TinyWall 防火墙项目下载及安装教程
2024-12-08 08:43:12作者:卓艾滢Kingsley
1. 项目介绍
TinyWall 是一款免费的、轻量级的、非侵入式的、默认安全的 Windows 防火墙工具。它旨在为用户提供一个简单易用的防火墙解决方案,同时确保系统的安全性。TinyWall 的源代码托管在 GitHub 上,用户可以自由下载、使用和修改。
2. 项目下载位置
TinyWall 的源代码可以通过以下步骤从 GitHub 上下载:
-
打开命令行工具(如 Git Bash 或 PowerShell)。
-
使用以下命令克隆项目仓库:
git clone https://github.com/pylorak/TinyWall.git -
克隆完成后,项目文件将保存在当前目录下的
TinyWall文件夹中。
3. 项目安装环境配置
3.1 安装必要的开发工具
为了编译和运行 TinyWall,您需要安装以下开发工具:
- Microsoft Visual Studio 2019(版本 16.11.xx)或 Visual Studio 2022(未测试,但应该可以工作)。
- Wix v3 Toolset:用于创建安装包的工具集。
3.2 安装 Wix v3 Toolset
- 下载并安装 Wix v3 Toolset。
- 安装完成后,确保 Wix 工具集的路径已添加到系统的环境变量中。
3.3 配置 Visual Studio
- 打开 Visual Studio 2019 或 2022。
- 安装必要的 Visual Studio 扩展,如 Wix v3 Toolset 扩展。
3.4 环境配置示例

4. 项目安装方式
4.1 编译项目
- 打开 Visual Studio,加载 TinyWall 项目。
- 在解决方案资源管理器中,右键点击
TinyWall项目,选择“生成”。 - 编译完成后,生成的可执行文件将位于
TinyWall\bin\Debug或TinyWall\bin\Release目录下。
4.2 创建数据库
- 打开 TinyWall 项目,找到
TinyWall\Database文件夹。 - 根据需要调整各个 JSON 文件。
- 启动 TinyWall 应用程序,并使用
/develtool标志运行。 - 在“Database creator”选项卡中,创建一个合并的数据库文件,输出文件名为
profiles.json。 - 将生成的
profiles.json文件复制到TinyWall\bin\Debug目录下。
4.3 构建安装包
- 将编译后的应用程序文件和所有依赖项复制到
MsiSetup\Sources\ProgramFiles\TinyWall文件夹中。 - 更新
MsiSetup\Sources\CommonAppData\TinyWall文件夹中的文件。 - 打开 Visual Studio,加载
MsiSetup项目,并生成安装包。
5. 项目处理脚本
TinyWall 项目没有提供特定的处理脚本,但您可以根据需要编写自定义脚本来自动化项目的编译、数据库更新和安装包构建过程。以下是一个简单的 PowerShell 脚本示例:
# 编译 TinyWall 项目
msbuild TinyWall.sln /p:Configuration=Debug
# 更新数据库
Start-Process -FilePath "TinyWall.exe" -ArgumentList "/develtool"
# 构建安装包
msbuild MsiSetup.sln /p:Configuration=Release
通过以上步骤,您可以成功下载、配置并安装 TinyWall 防火墙项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0125
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
492
3.62 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
300
332
暂无简介
Dart
740
178
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
297
346
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
866
474
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
295
123
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
20
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
43
870