Das FERS-Python-Paket installieren
Ein pip-Befehl liefert die Python-Modellierschicht und den kompilierten Rust-Solver. Die lokale Berechnung benötigt kein Konto, keinen Schlüssel und kein Netzwerk — Zugangsdaten sind nur für Cloud-Speicherung, den Agentenkanal und Pro-Grenzen nötig.
1. Das Paket installieren
Das Paket ist auf PyPI als FERS veröffentlicht. Es enthält die Python-Modellierschicht und das kompilierte Solver-Wheel, es ist also nichts weiter zu bauen.
pip install FERSErfordert Python 3.11 oder neuer. Wheels werden für Windows, macOS und Linux veröffentlicht — für die Installation wird keine Rust-Toolchain benötigt.
2. Die Installation prüfen
Importieren Sie die Kernobjekte und erzeugen Sie ein leeres Modell. Läuft das ohne Fehler durch, wurde der kompilierte Solver korrekt geladen.
from fers_core import FERS, Node, Member, Section, Material, NodalSupport, NodalLoad
# Quick smoke-test
model = FERS()
print("FERS installed successfully")3. An der Cloud anmelden (optional)
Das brauchen Sie nur zum Speichern von Modellen im Konto, für den MCP-Agentenkanal und für Pro-Grenzen. Je nach Anmeldeart gibt es zwei Wege.
- Variante A — Konto mit E-Mail und Passwort — Tauschen Sie Ihre Zugangsdaten über
POST /api/sdk/tokengegen ein einstündiges Bearer-Token. Funktioniert nur für Konten, die mit E-Mail und Passwort angelegt wurden. - Variante B — Google- oder GitHub-Konto (für alle empfohlen) — Legen Sie auf Ihrer Profilseite unter API Keys einen dauerhaften API-Schlüssel an. Ohne Passwort, funktioniert für jede Anmeldeart und ist jederzeit widerrufbar.
Variante A: kurzlebiges Bearer-Token
Das Token gilt eine Stunde. Holen Sie nach Ablauf ein neues, statt es zu speichern.
import requests
resp = requests.post("https://ferscloud.com/api/sdk/token", json={
"email": "you@example.com",
"password": "your_password",
})
token = resp.json()["token"]Variante B: dauerhafter API-Schlüssel
Ein API-Schlüssel hat die Form <keyId>.<secret> und wird nur einmal — bei der Erstellung — angezeigt. Legen Sie ihn in einer Umgebungsvariablen ab und halten Sie ihn serverseitig; niemals im Browser-Code oder in einer eingecheckten Datei.
import os
os.environ["FERS_API_KEY"] = "<keyId>.<secret>"Die Cloud-Anmeldung wird nur zum Speichern von Modellen sowie für MCP- und Pro-Funktionen benötigt. Die lokale Berechnung mit run_analysis() funktioniert ohne jede Zugangsdaten.
Was ohne Bezahlung enthalten ist
Der kostenlose Tarif rechnet Modelle bis 100 Stäbe, ohne Konto und ohne Schlüssel. Pro hebt das auf 10,000 Stäbe an und ergänzt die Cloud-Speicherung.
Der Agenten- und REST-Kanal wird getrennt abgerechnet: 100 kostenlose Berechnungen je rollierender Woche, danach 0,01 € je Berechnung aus dem Guthaben. Pro kostet 19.95 € im Monat.
| Kostenlos | Pro | |
|---|---|---|
| Stäbe je Modell | 100 | 10,000 |
| Lokale Berechnung | Unbegrenzt | Unbegrenzt |
| Konto erforderlich | Nein | Ja |
| Cloud-Speicherung | Nein | Ja |
| Berechnungen/Woche über API/MCP | 100 | Unbegrenzt |
Nächste Schritte
- Ein Modell aufbauen und rechnen — die Kernobjekte und eine erste Berechnung.
- Durchgerechnete Beispiele — Kragarm, Einfeldträger, Rahmen und ein Nachweis nach EN 1993-1-1, jeweils mit Handrechnung.
- Warum überhaupt skripten — die Argumente für den Python-Weg.
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Siehe auch
Häufige Fragen
Wie heißt das pip-Paket?
pip install FERS. Der Importname lautet fers_core — zum Beispiel from fers_core import FERS, Node, Member.Brauche ich einen API-Schlüssel für eine Berechnung?
run_analysis() rechnet lokal, ohne Zugangsdaten und ohne Netzwerkzugriff. Schlüssel sind nur für Cloud-Speicherung, die MCP-/REST-Kanäle und Pro-Grenzen nötig.