主要功能有

1.从一个csv文件中读入所有员工工号

2.将这些工号初始到一个列表中

3.用random模块下的choice函数来随机选择列表中的一个工号

4.抽到的奖项的工号要从列表中进行删除，以免再次抽到

初级版

这个比较简单，缺少定制性，如没法设置一等奖有几名，二等奖有几名

import csv#创建一个员工列表emplist = []#用with自动关闭文件with open('c://emps.csv') as f:

empf = csv.reader(f)for emp in empf:

emplist.append(emp)

print("进行一等奖抽奖，共有一名")import random#利用random模块的chice函数来从列表中随机选取一个元素e1 = random.choice(emplist)#将中奖的员工从列表中剔除emplist.remove(e1)

print('一等奖得主的号码是 %s' % e1)

print('进行三个二等奖的号码抽奖')

e2_1 = random.choice(emplist)

emplist.remove(e2_1)

e2_2 = random.choice(emplist)

emplist.remove(e2_2)

e2_3 = random.choice(emplist)

emplist.remove(e2_3)

print('获得3个二等奖是 %s %s %s',(e2_1,e2_2,e2_3))#下面依次类推可以设置三等奖的抽奖123456789101112131415161718192021222324

改进版

上面的那个初级版，假如要设置个三等奖一百名那么将要重新维护几百行代码，下面用比较高级点的办法实现.

我们考虑用面向对象来实现，设计一个抽奖类，类中包含一个属性（号码来源），一个方法：产生所有抽奖层次指定个数的抽奖号码。

用到如下知识点：

1. csv模块部分函数用法

2. sys模块读取输入

3. random模块函数choice函数用法

4. 列表和字典元素的添加、删除

6. for循环中range用法

7. 类和面向对象

8. 字符打印，print中的计算

9.open中with

#!/usr/bin/python#coding=utf-8import csvimport sysimport random

reload(sys)

sys.setdefaultencoding('utf8')#coding=utf-8print("开始进行抽奖")#定义个抽奖类，功能有输入抽奖级别和个数，打印出每个级别的抽奖员工号码class Choujiang:

#定义scv文件路径

def __init__(self,filepath):

self.empfile = filepathdef creat_num(self):

emplist = []with open(self.empfile) as f:

empf = csv.reader(f)for emp in empf:

emplist.append(emp)

print('共有%s 人参与抽奖' % len(emplist))

levels = int(input('抽奖分几个层次，请输入：'))#定义一个字典

level_dict = {}for i in range(0,levels):

print('请输入当前获奖层次 %s 对应的奖品个数' % ( i + 1))

str_level_dict_key = sys.stdin.readline()

int_level_dict_key = int(str_level_dict_key)

level_dict[i] = int_level_dict_key#循环完成后抽奖层次字典构造完毕

#进行抽奖开始

print('抽奖字典设置为: %s' % level_dict)for i in range(0,len(level_dict)):

winers = []#产生当前抽奖层次i对应的抽奖个数

for j in range(0,int(level_dict[i])):#利用random模块中的choice函数从列表中随机产生一个

winer = random.choice(emplist)

winers.append(winer)

emplist.remove(winer)

print('抽奖层次 %s 下产出的获奖人员有：' % (i + 1 ))

print(winers)#类功能定义完毕，开始初始化并使用if __name__ == '__main__':

peoples = Choujiang('c://emps.csv')

peoples.creat_num()1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647

该段程序在python 2.6 以上及 3中均可以运行，运行结果如下图：

Python 3.4.3 (v3.4.3:9b73f1c3e601, Feb 24 2015, 22:44:40) [MSC v.1600 64 bit (AMD64)] on win32

Type "copyright", "credits" or "license()" for more information.>>>================================ RESTART ================================>>>开始进行抽奖

共有24790 人参与抽奖

抽奖分几个层次，请输入：2请输入当前获奖层次 1 对应的奖品个数1请输入当前获奖层次 2 对应的奖品个数3抽奖字典设置为: {0: 1, 1: 3}

抽奖层次 1 下产出的获奖人员有：

[['张三19826']]

抽奖层次 2 下产出的获奖人员有：

[['张三18670'], ['张三23235'], ['张三15705']]>>>1234567891011121314151617

我们在Jupyter Notebook中新建一个Python 2笔记本，起名为topic-model。

为了处理表格数据，我们依然使用数据框工具Pandas。先调用它。

import pandas as pd

然后读入我们的数据文件datascience.csv，注意它的编码是中文GB18030，不是Pandas默认设置的编码，所以此处需要显式指定编码类型，以免出现乱码错误。

df = pd.read_csv("datascience.csv", encoding='gb18030')

我们来看看数据框的头几行，以确认读取是否正确。

df.head()

显示结果如下：

没问题，头几行内容所有列都正确读入，文字显式正常。我们看看数据框的长度，以确认数据是否读取完整。

df.shape

执行的结果为：

(1024, 3)

行列数都与我们爬取到的数量一致，通过。

下面我们需要做一件重要工作——分词。这是因为我们需要提取每篇文章的关键词。而中文本身并不使用空格在单词间划分。

我们首先调用jieba分词包。

import jieba

我们此次需要处理的，不是单一文本数据，而是1000多条文本数据，因此我们需要把这项工作并行化。这就需要首先编写一个函数，处理单一文本的分词。

def chinese_word_cut(mytext):

return " ".join(jieba.cut(mytext))

有了这个函数之后，我们就可以不断调用它来批量处理数据框里面的全部文本（正文）信息了。你当然可以自己写个循环来做这项工作。

下面这一段代码执行起来，可能需要一小段时间。请耐心等候。

df["content_cutted"] = df.content.apply(chinese_word_cut)

执行过程中可能会出现如下提示。没关系，忽略就好。

Building prefix dict from the default dictionary ...

Loading model from cache /var/folders/8s/k8yr4zy52q1dh107gjx280mw0000gn/T/jieba.cache

Loading model cost 0.406 seconds.

Prefix dict has been built succesfully.

执行完毕之后，我们需要查看一下，文本是否已经被正确分词。

df.content_cutted.head()

5.汇总

这个可以创建多种玩法，随机摇骰子只是其中的一种，还可以先让一个人输入一个幸运数字并储存起来，然后再执行程序，如果数字不等于幸运数字就不是幸运星，当数字等于时就是幸运星并结束程序——类似抽奖。。。。

总之玩法很多，看你怎么写，用最基础的知识来实现！