Ako správne nastaviť Microsoft Graph a PnPjs v doplnku Word Office

Zjednodušenie prístupu k údajom pre váš doplnok Word

Predstavte si, že vyvíjate doplnok Word Office, ktorý potrebuje získať konkrétne údaje z knižnice dokumentov SharePointu. Pomocou rámcov ako PnPjs a Microsoft Graph by táto úloha mala byť jednoduchá. Keď však inicializácia zlyhá, veci môžu byť rýchlo frustrujúce. 🤔

V našom scenári sa snažíme čítať súbor JSON uložený v SharePointe, aby sme zlepšili interaktivitu používateľov v doplnku. Zatiaľ čo PnPjs ponúka pohodlné abstrakcie pre prístup k Microsoft Graph, jeho konfigurácia na prácu v rámci doplnku Office predstavuje jedinečné výzvy.

Hlavný problém, na ktorý sme narazili, spočíva v správnom nastavení autentifikačných hlavičiek pre požiadavky Graph API. Aj keď naša služba „authService“ funguje podľa očakávania, pokusy o overenie tokenov alebo načítanie základných údajov používateľa viedli k chybám.

V tomto článku preskúmame, prečo sa tieto problémy vyskytujú, a poskytneme pracovný príklad inicializácie PnPjs a Microsoft Graph. Ak ste na svojej rozvojovej ceste čelili podobným prekážkam, táto príručka je pre vás. Poďme riešiť problém krok za krokom! 🚀

Zjednodušená integrácia PnPjs a Microsoft Graph v doplnkoch Office

Na vyriešenie problému čítania súboru JSON z doplnku SharePoint pre Word využívajú poskytnuté skripty silu rámca PnPjs a rozhrania Microsoft Graph API. Riešenie začína inicializáciou inštancie `graphfi`. To slúži ako základ pre všetky nasledujúce volania API, čím sa zabezpečí, že požiadavky na Microsoft Graph budú správne smerované a overené. Využitím konfigurácie `DefaultInit()` môžu vývojári zjednodušiť proces nastavenia a zároveň si zachovať flexibilitu prispôsobenia.

Jedným z kritických aspektov tejto implementácie je použitie metódy `on.auth.replace`. Toto nahrádza predvolený mechanizmus autentifikácie, ktorý umožňuje dynamické vkladanie prístupových tokenov do hlavičiek požiadaviek. Tento prístup zaisťuje bezpečný a platný prístup k rozhraniu Graph API načítaním tokenov prostredníctvom vlastnej „authService“. To je užitočné najmä v podnikových scenároch, kde si overovacie pracovné postupy môžu vyžadovať súlad so špecifickými bezpečnostnými protokolmi. 🔐

Zahrnutie metód spracovania tokenov, ako sú `acquireTokenSilent()` a `acquireTokenPopup()` zabezpečuje, že autentifikácia je užívateľsky príjemná a robustná. Tieto metódy umožňujú doplnku fungovať bez problémov, získavať tokeny z vyrovnávacej pamäte alebo zobrazovať výzvy používateľom iba v prípade potreby. Predstavte si napríklad, že manažér ľudských zdrojov potrebuje generovať správy o zamestnancoch v programe Word. Doplnok sa môže potichu overiť na pozadí, čím zaistí, že zážitok manažéra nebude prerušovaný. Vďaka tomu je riešenie škálovateľné a vysoko efektívne. 🚀

A nakoniec, integrácia testovacích príkazov API, ako je `graph.me()`, je neoceniteľná pri ladení a overovaní funkčnosti tokenu. Tento krok zaisťuje, že overovací tok funguje správne, skôr než sa pustíte do zložitejších operácií, ako je čítanie dokumentov SharePointu. Kombináciou modularity a osvedčených postupov poskytujú tieto skripty jasný a opakovane použiteľný rámec na riešenie podobných problémov. Či už vytvárate doplnok pre osobné použitie alebo nasadzujete celopodnikové riešenia, toto nastavenie zaručuje flexibilitu aj spoľahlivosť.

// 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();

Optimalizácia overovania a získavania údajov v doplnkoch balíka Office

Zatiaľ čo primárna výzva sa točí okolo inicializácie PnPjs a jeho integrácie s Microsoft Graph, rovnako dôležitým aspektom je bezpečné a efektívne riadenie autentifikácie. V prípade doplnkov balíka Office používanie knižnice MSAL.js zjednodušuje získavanie tokenov, najmä pri riešení scenárov s viacerými nájomníkmi alebo podnikmi. MSAL poskytuje metódy na zefektívnenie autentifikácie používateľov, čím sa znižuje potreba zložitých backendových služieb, ktoré sú nevyhnutné pri nasadzovaní ľahkých doplnkov programu Word. 🔑

Ďalším kľúčovým aspektom je spracovanie chybových stavov a vypršania platnosti tokenu. Doplnky balíka Office fungujú v prostrediach s prísnymi časovými limitmi a zásadami zabezpečenia. Na udržanie dôvery používateľov a bezpečnosti údajov je nevyhnutná implementácia mechanizmov opakovania pre neúspešné žiadosti o token alebo volania rozhrania Graph API. To zaisťuje, že doplnok zostane funkčný aj pri prerušení siete alebo vypršaní tokenov, čím sa zvyšuje celková spoľahlivosť riešenia. Napríklad zamestnanec, ktorý pristupuje k dokumentu počas výpadku servera, si stále môže prezerať údaje uložené vo vyrovnávacej pamäti alebo sa o ich bezproblémové načítanie znova pokúsiť. 🚀

A napokon, výkon získavania údajov SharePoint je ďalším dôležitým faktorom. Keďže doplnky sa spoliehajú na externé rozhrania API, optimalizácia volaní na zníženie latencie je kritická. Techniky, ako sú požiadavky na dávkovanie alebo používanie selektívnych vlastností rozhrania Graph API, pomáhajú načítať iba potrebné údaje, čím sa skracuje čas načítania a využitie šírky pásma. Či už čítate súbor JSON alebo získavate používateľské údaje, tieto optimalizácie spôsobujú, že doplnok je rýchlejší a pohotovejší, a to aj v prostrediach s vysokým dopytom.