隨著健康意識抬頭，市面上已充斥各式健康數據平台，例如 Apple Health、Fitbit、Huawei Health 等，無論是監測睡眠、步數還是飲食紀錄，都希望為使用者提供更有智慧的健康管理。
Google Fit 是 Google 官方的健康與健身資料平台，它能匯集來自各種穿戴裝置、應用程式的運動、睡眠、心率等健康數據。
Google Fit 的功能將於 2026年併入 Health Connect, 屆時 Fit API 將會整合，實際情況請參閱 Health Connect 官網說明：
| 服務 | 平台支援 | API開放性 | 數據類型 | 適合開發場景 | 生態系統整合力 |
|---|---|---|---|---|---|
| Google Fit | Android, Web | 高（REST API） | 全面（運動, 睡眠, 飲食） | Android App、數據收集後端 | 佳，Health Connect整合進行中 |
| Apple Health | iOS, watchOS | 中（HealthKit） | 全面（運動, 睡眠, 心率） | iOS/Apple Watch App | 極佳，蘋果裝置專屬生態 |
| Fitbit | 多平台 | 高（REST API） | 運動, 睡眠, 心率 | 跨品牌App、穿戴裝置串接 | 穩定，和Google深度合作 |
| Samsung Health | Android, WearOS | 中（SDK） | 運動, 睡眠, 心率 | 三星裝置App、IoT健康服務 | 穩定，重三星自系統 |
這張表格可以清楚比較各家健康資料平台對開發者的友善度、主流支援平台和生態整合力，選擇最適合自己的應用情境！
(圖片由 Copilot 協助生成)
在 Google Cloud Platform (以下簡稱 GCP) 上建立新專案，建立後請到「API 與服務」，啟用「Fitness API」。
選擇 「Web 應用程式」，並自訂名稱。在 「已授權的重新導向 URI」 欄位中，輸入這個應用程式回調網址。在本地端開發時，通常是 http://127.0.0.1:5000/oauth2callback
(1) 新增測試使用者：
在 「測試使用者」 (Test users) 頁面，點擊 「新增使用者」 (Add users)。輸入用來測試的 Google 帳號，然後點擊 「儲存」 (Save)。
這一步很重要！！如果沒有新增測試使用者，待會 「測試」的時候，會被拒絕。（「發布應用程式」(Publish App) 後，所有擁有 Google 帳號的使用者都可以使用這個應用程式，就不會有這個問題。）
(2) 權限「Scope」選擇
「資料存取權」，在 「範圍」 頁面，點擊 「新增或移除範圍」，搜尋與 Google Fit 相關的功能。這些權限決定應用程式能讀取哪些類型的 Google Fit 資料。
溫馨小提醒：
下載後，改檔名為「credentials.json」，和 main.py 一起放在同一層，稍後就會用到。
# 建立並啟用虛擬環境
python -m venv venv
source venv/bin/activate
# 在 Windows 上使用
source venv/Scripts/activate
# 安裝 Google 認證套件
pip install google-auth google-auth-oauthlib google-api-python-client
AI_Nutri_Project/
├── main.py
├── templates/
├── static/
└── credentials.json
# 匯入 os 模組，用於與作業系統互動（例如：存取環境變數）
import os
# 從 flask 模組中匯入核心組件
from flask import Flask, redirect, url_for, request, render_template
# 建立一個 Flask 應用程式實例 (instance)。
# '__name__' 是 Python 的標準變數，是當前模組的名稱。
app = Flask(__name__)
# 定義根目錄('/')的路由 (Route)。
# 當使用者訪問網站的根 URL 時，會觸發這個函式。
@app.route('/')
# 這個裝飾器（Decorator）告訴 Flask，當使用者在瀏覽器中輸入網站的根網址（例如 http://127.0.0.1:5000/）時，就應該執行下面的 index() 函式。
def index():
# 函式會回傳一個 HTML 字串，作為網頁的內容。
# 這裡包含一個標題和一個超連結，超連結導向到 '/authorize' 路由（用於後續的 OAuth 授權流程）。
return '<h1>歡迎來到我的 Google Fit！</h1><a href="/authorize">點此登入並授權</a>'
# 啟動內建的開發伺服器，讓應用程式可以在本機執行，並透過瀏覽器訪問。
if __name__ == '__main__':
# 執行 Flask 應用程式。
# debug=True 會啟用除錯模式，當程式碼有變動時伺服器會自動重載，並在發生錯誤時提供除錯資訊。
app.run(debug=True)
成功!!
