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 — ein Schlüssel schaltet nur Pro-Grenzen, die Cloud-Speicherung und die gehosteten Endpunkte frei.
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 für Pro-Grenzen, zum Speichern von Modellen im Konto und für die gehosteten REST- und MCP-Endpunkte. 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 für Pro-Grenzen, zum Speichern von Modellen und für die gehosteten Endpunkte benötigt. Die lokale Berechnung mit run_analysis() funktioniert ohne jede Zugangsdaten.
Was ohne Bezahlung enthalten ist
Der kostenlose Tarif ist für die nicht-kommerzielle Nutzung bestimmt: Er rechnet Modelle bis 100 Stäbe, ohne Konto und ohne Schlüssel. Pro deckt die kommerzielle Nutzung ab, hebt die Grenze auf 10,000 Stäbe an und ergänzt die Cloud-Speicherung.
Auf keinem Kanal gibt es ein Berechnungskontingent oder einen Preis je Berechnung: Das Paket, der Befehl fers und der lokale MCP-Server rechnen auf Ihrem Rechner, der Web-Arbeitsbereich in Ihrem Browser. Pro kostet 19.95 € im Monat.
| Kostenlos | Pro | |
|---|---|---|
| Stäbe je Modell | 100 | 10,000 |
| Kommerzielle Nutzung | Nein | Ja |
| Lokale Berechnung | Unbegrenzt | Unbegrenzt |
| Konto erforderlich | Nein | Ja |
| Cloud-Speicherung | Nein | Ja |
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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FERS im Terminal und aus Coding-Agenten
Der Befehl fers: Modelle aus einer Shell oder einem Coding-Agenten prüfen, in eine Datei rechnen, nachweisen und inspizieren, mit einer Skill-Datei für den Arbeitsablauf.
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 Pro-Grenzen, die Cloud-Speicherung und die gehosteten REST- und MCP-Endpunkte nötig.