UWP 使用OneDrive云存储2.x api（一）【全网首发】
最近开发人脸识别UWP【微识别 / WeRecognition】用到了OneDrive开发，下面把来龙去脉讲一下。
下载地址 https://www.microsoft.com/store/productId/9PDSNS7X9ST9，商店火爆热销中。。。。。。
由于UWP是跨平台的，一套代码可以运行在所有Windows 10设备上，比如手机、电脑、全息、Hub、Xbox等。
那么问题就来了，既然App可以跨屏台运行，那么为了给用户打造一个完全无缝衔接的最佳体验，UWP开发者最好也要实现App设置和数据的跨平台。
对于一般的开发者来说，购买一个云数据库需要一定的成本，而且访问速度也会有差异；买一个或者搭建一个自己的服务器成本更大。
何不用现成的？
要实现数据跨平台使用，有两个方法：
1、使用数据漫游 Roaming
2、使用OneDrive存储
数据漫游Roaming的优缺点
优点：简单方便易用，可以漫游设置和文件
ApplicationDataContainer roaming = Windows.Storage.ApplicationData.Current.RoamingSettings; roaming.Values["key"] = "漫游的设置";
// 漫游文件夹 var roamingFolder = Windows.Storage.ApplicationData.Current.RoamingFolder; // 在漫游文件夹内创建一个文件， var file = await roamingFolder.CreateFileAsync(filename, CreationCollisionOption.OpenIfExists); // 写入内容 awaitFileIO.WriteTextAsync(file, "需要同步的内容");
如果你的数据很小，比如一些基本的设置，还有用户名密码之类的小文件，用这个最方便。
但是有大小限制【有的说是8KB，也有说100KB的】参考 http://www.cnblogs.com/ms-uap/p/4184328.html 大神讲的很清楚了
大神还说漫游数据不会实时同步。。。这个才是坑！！！
OneDrive存储优缺点
优点：可以存储大文件了啦，现在只要注册就送5G，还是15G来着，忘记了。反正我有30G的大小。教育版有1T呢。。。。。。
5G够你用的了，如果你的数据文件大于1G以上，最好还是别做漫游了，直接copy过去吧。天朝的宽带上传都是小水管。
缺点：没资料！没资料！！没资料！！！
还有，不要去看官方文档，不要去看官方文档，不要去看官方文档
https://docs.microsoft.com/zh-cn/onedrive/developer/rest-api/getting-started/graph-oauth
你说我在说瞎话，网上一搜明明有一些的，gayhub也有开源的。请注意，这些都是基于1.x的api开发的，而微软已经不推荐这种方式使用了。
所以最新的2.x版本的api，你找不到任何官方sample或者民间的野sample！！！
好歹你官方的2.x也出来一两年了，竟然没有官方sample，不得不说微软的【办事效率非常高】了。gayhub之前貌似有，但是被官方移除了，只有一个历史记录说明。不晓得他们呢为什么移除，大概是不想让大家使用吧。
使用OneDrive Api 2.x流程如下
- 注册应用以获取应用 ID。
- 使用令牌流或代码流通过指定的作用域让用户登录。就是上面的 SigninAsync函数
- 上传下载操作
- 注销用户（可选）。
首先先注册App，不是在商店注册，而是onedrive授权注册https://docs.microsoft.com/zh-cn/onedrive/developer/rest-api/getting-started/app-registration
所以当我研究了一天的1.x版本api后，发现下图，https://docs.microsoft.com/zh-cn/onedrive/developer/rest-api/getting-started/msa-oauth,我的内心是拒绝的，甚至感觉日了一天🐶。
不过你要非死不可的使用1.x，也可以用啦。又没有人把机关枪架在你脑袋上。
不过微软说了，你需要Microsoft Graph来进行身份验证和一系列的操作。
https://docs.microsoft.com/zh-cn/onedrive/developer/rest-api/getting-started/graph-oauth
但是看了官方的文档和一些代码后，各种尝试，App仍然授权失败。日了狗感觉。
这一回到这里结束，关于新版如何使用，且听下回分解。