(明天會重新調整 index.html 的 UI 排版)
# 匯入 Flow 類別，這是處理 OAuth 流程的核心工具
from google_auth_oauthlib.flow import Flow
# 匯入 Credentials，用於處理和儲存認證資訊 (Access Token)
from google.oauth2.credentials import Credentials
# 匯入 Request，通常用於重新整理 (Refresh) 過期的存取權杖
from google.auth.transport.requests import Request
# 匯入 Google API Client Library，用於後續呼叫 Google Fit 服務
import googleapiclient.discovery
# ----------------------------------------------------
# 第一步：導向 Google 授權頁面 (Authorization URL)
# ----------------------------------------------------
@app.route('/authorize')
def authorize():
# 1. 初始化 Flow：從客戶端密鑰檔案 ('credentials.json') 建立 OAuth 流程實例
flow = Flow.from_client_secrets_file(
'credentials.json',
# 2. 定義權限範圍 (Scopes)：指定應用程式需要的資料權限。
# 這裡請求讀取 Google Fit 的活動資料 (fitness.activity.read)。
scopes=['https://www.googleapis.com/auth/fitness.activity.read'],
# 3. 定義回呼 URL：Google 授權成功後，會將使用者重定向 (redirect) 回此 URL。
redirect_uri='http://127.0.0.1:5000/oauth2callback')
# 4. 產生授權 URL：建立導向 Google 登入/授權頁面的 URL。
# prompt='consent' 確保使用者每次都看到授權畫面。
auth_url, state = flow.authorization_url(prompt='consent')
# 5. 儲存狀態參數：將生成的 'state' 參數儲存到 session，這是為了防止 CSRF（跨站請求偽造）攻擊。
session['state'] = state
# 6. 重定向：將使用者導向 Google 的授權 URL，開始登入和授權過程。
return redirect(auth_url)
# ----------------------------------------------------
# 第二步：接收 Google 回呼並處理授權碼 (Callback)
# ----------------------------------------------------
@app.route('/oauth2callback')
def oauth2callback():
# 使用者授權
# 接收Google回傳code，取得存取token，儲存於session
# 注意事項
# 1. 應檢查 session['state'] 是否與 request.args.get('state') 匹配，以進行 CSRF 驗證。
# 2. 使用 flow.fetch_token() 配合 Google 回傳的授權碼 (code)，交換取得 Access Token。
# 3. 將取得的 Credentials 物件 (包含 Access Token 和 Refresh Token) 儲存起來。
pass
# 匯入 build 函式，用於建立 Google API 服務
from googleapiclient.discovery import build
# 確保匯入 request 和 session
from flask import request, session, redirect, url_for
# 路由裝飾器：定義當使用者訪問此 URL 時執行的函式
@app.route('/fetch_fit_data')
def fetch_steps_data():
# 檢查 session 中是否有儲存的 Google 認證資訊 (Credentials)
if 'credentials' not in session:
# 如果沒有，將使用者導向授權頁面，要求他們登入和授權
return redirect(url_for('authorize'))
# 1. 取得參數：從 URL 查詢參數中獲取時間範圍（通常是毫秒格式字串）
# 使用 request.args.get() 取得，並提供一個預設值（例如 None）
start_time_str = request.args.get('start_time')
end_time_str = request.args.get('end_time')
# 檢查必要參數是否存在
if not start_time_str or not end_time_str:
return "<h1>錯誤：請提供 start_time 和 end_time 查詢參數！</h1>"
try:
# 將字串格式的時間參數轉換為整數 (毫秒)
start_time = int(start_time_str)
end_time = int(end_time_str)
except ValueError:
return "<h1>錯誤：時間參數必須是有效的整數 (毫秒)！</h1>"
# 2. 取得認證資訊 (Credentials Token)
# 從 session 中載入儲存的 Google Credentials 物件
# (假設 /oauth2callback 成功將其序列化並儲存為 'credentials')
token = session['credentials']
# 3. 初始化 Google Fit API 服務
# 使用 build() 建立 'fitness' 服務 (v1 版本)，並以取得的 'token' 進行認證。
service = build('fitness', 'v1', credentials=token)
# 4. 發送 API 請求：使用 aggregate 查詢方法，用於彙總 (Aggregate) 資料集 (Dataset)
response = service.users().dataset().aggregate(
# userId='me' 表示查詢的是目前已授權使用者 (即當前使用者) 的資料
userId='me',
# body 包含了所有查詢參數，以 JSON 格式定義
body={
# aggregateBy 欄位：定義彙總哪些資料類型和資料來源
"aggregateBy": [{
"dataTypeName": "com.google.step_count.delta",
"dataSourceId": "derived:com.google.step_count.delta:com.google.android.gms:estimated_steps"
}],
# bucketByTime 欄位：以時間分桶，這裡設定 86,400,000 毫秒 = 24 小時（即按「日」分組）
"bucketByTime": {"durationMillis": 86400000},
# startTimeMillis / endTimeMillis：使用從 URL 參數中解析出的時間範圍
"startTimeMillis": start_time,
"endTimeMillis": end_time,
}
).execute() # 實際發送 API 請求
# 5. 回傳結果
# API 響應 (response) 中的 'bucket' 欄位包含按日彙總的步數數據列表
return response['bucket']
python main.py
這是查詢的期間，如果選到「未來日期」的話，API 回傳的數據將會是空的 (bucket 列表可能為空)。強烈建議將查詢時間設為有實際活動數據的日期來進行測試。
學會 Google Fit API/Health Connect 後，能延伸串接 AI 推薦、前端 Dashboard、健康挑戰活動等，資料標準化後易於產品擴展。
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