Instalar el paquete Python de FERS
Un solo comando pip trae la capa de modelado en Python y el solver compilado en Rust. El cálculo local no necesita cuenta, ni clave, ni red: las credenciales solo sirven para el almacenamiento en la nube, el canal de agentes y los límites Pro.
1. Instalar el paquete
El paquete se publica en PyPI como FERS. Incluye la capa de modelado en Python y el wheel del solver compilado, de modo que no hay nada más que construir.
pip install FERSRequiere Python 3.11 o posterior. Se publican wheels para Windows, macOS y Linux: no hace falta una cadena de herramientas de Rust para instalar.
2. Verificar la instalación
Importe los objetos principales y construya un modelo vacío. Si esto se ejecuta sin lanzar excepciones, el solver compilado se cargó correctamente.
from fers_core import FERS, Node, Member, Section, Material, NodalSupport, NodalLoad
# Quick smoke-test
model = FERS()
print("FERS installed successfully")3. Autenticarse en la nube (opcional)
Solo lo necesita para guardar modelos en su cuenta, para el canal de agentes MCP y para los límites Pro. Hay dos formas, según cómo se haya registrado.
- Opción A — cuenta con correo y contraseña — Intercambie sus credenciales por un token Bearer de una hora mediante
POST /api/sdk/token. Solo funciona en cuentas creadas con correo y contraseña. - Opción B — cuenta de Google o GitHub (recomendada para todos) — Cree una clave de API permanente desde su página de perfil → API Keys. No requiere contraseña, funciona con cualquier método de acceso y puede revocarla cuando quiera.
Opción A: token Bearer de corta duración
El token dura una hora. Cuando caduque, pida uno nuevo en lugar de almacenarlo.
import requests
resp = requests.post("https://ferscloud.com/api/sdk/token", json={
"email": "you@example.com",
"password": "your_password",
})
token = resp.json()["token"]Opción B: clave de API permanente
Una clave de API tiene la forma <keyId>.<secret> y se muestra una sola vez, al crearla. Guárdela en una variable de entorno y manténgala en el servidor: nunca en código de navegador ni en un archivo versionado.
import os
os.environ["FERS_API_KEY"] = "<keyId>.<secret>"La autenticación en la nube solo hace falta para guardar modelos y para las funciones MCP y Pro. El cálculo local con run_analysis() funciona sin credenciales de ningún tipo.
Qué obtiene sin pagar
El plan gratuito calcula modelos de hasta 100 barras, sin cuenta y sin clave. Pro eleva ese límite a 10,000 barras y añade almacenamiento de modelos en la nube.
Los canales de agentes y REST se miden aparte: 100 cálculos gratuitos por semana móvil y, a partir de ahí, 0,01 € por cálculo con saldo prepago. Pro cuesta 19.95 € al mes.
| Gratis | Pro | |
|---|---|---|
| Barras por modelo | 100 | 10,000 |
| Cálculo local | Ilimitado | Ilimitado |
| Requiere cuenta | No | Sí |
| Almacenamiento en la nube | No | Sí |
| Cálculos por semana vía API/MCP | 100 | Ilimitados |
Siguientes pasos
- Construir y calcular un modelo: los objetos principales y un primer cálculo.
- Ejemplos resueltos: ménsula, viga biapoyada, pórtico y una comprobación según EN 1993-1-1, cada uno con su cálculo manual.
- Por qué automatizar el cálculo: los argumentos de la vía Python.
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Véase también
Preguntas frecuentes
¿Cómo se llama el paquete de pip?
pip install FERS. El nombre de importación es fers_core — por ejemplo from fers_core import FERS, Node, Member.¿Necesito una clave de API para lanzar un cálculo?
run_analysis() calcula localmente, sin credenciales y sin acceso a la red. Las claves solo sirven para el almacenamiento en la nube, los canales MCP/REST y los límites Pro.