前言

昨天完成了 LINE Developers 與 Gemini API Key 的申請後，今天開始正式撰寫 SubWise 的第一支 Python 程式。

今天的目標很簡單：建立一個可以正常運行的 Flask 後端，方便之後串接 LINE Webhook、Gemini AI 與 Google Sheets 。

為什麼需要 Flask？

SubWise 未來的資料流程會是：

Flask 可以視為整個系統的「中控站」。當使用者在 LINE 傳送文字、照片或查詢指令時，所有請求都會先送到 Flask，再由 Flask 決定要交給 Gemini 分析，還是寫入 Google Sheets。今天的目標，就是先讓這個「中控站」成功運作。

建立 Python 虛擬環境

首先建立專案專屬的虛擬環境：

python -m venv venv

接著啟動虛擬環境（Windows PowerShell）：

.\venv\Scripts\Activate.ps1

成功後，Terminal 前面就會多出 (venv)，代表目前安裝的套件都只會存在這個專案，不會影響其他 Python 專案。

安裝 Flask 與 dotenv

今天只需要安裝兩個套件：

pip install flask python-dotenv

其中：

• Flask：建立 Python Web Server
• python-dotenv：安全讀取 .env 中的 API Key

最後再利用：

python -m pip freeze > requirements.txt

產生 requirements.txt，方便之後部署到 Render。

建立 .env

今天也建立了 .env：

LINE_CHANNEL_ACCESS_TOKEN=xxxxxxxx
GEMINI_API_KEY=xxxxxxxx

之後所有敏感資訊都放在 .env，而不是直接寫進程式碼。另外也建立了 .gitignore：

venv/
.env
pycache/
*.pyc

避免 API Key 被誤傳到 GitHub。

第一支 Flask 程式

今天完成的 Flask 程式非常簡單：

from flask import Flask, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def home():
    return jsonify({
        "status": "success",
        "message": "SubWise Backend is running!"
    })

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

雖然只有短短十幾行，但它已經是一個真正的 Web API。

Flask 是怎麼運作的？

今天最大的收穫，是開始理解 Flask 的運作流程。當瀏覽器輸入 http://127.0.0.1:5000，整個流程其實是：

瀏覽器
  │
  ▼
http://127.0.0.1:5000
  │
  ▼
Flask (app.py) → home() → jsonify()
  │
  ▼
JSON 回傳

未來串接 LINE Bot 時，也只是把「瀏覽器」換成「LINE Platform」而已。

今日實作實錄：建立 Flask 開發環境踩坑過程

1. 新開的 Terminal 找不到 pip
執行 pip freeze 時出現 pip : 無法辨識 'pip'。後來才發現，原來每次開新的 Terminal，都需要重新啟動虛擬環境，重新執行 .\venv\Scripts\Activate.ps1 後就恢復正常。

2. 開錯網址
第一次測試時，打開的是專案資料夾而不是 Flask Server，畫面只顯示 venv 與 app.py。後來確認網址應該是 http://127.0.0.1:5000，終於成功看到 API 回傳結果。

明日預告

今天順利把 Flask 後端建置完成，也理解了「接收請求 → 執行程式 → 回傳結果」的運作邏輯！
明天 Day 03，我將把這個本機專案部署到 Render，讓 SubWise 從只能在自己電腦上執行，變成任何人都能透過網址存取的線上服務，也為後續串接 LINE Webhook 做好準備。我們明天見！