Npm NAnt exec命令混乱输出

当我执行从命令行调用npm的批处理文件时，我会看到格式良好的输出，例如：

├── interpret@0.3.10
├── pretty-hrtime@0.2.2
├── deprecated@0.0.1
├── archy@1.0.0
├── minimist@1.1.0
├── tildify@1.0.0 (user-home@1.1.1)
├── semver@4.2.0
├── v8flags@1.0.8
├── chalk@0.5.1 (escape-string-regexp@1.0.2, ansi-styles@1.1.0, support
├── orchestrator@0.3.7 (stream-consume@0.1.0, sequencify@0.0.7, end-of-
├── liftoff@0.13.6 (extend@1.3.0, flagged-respawn@0.3.1, resolve@1.0.0,
├── vinyl-fs@0.3.13 (graceful-fs@3.0.5, mkdirp@0.5.0, vinyl@0.4.6, defa
└── gulp-util@3.0.2 (object-assign@2.0.0, array-differ@1.0.0, array-uni
gh2@0.6.3, multipipe@0.1.2, lodash.template@2.4.1, dateformat@1.0.11)

StandardErrorEncoding = Encoding.UTF8

但是，当我使用exec任务从NAnt脚本调用同一批处理文件时，输出会变得混乱（即使我使用“output”开关将输出传输到文件）：

---

是否有解决方法？

此行为是由NAnt

exec

任务的内部未在标准输出流读取器上设置编码引起的。我已经用自己的控制台应用程序复制了这种行为

这里讨论的方法是：

缺少的是在

ProcessStartInfo

上设置编码的方法，例如：

├── interpret@0.3.10
├── pretty-hrtime@0.2.2
├── deprecated@0.0.1
├── archy@1.0.0
├── minimist@1.1.0
├── tildify@1.0.0 (user-home@1.1.1)
├── semver@4.2.0
├── v8flags@1.0.8
├── chalk@0.5.1 (escape-string-regexp@1.0.2, ansi-styles@1.1.0, support
├── orchestrator@0.3.7 (stream-consume@0.1.0, sequencify@0.0.7, end-of-
├── liftoff@0.13.6 (extend@1.3.0, flagged-respawn@0.3.1, resolve@1.0.0,
├── vinyl-fs@0.3.13 (graceful-fs@3.0.5, mkdirp@0.5.0, vinyl@0.4.6, defa
└── gulp-util@3.0.2 (object-assign@2.0.0, array-differ@1.0.0, array-uni
gh2@0.6.3, multipipe@0.1.2, lodash.template@2.4.1, dateformat@1.0.11)

StandardErrorEncoding = Encoding.UTF8

我能看到的唯一解决方法（除了向Nant提交请求外）是编写一个自定义任务。就这么简单：

[TaskName("customexec")]
public class CustomExecTask : ExecTask
{
    protected override void PrepareProcess(Process process)
    {
        base.PrepareProcess(process);
        process.StartInfo.StandardOutputEncoding = Encoding.UTF8;
        process.StartInfo.StandardErrorEncoding = Encoding.UTF8;
    }
}

---

但是，除了使用任务外，我一直在努力加载自定义任务。

如果使用

exec

任务上的

output

参数将输出直接传输到文件，会发生什么情况？谢谢@JamesThorpe，说得好。经过测试，它的性能也一样。很好的发现。如果没有打开一个新的bug，那么可能值得一看是否已经有一个bug为它打开了。开发人员响应并为最近出现的问题创建了修复程序。