避免 MS Graph 的限流问题的解决方法包括：

1. 使用适当的频率和速率进行请求：遵守 MS Graph 的请求速率限制。可以通过在代码中设置适当的请求频率来避免触发限流问题。例如，可以使用定时器或延迟方法来控制请求的频率。

示例代码：

import time
import requests

endpoint = "https://graph.microsoft.com/v1.0/users"

def make_api_request():
    # 发送请求前等待一段时间
    time.sleep(1)  # 1秒的延迟
    response = requests.get(endpoint)
    # 处理响应数据
    
# 调用 API 请求方法
make_api_request()

2. 分批处理数据：如果需要处理大量的数据，可以将数据分成较小的批次进行处理，而不是一次性发送大量请求。可以使用分页功能或者使用筛选参数来限制每次请求返回的数据量。

示例代码：

import requests

endpoint = "https://graph.microsoft.com/v1.0/users"

def get_users():
    batch_size = 100  # 每批次返回100个用户
    offset = 0
    while True:
        params = {
            "$top": batch_size,  # 返回的用户数
            "$skip": offset  # 跳过已返回的用户数
        }
        response = requests.get(endpoint, params=params)
        # 处理响应数据
        
        # 检查是否还有更多用户需要获取
        if len(response.json()["value"]) < batch_size:
            break
        offset += batch_size

# 调用获取用户方法
get_users()

3. 使用增量同步和变更通知：如果需要跟踪资源的变更，可以使用增量同步和变更通知机制。这样可以避免频繁地轮询 API 来获取最新的变更。

示例代码：

import requests

subscription_url = "https://graph.microsoft.com/v1.0/subscriptions"

def create_subscription():
    subscription_data = {
        "changeType": "updated",  # 监听更新事件
        "notificationUrl": "https://your-notification-url",  # 通知的回调 URL
        "resource": "users",  # 资源类型
        "expirationDateTime": "2022-01-01T00:00:00Z"  # 订阅过期时间
    }
    response = requests.post(subscription_url, json=subscription_data)
    # 处理订阅响应数据
    
# 调用创建订阅方法
create_subscription()

总结起来，避免 MS Graph 的限流问题的方法包括合理控制请求频率、分批处理数据、使用增量同步和变更通知等。根据具体的需求和场景，可以选择适合的方法来解决限流问题。