivsrapport · Privatlivsanmeldelse
Er Numpy sikker?
Sikkerhedsscore: 90/100. Numpy has 0 kendte sårbarheder (CVE) i National Vulnerability Database. Dette er en ren journal.
Licensoplysninger ikke tilgængelige. Open source-pakker muliggør uafhængig sikkerhedsgennemgang af kildekoden.
Kør din pakkehåndterers auditkommando (`npm audit`, `pip audit`, `cargo audit`) for at kontrollere for kendte sårbarheder i dit afhængighedstræ.
Fuld analyse: Numpy sikkerhedsrapport
Numpy på andre platforme
Samme udvikler/virksomhed i andre registre:
Sådan beregnede vi denne score
tillidsscore forNumpy 90.0/100 (A+) beregnes ud fra PyPI registry, GitHub repository, NVD, OSV.dev, and OpenSSF Scorecard. Scoren afspejler 5 uafhængige dimensioner: security (90/100), privacy (80/100), reliability (90/100), transparency (50/100), maintenance (60/100). Hver dimension vægtes ens for at producere den samlede tillidsscore.
Nerq analyzes over 7.5 million entities across 26 registre med samme metodik, hvilket muliggør direkte sammenligning mellem enheder. Scorer opdateres løbende, efterhånden som nye data bliver tilgængelige.
Denne side blev sidst gennemgået den April 02, 2026. Data version: 1.0.
Ofte stillede spørgsmål
Er Numpy sikker at bruge?
Hvad er tillidsscoren for Numpy?
Hvad er sikrere alternativer til Numpy?
Har Numpy kendte sårbarheder?
Hvor aktivt vedligeholdes Numpy?
Popular in pypi
Browse Categories
Disclaimer: Nerqs tillidsscorer er automatiserede vurderinger baseret på offentligt tilgængelige signaler. De udgør ikke anbefalinger eller garantier. Foretag altid din egen verificering.