先日Fitbit Oneを購入した，という記事を書いたが，今までOmronのWellnessLinkを愛用していたみーがこっちに乗り換えた理由の1つに，サービスのデータにアクセスするためのAPIが充実している，という点がある．WellnessLinkもデータをエクスポートできるのだが，その逆がとても難しい．FitbitならAPIを叩くだけで簡単にデータをインポートし，エクスポートできる．
ということで，Pythonを用いたFitbit.comの開発方法をメモしておく．
用意したもの
最後の3つはpython-fitbitを使うのに必要なモジュールで，pipしたりeasy_installしたりすれば頭を使わずにインストールできるのだけど，cx_freezeするときに何かと問題になることを考慮して，site-packagesフォルダにGitHubからダウンロードしたスクリプトを放り込んでおいた．
とりあえずpythonをインタラクティブモードで起動して，import fitbit ができるかを確認し，エラーがでなければ準備完了である．
fitbit.comへの認証 (OAuth)
これはpython-fitbitがほとんどやってくれるので簡単である．python-fitbitに含まれているgather_keys_cli.pyというファイルを参考にすればよい．
client = FitbitOauthClient(CLIENT_KEY,CLIENT_SECRET)
client key, client secretという2つの値は，ここからアプリ情報を登録することで取得できる．アプリ固有の値であるため，適当にソースコードに書いておく．
token = client.fetch_request_token()
これでリクエストトークンという値を取得できる．今から認証しますがいいですか？という感じ．
webbrowser.open(client.authorize_token_url())
verifier=raw_input("Verifier: ")
初回の認証ではverifierという値を取得する必要があり，これはブラウザーを立ち上げてユーザーにfitbit.comにログインしてもらった上で表示されるverifierを入力してもらう．そのため入力画面を設ける．コンソール画面ならinputを使えばいいし，Qtを使っているのなら，QInputDialogなんかを表示しておけばよい．
token = client.fetch_access_token(verifier)
verifierを送ると，アクセストークンという値が返ってくる．これを使えばは次回からのユーザー認証を省略できるので，この値はファイルに保存しておくと便利である．ちなみに2回目の認証は，
fitbit.Fitbit(CLIENT_KEY, CLIENT_SECRET, resource_owner_key=token["oauth_token"], resource_owner_secret=token["oauth_token_secret"], user_id=token["encoded_user_id"], system="ja-JP" )
とすれば認証済みのclass FitbitOauthClient が class Fitbit に格納されている．
単位
fitbit-pythonはデフォルトだと体重がポンドになっており，日本人には向かない．fitbit.Fitbit(... system="ja-JP") と値を指定しておくとkg単位になる．
関数
ここにリファレンスがある．引っかかったところをいくつかメモしておく．
_COLLECTION_RESOURCE(resource, date=None, user_id=None, data=None)
fitbit.comにデータをアップロードするにはこのメソッドを使用するが，このメソッドはcurryを使うことで以下のメソッドが実装されていることになる．
body(date=None, user_id=None, data=None)\ activities(date=None, user_id=None, data=None)\ foods(date=None, user_id=None, data=None)\ water(date=None, user_id=None, data=None)\ sleep(date=None, user_id=None, data=None)\ heart(date=None, user_id=None, data=None)\ bp(date=None, user_id=None, data=None)
例えば2014-5-5のbody情報を，体重65.2kg,体脂肪率14.2%にアップロードしたい場合は，
self.client = fitbit.Fitbit(....)
self.client.body(date="2014-5-5", data={"weight": "65.2", "fat": "14.2"})
とすればサーバーの値が更新される．詳細は，https://wiki.fitbit.com/display/API/API-Log-Body-Measurements に書いてある．
time_series(resource, user_id=None, base_date="today", period=None, end_date=None)
時系列のグラフを書きたいときなどは，この関数を使って，指定した期間のデータをまとめてダウンロードする必要がある．例えば，base_dateからperiodの期間の体重を取得したい場合は．
self.client.time_series(”body/weight", base_date=base_date, period=period)
とすればよい．パラメータの詳細は https://wiki.fitbit.com/display/API/API-Get-Time-Series に書いてある．
取得した値の処理だが，基本的にはpythonのdictionary型で返ってくるので，適宜扱えばよい．
サーバー側のデータの扱い
先月の体重をまとめてアップロードした場合，fitbitはどのような処理をするのかを実験してみたところ，先月の体重がグラフに追加され，目標値に対する評価は行ってくれたが，バッチはもらえなかった．やはりwellnesslinkと同様，手動で記録したデータと，測定器から直接同期したデータの扱いは異なるようである．
とりあえず現時点では以上です．
