WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Как обнаружить ошибки в GraphServiceClient SendMail

Я использую следующий код для отправки электронной почты зарегистрированному пользователю.

                await _graphClient.Me.SendMail(email, true).Request().PostAsync();

Первоначально он выполнялся, но электронное письмо не было отправлено. Покопавшись, я понял, что разрешение не выставлено. К сожалению, попытка ... поймать его не сорвалась. Мои вопросы: есть ли способ определить, что при этом вызове произошла ошибка.

30.10.2019

Ответы:


1

Касательно

К сожалению, попытка ... поймать его не сорвалась.

PostAsync() метод должен вызывать ServiceException при ошибке. Например, в случае отсутствия разрешений:

try
{
     await graphClient.Users[userId].SendMail(message).Request().PostAsync();
} 
catch (Microsoft.Graph.ServiceException e)
{
     Console.WriteLine(e.Error);
}

должна быть напечатана следующая ошибка:

Code: ErrorAccessDenied
Message: Access is denied. Check credentials and try again.
31.10.2019
Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: [email protected]