如何快速搭建酷炫的3D球体抽奖程序?年会必备的Lottery终极指南 🎉
2026-02-05 04:04:15作者:胡易黎Nicole
Lottery 是一款基于Express + Three.js开发的3D球体抽奖程序,专为年会、晚宴等活动设计。它支持Excel一键导入参与者信息、灵活配置奖品内容,并能自动导出抽奖结果,让你的活动抽奖环节既高效又充满科技感。
🚀 为什么选择Lottery 3D抽奖程序?
✨ 核心功能亮点
- 沉浸式3D抽奖体验:采用Three.js打造动态旋转的3D球体抽奖界面,支持自定义球体转速与动画效果
- 全流程数据管理:通过
server/data/users.xlsx导入参与者信息,抽奖结果自动保存并导出Excel - 零代码灵活配置:修改
server/config.js即可自定义奖品类型、数量与展示图片 - 开箱即用部署:提供Docker容器化方案,3分钟完成环境搭建
🎭 适用场景
- 企业年会抽奖环节
- 校园活动幸运抽奖
- 社团聚会互动游戏
- 线上直播抽奖活动
📸 3D抽奖界面展示

图1:Lottery程序的3D球体抽奖界面,支持实时旋转与动态效果
🔧 超简单安装步骤
1️⃣ 环境准备
确保已安装Node.js(v14+)和Git工具
2️⃣ 一键部署
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/lo/lottery
cd lottery
# 安装后端依赖
cd server && npm install
# 安装前端依赖
cd ../product && npm install
# 启动开发环境
npm run dev
3️⃣ Docker部署方案(推荐)
# 构建镜像
./build.sh latest
# 启动容器
docker-compose up -d
⚙️ 3分钟配置指南
📋 参与者信息配置
- 打开
server/data/users.xlsx文件 - 按模板格式填写姓名、工号等信息
- 保存文件即可自动加载数据
🎁 奖品信息配置
修改server/config.js文件设置奖品:
// 示例配置
{
type: 2, // 奖品类型ID
count: 5, // 奖品数量
text: "一等奖", // 奖品名称
title: "MacBook Pro", // 奖品描述
img: "../img/mbp.jpg" // 奖品图片路径
}
🏢 企业信息定制
修改server/config.js中的企业标识:
const COMPANY = "你的公司名称"; // 显示在抽奖卡片上的企业标识
💡 使用技巧与注意事项
- 性能优化:在
product/lottery/canvas.js中调整球体分段数控制渲染性能 - 数据安全:抽奖结果自动保存在服务器,可通过
server/data/目录备份 - 故障排除:运行异常时查看
server/help.js获取常见问题解决方案
🎯 常见问题
Q: 如何修改抽奖动画速度?
A: 编辑product/lottery/index.js中的旋转速度参数
Q: 最多支持多少人参与抽奖?
A: 理论无上限,建议单次抽奖不超过1000人以保证流畅度
📄 许可证信息
本项目采用MIT开源协议,详细条款见项目根目录LICENSE文件
通过Lottery抽奖程序,让你的年会抽奖环节告别传统纸质抽奖箱,拥抱科技感十足的3D互动体验吧!如有任何问题,欢迎查阅项目文档或提交Issue。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust098- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
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
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
701
4.51 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
564
692
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
JavaScript
541
98
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++
957
953
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
411
338
🎉 (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
1.6 K
939
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
340
387
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++
128
209
昇腾LLM分布式训练框架
Python
149
177
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
140
221
