获取股市数据通常需要使用API接口，而且这些接口往往有请求频率的限制。以下是一个使用Python获取股市数据的简单示例，使用的是Yahoo Finance API。

import pandas_datareader.data as web
import datetime
 
# 设置开始和结束日期
start = datetime.datetime(2022, 1, 1)
end = datetime.datetime(2023, 1, 1)
 
# 获取特定股票代码的数据
stock_data = web.DataReader("AAPL", "yahoo", start, end)
 
print(stock_data)

这段代码会输出从2022年1月1日到2023年1月1日的苹果公司（AAPL）的股市数据。

关于“闭关60天学懂NDK+Flutter”的部分，这涉及到的是移动应用开发。如果你想要学习如何使用NDK和Flutter构建应用，可以查看官方文档、在线课程或书籍，并且实践是关键。由于这部分内容较为广泛且具有一定深度，不适合在一个简短的回答中完整解释。如果你有具体的学习路径或计划，可以提出具体的问题。

要使用Flutter和Python实现一个跨平台的移动应用，你可以通过Flutter调用Python代码来实现特定的功能。以下是一个简单的例子，展示如何在Flutter中调用Python脚本。

首先，确保你的设备支持运行Flutter，并且已经安装了Dart SDK和Flutter SDK。

1. 在Flutter项目中，使用MethodChannel来与Python代码通信。

import 'package:flutter/services.dart';
 
const platform = const MethodChannel('samples.flutter.dev/python');
 
Future<String> invokePythonScript(String scriptPath) async {
  final String result = await platform.invokeMethod('runPythonScript', scriptPath);
  return result;
}

2. 在Android或iOS项目中，使用相应的代码来运行Python脚本。

对于Android，你需要使用Kotlin或Java来运行Python脚本。

import android.os.Bundle;
import androidx.annotation.NonNull;
import io.flutter.embedding.android.FlutterActivity;
import io.flutter.plugin.common.MethodCall;
import io.flutter.plugin.common.MethodChannel;
 
public class MainActivity extends FlutterActivity {
    @Override
    protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
        super.onCreate(savedInstanceState);
        MethodChannel(flutterView, "samples.flutter.dev/python").setMethodCallHandler { call, result ->
            if (call.method == "runPythonScript") {
                // 调用Python脚本的逻辑
                // 例如使用Python API运行Python脚本
                // String scriptPath = call.arguments.toString();
                // String result = runPythonScript(scriptPath);
                // result.success(scriptResult);
            } else {
                result.notImplemented();
            }
        }
    }
}

对于iOS，你需要使用Swift来运行Python脚本。

import Flutter
import UIKit
 
@UIApplicationMain
@objc class AppDelegate: FlutterAppDelegate {
  override func application(
    _ application: UIApplication,
    didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [UIApplication.LaunchOptionsKey: Any]?
  ) -> Bool {
    let controller : FlutterViewController = window?.rootViewController as! FlutterViewController
    let pythonChannel = FlutterMethodChannel(name: "samples.flutter.dev/python", binaryMessenger: controller)
    pythonChannel.setMethodCallHandler { (call: FlutterMethodCall, result: @escaping FlutterResult) -> Void in
      if (call.method == "runPythonScript") {
        if let scriptPath = call.arguments as? String {
          // 调用Python脚本的逻辑
          // let scriptResult = runPythonScript(scr

# 导入os模块以执行系统命令
import os
 
# 定义一个函数来执行pip命令
def execute_pip_command(command):
    # 使用os.system执行pip命令，并捕获输出
    output = os.system(f"pip {command}")
    print(output)
 
# 使用示例
execute_pip_command("install requests")  # 安装requests库
execute_pip_command("list")             # 列出已安装的包
execute_pip_command("uninstall requests")  # 卸载requests库

这段代码展示了如何在Python中使用os.system函数来执行pip命令。execute_pip_command函数接受一个命令字符串作为参数，并将其传递给os.system来执行。这样可以简单地通过调用这个函数来管理Python包。

import tkinter as tk
from datetime import datetime
import time
 
def time_now():
    time_format = datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
    label.config(text=time_format)
    label.after(200, time_now)  # 每0.2秒更新一次时间
 
root = tk.Tk()
root.title("动态时钟")
root.geometry("200x50")
label = tk.Label(root, font=("Arial", 16), fg="blue")
label.pack()
 
time_now()  # 启动动态时钟
root.mainloop()

这段代码使用了tkinter库创建了一个简单的GUI窗口，并通过after方法实现了时间的动态更新。每隔200毫秒（0.2秒）就会调用time_now函数更新时间标签的显示内容。这是一个很好的Python入门级项目，适合学习tkinter图形界面设计和递归函数的使用。

由于篇幅限制，我无法在这里提供完整的项目列表。但我可以提供一个指向这些项目列表的链接，你可以在这里找到各种编程语言的小程序示例：

https://github.com/kleopatra999/tiny-projects

这个仓库包含了使用多种编程语言编写的小项目，包括Java, Python, PHP, 和UniApp。

如果你想要获取这个列表中的具体项目，你可以在GitHub仓库中查看每个项目的详细信息和源代码。记得在查看项目时阅读它们的README.md文件，了解如何运行和使用这些小程序。

由于原代码较为复杂且涉及到一些敏感信息，我将提供一个简化版本的示例代码，展示如何使用Django框架创建一个简单的数据可视化大屏。

# views.py
from django.http import JsonResponse
import random
 
def get_data(request):
    # 假设的数据，实际应用中应该从数据库或API获取
    data = {
        'temperature': random.uniform(15, 30),  # 温度随机生成
        'humidity': random.uniform(20, 80),     # 湿度随机生成
        'windspeed': random.uniform(0, 10),     # 风速随机生成
        # 其他数据...
    }
    return JsonResponse(data)
 
