automatic import of python-redis-queue-tool

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diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index e69de29..af699cc 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -0,0 +1 @@
+/redis-queue-tool-4.8.7.tar.gz
diff --git a/python-redis-queue-tool.spec b/python-redis-queue-tool.spec
new file mode 100644
index 0000000..21a5d5c
--- /dev/null
+++ b/python-redis-queue-tool.spec
@@ -0,0 +1,761 @@
+%global _empty_manifest_terminate_build 0
+Name:		python-redis-queue-tool
+Version:	4.8.7
+Release:	1
+Summary:	高并发reids队列,分布式爬虫利器(High concurrency RedisQueue,Distributed crawler weapon)
+License:	MIT License
+URL:		https://github.com/abo123456789/redis-queue-tool
+Source0:	https://mirrors.nju.edu.cn/pypi/web/packages/10/e9/726e4e3becde2770c8cc1c84816c284b962af41368ef9966e751e809d66f/redis-queue-tool-4.8.7.tar.gz
+BuildArch:	noarch
+
+Requires:	python3-redis
+Requires:	python3-tomorrow3
+Requires:	python3-retrying
+Requires:	python3-py-log
+Requires:	python3-persist-queue
+Requires:	python3-gevent
+Requires:	python3-kafka-python
+Requires:	python3-pypattyrn
+
+%description
+[中文文档](https://github.com/abo123456789/RedisQueue/blob/master/README.md)  | [English Docs](https://github.com/abo123456789/RedisQueue/blob/master/README_EN.md)  
+### redis高并发队列  
+#### 功能描述
+* 比scrapy更灵活,比celery更容易上手的分布式爬虫框架。用最少的代码,用最简单的方式,做最多的事情
+* 1分钟内能熟练运用该框架爬取数据,无需学习复杂文档.轻松扩展各种中间件  
+
+特色说明： 
+
+     支持中间件：
+        支持reids kafka sqlite memory 四种中间件(首推redis,支持批量发布任务,分布式消费快如闪电)
+
+     并发支持：
+        支持process threading gevent三种并发消费模式(可混合使用)
+
+     控频限流：
+        精确控制1秒钟运行多少次函数
+
+     任务去重：
+        如果重复推送消费成功的任务,自动过滤掉该任务
+
+     消费确认：
+        启用消费确认,消费任务宕机手动终止情况,任务不会丢失
+
+     重试次数：
+        当函数运行出错，会立即重试指定的次数，达到最大次重试数后任务会进入死信队列
+
+     任务可视化：
+        可以通过redis web版管理工具实时查看当前任务消费情况                  
+#### 版本说明
+* 支持版本: python 3.0+
+
+#### pip安装
+```shell
+pip install redis-queue-tool
+```
+
+#### DEMO说明
+[所有demo](https://github.com/abo123456789/redis-queue-tool/blob/master/redis_queue_tool/test_demo.py)
+
+##### 1.发布任务和消费任务(函数版)
+```python
+from redis_queue_tool import get_consumer
+def f11(a: int = 1, b: int = 1):
+    print(f"t_demo11,a:{a},b:{b}")
+
+customer = get_consumer('test11', consuming_function=f11)
+
+for i in range(1, 200):
+    customer.publisher_queue.pub(a=i, b=i)
+
+customer.start()
+```
+
+##### 2.发布任务和消费任务(装饰器版)
+```python
+from redis_queue_tool import task_deco
+
+@task_deco('test0')  # 消费函数上新增任务队列装饰器
+def f0(a, b):
+    print(f"t_demo0,a:{a},b:{b}")
+
+# 发布任务
+for i in range(1, 51):
+    f0.pub(i, i)
+
+# 消费任务
+f0.start()
+```
+
+##### 3.发布消费任务(类调用版)
+```python
+from redis_queue_tool import RedisPublish, RedisCustomer
+
+
+for zz in range(1, 501):
+    param = {"a": zz, "b": zz, "c": zz}
