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
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
FreeSql功能强大的对象关系映射(O/RM)组件,支持 .NET Core 2.1+、.NET Framework 4.0+、Xamarin 以及 AOT。C#00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
14
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
657
4.26 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
502
606
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++
939
862
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
334
378
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
390
284
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
123
195
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
180
258
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.54 K
891
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
168