《道德經》有云：「執大象，天下往；往而不害，安平太。」Flask，雖微而不弱，取其能「無為」而能「有為」之意。常見開發者埋首 SQL 繁文，逐字排查，不勝其擾。老子謂：「多言數窮，不如守中。」於是 SQLAlchemy ORM 之道，應運而生。

以 Python 編織數據之象，每一表皆類，每一欄皆屬，創建猶如生新物於無形。增刪查改，不必江湖刀劍，只需安坐堂中，命運隨意。對象入 session，操作皆如行雲流水。取數據如取甘霖；無須涉險 SQL 原野，不需頻頻釋義，技術正成為生活之道，回歸人心，順其自然而已。

世人慣以效率為高，計較傷神；然大用無功，大象無形。Flask 如清風；SQLite 如稻田之榖；SQLAlchemy 便是灌溉的清泉。萬物生長，各得其所。Flask + SQLite + SQLAlchemy，何求名利？讓專案自然「活著」，呼吸自如。

Why「Flask + SQLite + SQLAlchemy」？

身為一個在鍵盤前燃燒生命的開發者，筆者深知時間就是每個人最寶貴的資產。在各種框架和資料庫的無限疊羅漢中，本人在最近學到了一個殘酷的真理：不要為了一個簡單的作品，把自己逼到需要去管資料庫的帳密、網路設定，以及連發五個 SQL 語句才能拿到一個使用者的名字。

這就是筆者為什麼在這次專案的資料庫直接實作 Flask + SQLite + SQLAlchemy 的原因：作品只需要活著，這套組合能讓它活得輕鬆優雅，不給人添麻煩。

SQLAlchemy ORM 的優勢

SQLite 是輕量級的關聯式資料庫，不需額外安裝伺服器，適合用於開發環境與中小型應用，是快速驗證與原型製作的首選。Flask 本身不內建 ORM，但 Flask-SQLAlchemy 提供了封裝良好的 SQLAlchemy 接口，讓開發者可以用高階物件操作資料庫，而不用直接寫 SQL。

SQLAlchemy 的極簡哲學：CRUD

1. 新增(Create)：db.session.add() + commit()

# 1. 產生一個有血有肉的 Python 物件
new_user = User(username='tired_dev', email='dev@example.com')

# 2. 扔進 Session（想像成購物車，等待結帳）
db.session.add(new_user) 

# 3. 結帳 (原子性操作：要嘛成功，要嘛失敗，沒有中間狀態)
db.session.commit()

重點在 Session。資料寫入前，所有的操作都在這個「對話」中進行，一直到 commit()，資料才真正被寫入檔案。

2. 查詢(Read)：用 Model.query 查詢，支持各類條件過濾與排序

# 找出所有名稱以 'A' 開頭的使用者，並按 ID 倒序排列，只要前 10 個
active_users = (
    User.query
    .filter(User.username.like('A%')) # 條件過濾
    .order_by(User.id.desc())         # 排序
    .limit(10)                        # 限制數量
    .all()                            # 執行查詢並獲取結果列表
)

# 找出 ID 為 5 的使用者，如果找不到就直接噴 404 錯誤 (Flask-SQLAlchemy 貼心服務)
important_user = User.query.get_or_404(5)

3. 更新(Update)：找到物件，改屬性，然後 commit()，ORM 會自動追蹤改了什麼。

user = User.query.filter_by(username='tired_dev').first()

if user:
    # 直接修改 Python 物件的屬性，不用寫 UPDATE
    user.email = 'ITHelp2025xxx@gmail.com'
    
    # 提交。ORM 知道 email 變了，會自動生成 UPDATE 語句
    db.session.commit()

4. 刪除(Delete)： db.session.delete() + commit()

user_to_delete = User.query.get(10) 

if user_to_delete:
    db.session.delete(user_to_delete)
    db.session.commit()

溫馨小提醒：
如果刪除前忘記 commit()，那麼這個物件只是在 Session 中被標記為「待刪除」，資料庫檔案還沒動。

Ref.

• SQLAlchemy Documentation
• Flask實作_ext_01_Flask-SQLAlchemy_初探
• 【 Flask 教學 】Flask SQLAlchemy | Python 與資料庫的橋樑