[common]server_addr = 103.255.61.100server_port = 7000token=12310086[http]type = httplocal_ip = 127.0.0.1local_port = 80use_encryption = falseuse_compression = truesubdomain = frp[tomecat]type = httplocal_ip = 127.0.0.1local_port = 8080use_encryption = falseuse_compression = truesubdomain = tomcat
[common]bind_addr=0.0.0.0bind_port = 7000vhost_http_port = 8080token=12310086dashboard_port = 7500dashboard_user = admindashboard_pwd = admin123subdomain_host= example.com
如果frp反代网站全程只需要一个域名，不同的服务对应不同的二级域名，frps加一个"subdomain_host"参数,参数值填没有前缀的域名，frpc加一个"subdomain"参数，参数值只填域名前缀。,比如我们要访问frp.example.com和tomcat.example.com，两个域名都解析到公网服务器上
[common]server_addr = 服务器IPserver_port = 7000token=12310086[http]#连接名称随意设置，见名知意即可type = httplocal_ip = 127.0.0.1local_port = 80use_encryption = falseuse_compression = truehttp_user = adminhttp_pwd = admincustom_domains = frp.xxxx.cn #你的域名
http_user = adminhttp_pwd = admin
如果希望加上一层访问控制，在frpc.ini对应的http服务配置中加上"http_user"和“http_pwd”参数：
如果frpc没有启动会报下面错误。
然后把绑定的域名解析到服务器端的ip上，就可以用域名访问到内网的机器了。访问时候frps会有连接提示。
当frpc连上frps时候，在frps端会有反馈，面板里也能看到有一个新连接。
./frpc -c frpc.ini
"use_encryption"是否启用加密，我这里选择不启用，可以根据情况启用。
"use_compression"是否压缩数据，压缩了传输速度会快那么一些，自行测试快多少。
"custom_domains"是绑定的访问域名，必须设置，不设置无法启动frpc。
[common]server_addr = 服务器IPserver_port = 7000token=12310086[http]#连接名称随意设置，见名知意即可type = httplocal_ip = 127.0.0.1local_port = 80use_encryption = falseuse_compression = truecustom_domains = frp.xxxx.cn #你的域名
内网提供Web端机器设置如下
./frps -c frps.ini
用 frps执行修改的文件
[common]bind_addr=0.0.0.0bind_port = 7000vhost_http_port = 8080token=12310086dashboard_port = 7500dashboard_user = admindashboard_pwd = admin123
服务器端的配置，参考之前的文章:用FRP做内网穿透使用远程桌面连接家里的windows电脑。参考之前的文章，在之前文章的基础上再加一个"vhost_http_port"参数，用于接收 HTTP 请求。服务器端的防火墙或者宝塔面板之类的，放行frp用到的端口。需要额外注意，这里的演示的服务器端我用nginx监听了80端口，把来自域名的访问转发到frps使用的8080端口。当然你也可以直接让frps使用80端口。
Python是一门广泛应用于计算机编程领域的高级编程语言。它以简洁、易学、易读的特点，备受程序员们的喜爱。Python语言的应用领域非常广泛，从人工智能到网络爬虫、数据科学、Web开发等领域都有着广泛的应用。本文将深入探究Python语言的应用领域，为读者介绍其在各个领域中的应用。
在人工智能领域，Python语言被广泛应用于机器学习和深度学习。Python中的许多机器学习和深度学习库如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等使得机器学习和深度学习的开发变得更加便捷。这些库提供了各种算法、模型和工具，能够更加高效地进行数据处理、特征提取、模型训练和预测。Python语言也被广泛用于自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域。
在网络爬虫方面，Python语言被广泛应用于数据采集和数据分析。Python中的requests和beautifulsoup4库可以轻松地进行网页解析和数据抓取，而Scrapy则提供了更加强大的爬虫框架。Python还有许多数据分析库，如pandas和numpy，可以轻松地进行数据处理和分析。
在数据科学领域，Python语言也是一门不可或缺的语言。Python中的数据分析和可视化库如pandas、numpy、matplotlib和seaborn等提供了各种工具和算法，可以对数据进行处理和可视化分析。Python也是机器学习和深度学习领域的主要语言。
在Web开发方面，Python也是一门非常流行的语言。Python中的Django和Flask框架可以轻松地进行Web应用程序开发，这些框架提供了各种功能和工具，可以大大简化Web应用程序的开发过程。此外，Python还可以用于Web服务器和网络编程。
总之，Python是一门功能强大、易学易用的编程语言，在各个领域都有着广泛的应用。不仅如此，Python语言还有着庞大的社区和支持，这使得Python语言的发展和应用更加不断地向前推进。