为何purrr::possibly未捕获tidyjson::spread_all报错？如何正确处理？

问题场景 #

尝试用purrr::possibly捕获tidyjson::spread_all执行时的错误，期望出错时返回仅含json_err列的tibble，但代码执行时仍抛出错误：

原代码：

profile_res<-
log_data_to_parse %>% 
  filter(!is.na(profile_json)) %>%
  rowwise() %>%
  extract2('profile_json') %>%
  possibly(tidyjson::spread_all(.),otherwise=tibble(json_err=1111111))

报错信息：

Error in `purrr::map()`:
ℹ In index: 357.
Caused by error in `file.exists()`:
! file name conversion problem -- name too long?
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

调用栈显示错误来自tidyjson::spread_all内部的purrr::map调用，而possibly未起到捕获作用。

错误原因 #

purrr::possibly的用法错误：它是函数修饰器，需要传入函数本身，而非函数执行后的结果。原代码中tidyjson::spread_all(.)会先执行，出错时直接抛出错误，根本没进入possibly的错误捕获逻辑。

正确实现方式 #

方法1：结合purrr::map使用possibly #

将spread_all包裹进possibly生成容错函数，再用map逐个处理JSON字符串：

profile_res <- log_data_to_parse %>% 
  filter(!is.na(profile_json)) %>%
  pull(profile_json) %>%  # 用pull替代extract2更清晰
  map(possibly(tidyjson::spread_all, otherwise = tibble(json_err = 1111111))) %>%
  bind_rows()  # 将结果合并为单个tibble

方法2：在rowwise中使用mutate #

如果需要保留原数据的其他列，可以在rowwise环境中处理：

profile_res <- log_data_to_parse %>% 
  filter(!is.na(profile_json)) %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    parsed = list(possibly(tidyjson::spread_all, otherwise = tibble(json_err = 1111111))(profile_json))
  ) %>%
  unnest(parsed) %>%
  ungroup()

核心逻辑说明 #

• purrr::possibly(f, otherwise)的作用是生成一个新函数：当调用这个新函数时，若执行f出错，就返回otherwise指定的值；若成功则返回f的执行结果。
• 必须确保possibly接收的是未执行的函数f，而不是f(x)的执行结果，否则错误会在possibly生效前就抛出。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user13752384