使用data.table制作R-exams试题遇read_metainfo错误求助

我最近在用R-exams制作需要data.table的试题时踩了个坑，之前用dplyr做其他试题都顺顺利利的，这次却报错Error in read_metainfo(file) : no exsolution specified——但奇怪的是，直接在全局环境里跑Rmd的代码完全能得到正确结果，这可把我折腾坏了。后来终于搞明白问题出在哪，分享给同样遇到这个问题的朋友：

先看我出问题的Rmd代码片段 #

```{r data generation, echo = FALSE, results = "hide", cache=FALSE}
library(data.table)
library(ggplot2)
# data.table变量初始化
d <- income <- id <- it <- age <- .N <- NULL
n = 100
IT = 40
pension = 1.0
inc1 = runif(n = 1, min = 0.06, max = 0.08)
inc2 = -0.0008
alphas = runif(n,min = 0, max = 1)
epsilon = 0.2
d = data.table(expand.grid(id=1:n, it = 1:IT))
d[ , alpha := alphas[id]]
d[ , age := it + 19]
d[ , shock := rnorm(n = .N, sd = epsilon)]
d[ , income := exp(alpha + inc1 * age + inc2* age^2 + shock)]
d[, alpha := NULL]
d[, shock := NULL]
# 保存数据
fwrite(d, file = "panel.csv")
questions <- solutions <- expl <- list()
type <- list()
# 问题1
questions[[1]] <- "how many individuals do you observe?"
solutions[[1]] <- d[ , max(id)]
type[[1]] <- "num"
expl[[1]] <- "look at the biggest id entry"
# 问题2
questions[[2]] <- "how many time periods?"
solutions[[2]] <- d[ , max(it)]
expl[[2]] <- "look at the biggest it entry"
type[[2]] <- "num"

本题需使用保存于panel.csv的数据集，请右键点击从Moodle下载并保存到本地。我的解答中将该数据集作为对象d使用。

answerlist(unlist(questions), markup = "markdown")

answerlist(unlist(solutions),paste(unlist(expl), ".", sep = ""), markup = "markdown")

extype: cloze
exsolution: r paste(solutions, collapse = "|")
exclozetype: r paste(type, collapse = "|")
exname: panel
extol: 0.05

### 问题根源
R-exams在解析元信息的时候，有个特殊的机制：它会**先读取元信息块的内容**，如果元信息里的`exsolution`是未执行的R代码（比如我写的`r paste(solutions, collapse = "|")`），它不会主动去执行这段代码，而是把它当成普通文本，所以系统就会报错说“没有指定exsolution”。而我们在全局环境运行时，整个Rmd的代码是按顺序执行的，元信息里的R代码也会被运行，所以能得到正确结果。

### 解决方法
核心思路就是让元信息里的`exsolution`和`exclozetype`变成已经计算好的字符串，而不是待执行的代码。具体步骤如下：

1. 在**数据生成代码块的末尾**，提前计算好`exsolution`和`exclozetype`的字符串：
```r
# 生成元信息需要的字符串（注意要把list转成向量）
exsolution_str <- paste(unlist(solutions), collapse = "|")
exclozetype_str <- paste(unlist(type), collapse = "|")

2. 修改元信息块的内容，直接引用提前计算好的变量：

元信息
===============
extype: cloze
exsolution: `r exsolution_str`
exclozetype: `r exclozetype_str`
exname: panel
extol: 0.05

这样修改后，当knitr编译Rmd时，元信息里的r exsolution_str会被替换成实际的计算结果，R-exams就能正确识别到exsolution了。

额外注意点 #

• 因为solutions和type都是列表，所以一定要用unlist()把它们转成向量再paste，不然会带list的结构标记，导致exsolution格式错误。
• 关于data.table的使用其实没问题，和dplyr无关——之前用dplyr顺利只是因为当时的元信息生成方式刚好符合R-exams的要求，这次的问题完全是元信息解析的机制导致的。

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