Jak správně nastavit Microsoft Graph a PnPjs v doplňku Word Office

Zefektivnění přístupu k datům pro váš Word Add-in

Představte si, že vyvíjíte doplňek Word Office, který potřebuje získat konkrétní data z knihovny dokumentů SharePoint. Pomocí frameworků jako PnPjs a Microsoft Graph by měl být tento úkol přímočarý. Když se však inicializace nezdaří, věci mohou být rychle frustrující. 🤔

V našem scénáři se snažíme číst soubor JSON uložený v SharePointu, abychom zlepšili interaktivitu uživatelů v doplňku. Zatímco PnPjs nabízí pohodlné abstrakce pro přístup k aplikaci Microsoft Graph, konfigurace pro práci v rámci doplňku Office představuje jedinečné výzvy.

Hlavní problém, na který jsme narazili, spočívá ve správném nastavení autentizačních hlaviček pro požadavky Graph API. Přestože naše „authService“ funguje podle očekávání, pokusy o ověření tokenů nebo načtení základních uživatelských dat vedly k chybám.

V tomto článku prozkoumáme, proč k těmto problémům dochází, a poskytneme pracovní příklad inicializace PnPjs a Microsoft Graph. Pokud jste na své cestě rozvoje čelili podobným překážkám, je tato příručka určena právě vám. Pojďme problém vyřešit krok za krokem! 🚀

Příkaz	Příklad použití
graphfi()	Používá se k inicializaci instance PnPjs Graph pro interakci s Microsoft Graph API. Slouží jako vstupní bod pro konfiguraci middlewaru, jako je autentizace.
DefaultInit()	Poskytuje výchozí konfigurace pro PnPjs, což zjednodušuje nastavení pro běžné případy použití. To je zvláště užitečné pro rychlé vytvoření funkční integrace Graph API.
instance.on.auth.replace()	Umožňuje vlastní logice nahradit výchozí ověřovací middleware a umožňuje ruční vkládání ověřovacích hlaviček, jako jsou tokeny.
context.headers	Představuje záhlaví odeslaná s požadavkem Graph API. Zde se vloží hlavička „Authorization“ s tokenem nosiče.
authService.getGraphApiToken()	Vlastní metoda pro načítání ověřovacích tokenů z vaší ověřovací služby. To je důležité pro zajištění bezpečného a platného přístupu k API.
acquireTokenSilent()	Tato metoda, která je součástí MSAL.js, načítá přístupový token z mezipaměti, pokud je k dispozici, a zabraňuje zbytečné interakci uživatele.
acquireTokenPopup()	Pokud selže `acquireTokenSilent()`, vrátí se zpět k požadavku na interaktivní token prostřednictvím vyskakovacího okna, což zajišťuje, že se uživatelé mohou v případě potřeby stále autentizovat.
graph.me()	Příkaz PnPjs pro načtení dat profilu ověřeného uživatele z Microsoft Graph, ověření funkčnosti tokenu a připojení API.
...context.headers	Operátor rozšíření JavaScriptu používaný ke sloučení stávajících hlaviček s novými, což zajišťuje, že při vkládání hlavičky „Authorization“ nebudou přepsána žádná data.
async/await	Zajišťuje, že asynchronní operace, jako je načítání tokenů nebo volání API, jsou zpracovány čistě a postupně, což zlepšuje čitelnost a spolehlivost.

Zjednodušená integrace PnPjs a Microsoft Graph v doplňcích Office

K vyřešení problému čtení souboru JSON ze služby SharePoint pro doplněk Word využívají poskytnuté skripty sílu rámce PnPjs a rozhraní Microsoft Graph API. Řešení začíná inicializací instance `graphfi`. To slouží jako základ pro všechna následná volání API a zajišťuje, že požadavky na Microsoft Graph jsou správně směrovány a ověřeny. Využitím konfigurace `DefaultInit()` mohou vývojáři zjednodušit proces nastavení a zároveň si zachovat flexibilitu pro přizpůsobení.

