Kā pareizi iestatīt Microsoft Graph un PnPjs Word Office papildinājumā

Jūsu Word pievienojumprogrammas datu piekļuves racionalizēšana

Iedomājieties, ka izstrādājat Word Office pievienojumprogrammu, kurai ir jāiegūst konkrēti dati no SharePoint dokumentu bibliotēkas. Izmantojot tādus ietvarus kā PnPjs un Microsoft Graph, šim uzdevumam jābūt vienkāršam. Bet, ja inicializācija neizdodas, lietas var ātri kļūt neapmierinātas. 🤔

Mūsu scenārijā mūsu mērķis ir nolasīt JSON failu, kas saglabāts SharePoint, lai uzlabotu lietotāja interaktivitāti pievienojumprogrammā. Lai gan PnPjs piedāvā ērtas abstrakcijas, lai piekļūtu Microsoft Graph, tā konfigurēšana darbam Office pievienojumprogrammā rada unikālas problēmas.

Galvenā problēma, ar kuru mēs saskārāmies, ir pareizi iestatīt autentifikācijas galvenes Graph API pieprasījumiem. Lai gan mūsu 'authService' darbojas, kā paredzēts, mēģinājumi pārbaudīt marķierus vai iegūt lietotāja pamatdatus izraisīja kļūdas.

Šajā rakstā mēs izpētīsim, kāpēc šīs problēmas rodas, un sniegsim piemēru PnPjs un Microsoft Graph inicializācijai. Ja savā attīstības ceļā esat saskāries ar līdzīgiem šķēršļiem, šī rokasgrāmata ir paredzēta jums. Risināsim problēmu soli pa solim! 🚀

Racionalizēta PnPjs un Microsoft Graph integrācija Office pievienojumprogrammās

Lai atrisinātu problēmu, kas saistīta ar JSON faila nolasīšanu no SharePoint Word pievienojumprogrammai, nodrošinātie skripti izmanto PnPjs ietvara un Microsoft Graph API jaudu. Risinājums sākas, inicializējot 'graphfi' gadījumu. Tas kalpo par pamatu visiem turpmākajiem API izsaukumiem, nodrošinot, ka Microsoft Graph pieprasījumi tiek pareizi maršrutēti un autentificēti. Izmantojot 'DefaultInit()' konfigurāciju, izstrādātāji var vienkāršot iestatīšanas procesu, vienlaikus saglabājot pielāgojamību.

Viens no šīs ieviešanas kritiskajiem aspektiem ir metodes “on.auth.replace” izmantošana. Tas aizstāj noklusējuma autentifikācijas mehānismu, ļaujot pieprasījuma galvenēs dinamiski ievadīt piekļuves pilnvaras. Šī pieeja nodrošina drošu un derīgu piekļuvi Graph API, ienesot pilnvaras, izmantojot pielāgotu "authService". Tas ir īpaši noderīgi uzņēmuma scenārijos, kur autentifikācijas darbplūsmām var būt nepieciešama atbilstība noteiktiem drošības protokoliem. 🔐

Tādu marķieru apstrādes metožu kā 'acquireTokenSilent()' un 'acquireTokenPopup()' iekļaušana nodrošina, ka autentifikācija ir gan lietotājam draudzīga, gan izturīga. Šīs metodes ļauj pievienojumprogrammai darboties nevainojami, izgūstot marķierus no kešatmiņas vai aicinot lietotājus tikai nepieciešamības gadījumā. Piemēram, iedomājieties, ka personāla vadītājam programmā Word ir jāģenerē darbinieku atskaites. Papildinājums var klusi autentificēties fonā, nodrošinot nepārtrauktu pārvaldnieka pieredzi. Tas padara risinājumu mērogojamu un ļoti efektīvu. 🚀

Visbeidzot, API testēšanas komandu, piemēram, 'graph.me()', integrācija ir nenovērtējama atkļūdošanā un marķiera funkcionalitātes apstiprināšanai. Šī darbība nodrošina, ka autentifikācijas plūsma darbojas pareizi, pirms ķeraties pie sarežģītākām darbībām, piemēram, SharePoint dokumentu lasīšanas. Apvienojot modularitāti un labāko praksi, šie skripti nodrošina skaidru un atkārtoti lietojamu sistēmu līdzīgu problēmu risināšanai. Neatkarīgi no tā, vai veidojat pievienojumprogrammu personīgai lietošanai vai izvietojat uzņēmuma mēroga risinājumus, šī iestatīšana garantē gan elastību, gan uzticamību.

// 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();

Autentifikācijas un datu izguves optimizēšana Office pievienojumprogrammās

Lai gan galvenais izaicinājums ir saistīts ar PnPjs inicializēšanu un integrēšanu ar Microsoft Graph, tikpat svarīgs aspekts ir droša un efektīva autentifikācijas pārvaldība. Office pievienojumprogrammām, izmantojot MSAL.js bibliotēku, tiek vienkāršota marķiera iegūšana, īpaši, ja tiek apstrādāti vairāku nomnieku vai uzņēmumu scenāriji. MSAL nodrošina metodes lietotāju autentifikācijas racionalizēšanai, samazinot vajadzību pēc sarežģītiem aizmugursistēmas pakalpojumiem, kas ir ļoti svarīgi, izvietojot vieglas Word pievienojumprogrammas. 🔑

Vēl viens svarīgs apsvērums ir kļūdu stāvokļu un marķiera derīguma termiņa apstrāde. Office pievienojumprogrammas darbojas vidēs ar stingriem laika ierobežojumiem un drošības politikām. Lai saglabātu lietotāju uzticību un datu drošību, ir svarīgi ieviest atkārtotas mēģinājuma mehānismus neveiksmīgiem pilnvaru pieprasījumiem vai Graph API izsaukumiem. Tas nodrošina, ka pievienojumprogramma paliek funkcionāla pat tad, ja rodas tīkla pārtraukumi vai beidzies pilnvaras, tādējādi uzlabojot risinājuma vispārējo uzticamību. Piemēram, darbinieks, kurš piekļūst dokumentam servera darbības pārtraukuma laikā, joprojām var skatīt kešatmiņā saglabātos datus vai mēģināt tos ienest vēlreiz. 🚀

Visbeidzot, vēl viens svarīgs apsvērums ir SharePoint datu izguves veiktspēja. Tā kā pievienojumprogrammas paļaujas uz ārējiem API, ļoti svarīgi ir optimizēt zvanus, lai samazinātu latentumu. Tādas metodes kā grupēšanas pieprasījumi vai Graph API selektīvo rekvizītu izmantošana palīdz iegūt tikai nepieciešamos datus, tādējādi samazinot ielādes laiku un joslas platuma lietojumu. Neatkarīgi no tā, vai tiek lasīts JSON fails vai tiek iegūti lietotāja dati, šīs optimizācijas padara pievienojumprogrammu ātrāku un atsaucīgāku pat vidēs ar lielu pieprasījumu.