# urls.py
from django.urls import path
from .views import get_data
 
urlpatterns = [
    path('get_data/', get_data),
]

这个示例展示了如何在Django视图中生成随机数据，并通过JSON响应发送给前端。在实际应用中，你需要替换随机数据生成逻辑，使用实时数据。同时，你需要设计前端页面，并使用JavaScript来处理数据可视化。

请注意，这只是一个非常基础的示例，实际的项目需要更复杂的后端逻辑和前端设计。

import requests
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 获取网页内容
def get_html(url):
    try:
        response = requests.get(url)
        if response.status_code == 200:
            return response.text
        return None
    except requests.RequestException:
        return None
 
# 解析网页并提取电影信息
def parse_html(html):
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    movie_data = []
    for div in soup.find_all('div', class_='info'):
        movie = {}
        movie['name'] = div.h4.text
        movie['rating'] = div.find('span', class_='rating_num').text
        movie['votes'] = div.find('span', class_='rating_votes').text.replace(',', '')
        movie_data.append(movie)
    return movie_data
 
# 保存数据到CSV文件
def save_to_csv(data, filename):
    df = pd.DataFrame(data)
    df.to_csv(filename, index=False)
 
# 分析电影评分数据
def analyze_ratings(dataframe):
    ratings = dataframe['rating']
    ratings = ratings.astype(float)
    plt.hist(ratings, bins=20, color='green', edgecolor='white')
    plt.xlabel('Rating')
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.title('Histogram of Movie Ratings')
    plt.show()
 
# 主函数
def main():
    url = 'https://example.com/movies'  # 替换为实际的网址
    html = get_html(url)
    movie_data = parse_html(html)
    save_to_csv(movie_data, 'movies.csv')
    dataframe = pd.read_csv('movies.csv')
    analyze_ratings(dataframe)
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码提供了一个简化的示例，展示了如何使用Python爬取网站上的电影数据，并使用Pandas和Matplotlib进行数据分析。需要注意的是，实际应用中应遵循网站的robots.txt协议和法律法规，避免违反网站的使用条款。此外，应该使用合适的headers和适当的爬取策略，避免过度请求导致对网站的服务影响。

在Python中，常用的HTTP请求库有requests和urllib。为了安装requests库，你可以使用pip命令。

打开终端（在Windows上是命令提示符或PowerShell，在MacOS或Linux上是终端），然后运行以下命令：

pip install requests

这将安装requests库。一旦安装完成，你就可以在你的Python代码中导入并使用它来发送HTTP请求了。

下面是一个使用requests库发送GET请求的简单示例：

import requests
 
url = 'http://httpbin.org/get'
response = requests.get(url)
 
print(response.text)

如果你需要安装urllib库（通常情况下，除非有特殊需求，否则不推荐，因为requests更简洁易用），你可以使用以下命令：

pip install urllib3

这将安装urllib3库，它是一个专注于HTTP请求的模块，但不提供requests库那样的高层级抽象。

以下是一些Python网络爬虫相关的资源列表，这些资源可以帮助你开始网络爬虫的学习和实践：

1. 官方文档: Python的官方文档对于学习爬虫非常有帮助，因为它提供了丰富的库和工具。
2. Scrapy: 一个强大的爬虫框架，可以快速、高效地爬取网站。
3. BeautifulSoup: 一个用于解析HTML和XML文件的简单易用库。
4. lxml: 一个快速、灵活的XML和HTML解析器。
5. requests: 一个简单易用的HTTP库，用于发送网络请求。
6. Selenium: 一个用于网络爬虫的自动化测试工具，可以处理JavaScript渲染的网页。
7. PySpider: 一个用Python编写的开源网络爬虫系统。
8. Crawley: 一个分布式的网络爬虫引擎。
9. Grab: 另一个网络爬虫框架，设计灵活。
10. ArticleSpider: 一个简单的网络爬虫示例，用于爬取Medium上的文章。
11. Google's crawling basics: 学习Google如何爬取网站，可以帮助你了解如何写出更容易被Google搜索引擎爬取的网站。
12. Stack Overflow: 这是一个程序员社区，你可以在这里找到很多关于Python爬虫的问题和答案。
13. Reddit: 同样是一个程序员社区，你可以在这里找到很多关于网络爬虫的讨论和实践案例。
14. GitHub: 一个代码库，你可以在这里找到很多开源的爬虫项目。
15. YouTube: 视频平台，你可以在这里找到很多关于网络爬虫技术的教学视频。
16. Scrapeasy: 一个提供快速、简单的方法来创建网络爬虫的库。
17. pyspider: 一个强大的网络爬虫系统，支持多线程、分布式部署。
18. cola: 一个分布式的爬虫框架。
19. Newspaper: 用于提取新闻、文章和内容管理的Python库。
20. Portia: 一个开源的网页爬虫工具，可以帮助你快速找出网页上的数据。

这些资源可以帮助你开始学习和构建Python网络爬虫，选择合适的工具和库，根据你的需求进行学习和实践。

在Windows 11环境下升级Python版本，可以使用Python官方提供的python-m模块。以下是通过命令行升级Python版本的步骤：

1. 打开命令提示符（CMD）或PowerShell。
2. 输入以下命令来升级Python的包管理工具pip：

python -m pip install --upgrade pip

3. 使用pip升级Python解释器：

python -m pip install python

如果你想升级到特定版本的Python，可以指定版本号：

python -m pip install python==3.10.0

请注意，升级Python解释器可能需要管理员权限，如果遇到权限问题，请使用管理员权限运行命令提示符或PowerShell。