knitr 中的代码提取变得更智能
内容提要
knitr 的 purl() 功能获得多项改进：支持 Python 等非 R 语言，输出对应脚本并以 #%% 标记代码单元；read_chunk() 可从 .Rmd 等源文档按标签借用代码块；opts_hooks 钩子在 tangle 时生效，可动态筛选代码块；comment 选项可控制 eval=FALSE 代码是否注释。
延伸解读
多语言支持的实际影响
purl() 现在能根据文档首个代码块的语言，将整个文档提取为对应语言的脚本，例如 Python 文档生成 .py 文件。代码块头部会转换为 #%% 标记，方便 VS Code 和 Jupyter 识别。但需注意，同一输出文件仍不能混合多种语言，其他语言的代码块会被丢弃。若需不同扩展名，可使用 output 参数指定。
跨文档借用代码块
read_chunk() 不再局限于纯 R 脚本，现在可以直接从 .Rmd、.Rnw 等 knitr 源文档中按标签提取代码块。标签可来自块头（如 {r fit-model}）或 #| label: 选项。这一改进适合教学材料和论文，能展示大型分析中的精选子集，避免复制粘贴导致代码不同步。
动态筛选与注释控制
opts_hooks 钩子现在在 tangle 时也会运行，允许根据任意块选项动态决定哪些代码块进入提取脚本。例如，通过 label 钩子可只提取以 -solution 结尾的块。此外，comment 选项可控制 eval=FALSE 的代码是否被注释：设为空字符串或 NA 可保持代码可运行，反之也可为已求值的块添加注释前缀。
Q&A
knitr 的 purl() 现在支持哪些非 R 语言？
purl() 现在支持 Python、Julia、SQL 等十几种引擎。如果文档的第一个代码块使用非 R 语言，purl() 会将整个文档提取为对应语言的脚本，例如 Python 文档会生成 .py 文件。
purl() 提取非 R 语言代码时，输出文件中的代码单元是如何标记的？
代码块头部会转换为 #%% 单元格标记，这是 VS Code 和 Jupyter 认可的代码单元约定。
read_chunk() 现在可以从哪些类型的文件中借用代码块？
read_chunk() 现在可以从任何 knitr 源文档（如 .Rmd、.Rnw 等）中借用带标签的代码块，而不再局限于纯 R 脚本。
如何使用 opts_hooks 在 tangle 时动态筛选要提取的代码块？
通过 opts_hooks$set() 注册钩子，钩子函数可以基于任意代码块选项决定是否提取。例如，设置 label 钩子，用 grepl("-solution$", options$label) 将 purl 选项设为 TRUE，从而只提取标签以 -solution 结尾的代码块。
purl() 如何处理 eval=FALSE 的代码块？如何控制其是否被注释？
默认情况下，purl() 会将 eval=FALSE 的代码块注释掉。但可以通过 comment 选项控制：设置 comment = '' 或 NA 可保持代码不被注释，使其在脚本中仍可运行；反之，对已求值的代码块设置注释前缀，其代码会被注释掉。
purl() 提取代码时，如果文档中包含多种语言的代码块，会如何处理？
purl() 会根据第一个代码块的语言决定输出脚本的语言，并丢弃其他语言的代码块。目前不支持在同一个提取输出文件中混合多种语言。