Jedním z kritických aspektů této implementace je použití metody `on.auth.replace`. To nahrazuje výchozí mechanismus ověřování, který umožňuje dynamické vkládání přístupových tokenů do hlaviček požadavků. Tento přístup zajišťuje bezpečný a platný přístup k rozhraní Graph API načítáním tokenů prostřednictvím vlastní „authService“. To je užitečné zejména v podnikových scénářích, kde mohou pracovní postupy ověřování vyžadovat shodu se specifickými bezpečnostními protokoly. 🔐

Zahrnutí metod zpracování tokenů, jako jsou `acquireTokenSilent()` a `acquireTokenPopup()` zajišťuje, že autentizace je uživatelsky přívětivá a robustní. Tyto metody umožňují bezproblémové fungování doplňku, načítání tokenů z mezipaměti nebo výzvy uživatelům pouze v případě potřeby. Představte si například HR manažera, který potřebuje generovat zprávy zaměstnanců ve Wordu. Doplněk se může tiše ověřovat na pozadí, což zajišťuje, že zážitek manažera nebude přerušován. Díky tomu je řešení škálovatelné a vysoce efektivní. 🚀

A konečně integrace testovacích příkazů API, jako je `graph.me()`, je neocenitelná pro ladění a ověřování funkčnosti tokenu. Tento krok zajišťuje, že tok ověřování funguje správně, než se pustíte do složitějších operací, jako je čtení dokumentů SharePoint. Díky kombinaci modularity a osvědčených postupů poskytují tyto skripty jasný a opakovaně použitelný rámec pro řešení podobných problémů. Ať už vytváříte doplněk pro osobní použití nebo nasazujete celopodniková řešení, toto nastavení zaručuje flexibilitu i spolehlivost.

// Import necessary modules from PnPjs
import { graphfi } from "@pnp/graph";
import "@pnp/graph/users"; // For accessing user data
import { DefaultInit } from "@pnp/graph/presets/all";
// Authentication Service Integration
class AuthService {
    async getGraphApiToken(authority) {
        // Replace this with your actual token fetch logic
        return { accessToken: "your-access-token" };
    }
}
// Main configuration class
class GraphConfig {
    constructor(authService) {
        this.authService = authService;
        this.graph = null;
    }
    async initialize() {
        this.graph = graphfi().using(DefaultInit(), (instance) => {
            instance.on.auth.replace(async (url, context) => {
                const tokenResponse = await this.authService.getGraphApiToken("your-authority");
                if (!tokenResponse) {
                    console.error("Token retrieval failed");
                    return;
                }
                context.headers = {
                    ...context.headers,
                    Authorization: `Bearer ${tokenResponse.accessToken}`
                };
            });
        });
    }
    async testTokenValidity() {
        try {
            const userInfo = await this.graph.me();
            console.log("User info:", userInfo);
        } catch (error) {
            console.error("Token is not valid:", error);
        }
    }
}
// Usage example
const authService = new AuthService();
const graphConfig = new GraphConfig(authService);
await graphConfig.initialize();
await graphConfig.testTokenValidity();

// Import necessary modules
import * as msal from "@azure/msal-browser";
import { graphfi } from "@pnp/graph";
import "@pnp/graph/users";
// MSAL Configuration
const msalConfig = {
    auth: {
        clientId: "your-client-id",
        authority: "https://login.microsoftonline.com/your-tenant-id",
        redirectUri: "your-redirect-uri"
    }
};
// Initialize MSAL client
const msalClient = new msal.PublicClientApplication(msalConfig);
// Acquire token silently or interactively
async function getToken() {
    try {
        const response = await msalClient.acquireTokenSilent({
            scopes: ["https://graph.microsoft.com/.default"]
        });
        return response.accessToken;
    } catch (error) {
        if (error instanceof msal.InteractionRequiredAuthError) {
            const response = await msalClient.acquireTokenPopup({
                scopes: ["https://graph.microsoft.com/.default"]
            });
            return response.accessToken;
        }
        throw error;
    }
}
// Initialize PnPjs with MSAL token
const graph = graphfi().using((instance) => {
    instance.on.auth.replace(async (url, context) => {
        const token = await getToken();
        context.headers = {
            ...context.headers,
            Authorization: `Bearer ${token}`
        };
    });
});
// Test API
async function testApi() {
    try {
        const user = await graph.me();
        console.log("User info:", user);
    } catch (error) {
        console.error("API call failed:", error);
    }
}
// Execute test
testApi();

Optimalizace ověřování a načítání dat v doplňcích Office

Zatímco primární výzva se točí kolem inicializace PnPjs a jeho integrace s Microsoft Graph, stejně důležitým aspektem je správa ověřování bezpečně a efektivně. U doplňků pro Office zjednodušuje použití knihovny MSAL.js získávání tokenů, zejména při zpracování scénářů pro více tenantů nebo podnikových scénářů. MSAL poskytuje metody pro zjednodušení ověřování uživatelů a snižuje potřebu složitých backendových služeb, což je zásadní při nasazování lehkých doplňků aplikace Word. 🔑

Dalším klíčovým aspektem je zpracování chybových stavů a ​​vypršení platnosti tokenu. Doplňky Office fungují v prostředích s přísnými časovými limity a zásadami zabezpečení. Pro zachování důvěry uživatelů a zabezpečení dat je nezbytné implementovat mechanismy opakování pro neúspěšné požadavky na token nebo volání rozhraní Graph API. To zajišťuje, že doplněk zůstane funkční, i když dojde k přerušení sítě nebo vypršení platnosti tokenů, což zvyšuje celkovou spolehlivost řešení. Například zaměstnanec, který přistupuje k dokumentu během výpadku serveru, může stále zobrazit data uložená v mezipaměti nebo se je pokusit bez problémů znovu načíst. 🚀

Dalším důležitým aspektem je výkon načítání dat SharePoint. Vzhledem k tomu, že doplňky spoléhají na externí rozhraní API, je kritická optimalizace volání za účelem snížení latence. Techniky, jako jsou dávkové požadavky nebo použití selektivních vlastností rozhraní Graph API, pomáhají načítat pouze nezbytná data, což zkracuje dobu načítání a využití šířky pásma. Ať už čtete soubor JSON nebo načítáte uživatelská data, díky těmto optimalizacím je doplněk rychlejší a pohotovější, a to i v prostředích s vysokou poptávkou.

1. co je používané pro?
2. inicializuje instanci PnPjs Graph a umožňuje interakci s rozhraními Microsoft Graph API.
3. Jak vložím tokeny pomocí ?
4. The umožňuje nahradit výchozí tok ověřování vlastní logikou pro vložení tokenu do záhlaví požadavků.
5. Co dělá poskytnout?
6. zjednodušuje konfiguraci pro PnPjs a poskytuje předem sestavené výchozí hodnoty pro typické případy použití.
7. Jak MSAL zpracovává tiché žádosti o token?
8. načítá tokeny z mezipaměti bez interakce uživatele a zajišťuje bezproblémový provoz.
9. Jaké jsou výhody dávkových požadavků API?
10. Dávkování pomocí PnPjs snižuje počet volání API, zlepšuje výkon a snižuje latenci operací načítání dat.

Efektivní nastavení PnPjs v doplňku Office zajistí, že vaše aplikace bude připravena na bezpečné načítání dat a interakci s Microsoft Graph. Tento rámec zjednodušuje práci s obsahem SharePoint a uživatelskými daty a zároveň upřednostňuje zabezpečení a výkon. Správná implementace je zásadní pro spolehlivost.

Podle uvedených kroků a příkladů mohou vývojáři vyřešit běžné problémy, jako je selhání ověřování, a optimalizovat své doplňky pro lepší uživatelský dojem. S těmito nástroji a osvědčenými postupy se může váš Word Add-in stát výkonným nástrojem pro podnikovou produktivitu. 🛠️