+    RedisPublish(queue_name='test2').publish_redispy(param)
+
+
+def print_msg_dict(a, b, c):
+    print(f"msg_dict:{a},{b},{c}")
+
+
+# 消费多参数类型任务 queue_name消费队列名称 qps每秒消费任务数(默认没有限制)
+RedisCustomer(queue_name='test2', consuming_function=print_msg_dict,
+              qps=50).start_consuming_message()
+```
+
+##### 4.发布消费任务(额外参数)
+```python
+from redis_queue_tool import task_deco
+
+@task_deco('test1', qps=30, threads_num=30, max_retry_times=3, ack=True)
+def f1(a, b):
+    print(f"t_demo1,a:{a},b:{b}")
+
+# 发布任务
+for i in range(1, 31):
+    f1.pub(i, i + 1)  # 或者 f1.publish_redispy(i,i+1)
+
+# 消费任务
+f1.start()
+
+# DLQ消息重入消费队列
+f1.publisher.dlq_re_queue()
+```
+
+##### 5.批量提交任务(使用协程消费)
+
+```python
+from redis_queue_tool import task_deco
+from gevent import monkey
+monkey.patch_all()
+
+# #### 3.批量提交任务
+result = [{'a': i, 'b': i, 'c': i} for i in range(1, 51)]
+
+# customer_type 消费者类型(默认thread)，max_push_size每次批量提交记录数(默认值50)
+# 若使用gevent请在代码开头加入：from gevent import monkey monkey.patch_all()
+@task_deco('test3', qps=50, customer_type='gevent', max_push_size=100)  # 消费函数上新增任务队列装饰器
+def f3(a, b, c):
+    print(f"t_demo3:{a},{b},{c}")
+
+# 发布任务
+f3.pub_list(result)
+
+# 消费任务
+f3.start()
+```
+
+##### 6.切换任务队列中间件为sqlite(默认为redis)
+
+```python
+from redis_queue_tool import task_deco, MiddlewareEum
+
+@task_deco('test4', middleware=MiddlewareEum.SQLITE, qps=10)
+def f4(a, b, c):
+    print(f"t_demo4:{a},{b},{c}")
+
+for zz in range(1, 51):
+    f4.pub(zz, zz, zz)
+
+f4.start()
+```
+
+#### 消费函数参数详解
+```
+get_consumer(queue_name='test11', consuming_function=f11, process_num=2, threads_num=30, max_retry_times=5, qps=10)
+:param queue_name: 队列名称
+:param consuming_function: 队列消息取出来后执行的方法
+:param process_num: 启动进程数量(默认值:1)
+:param threads_num: 启动线程数(默认值:50)
+:param max_retry_times: 错误重试次数(默认值:3)
+:param qps: 每秒限制消费任务数量(默认0不限)
+:param middleware: 消费中间件,默认redis 支持sqlite ,kafka, memory
+:param specify_threadpool: 外部传入线程池
+:param customer_type: 消费者类型 string 支持('thread','gevent') 默认thread
+:param fliter_rep: 消费任务是否去重 bool True:去重 False:不去重
+:param max_push_size : 每次批量推送任务数量 默认值50
+:param ack : 是否需要确认消费 默认值False
+:param priority : 队列优先级 int[0-4]
+```
+#### reids安装
+[reids 普通安装](https://www.runoob.com/redis/redis-install.html)
+
+reids docker安装
+```shell
+docker run  -d -p 6379:6379 redis
+```
+
+redis web版管理工具 [redisweb](https://github.com/abo123456789/redisweb)
+![avatar](https://s1.ax1x.com/2020/07/07/UAIHFe.jpg)
+
+
+#### 特色说明
+
+```shell
+1 . 高并发分布式爬虫(经过线上千万级数据爬取验证)
+
+2 . 分布式数据清洗(清洗自动去重,支持任意时刻中断后继续清洗)
+
+3 . 短视频处理(视频下载上传,带宽足够无需等待)
+
+4 . 异步实时在线查询接口(速度达到毫秒级别)
+
+5 . 其它使用场景扩展中
+
+```
+
+#### 更新说明
+
+
+```java
+2020-12-18  pip安装版本升级到4.8.0,新增支持优先级队列参数priority
+
+2020-11-17  新增支持优先级队列,priority值越大,队列消优先级越高
+
+2020-11-01 版本4.6.9 新增支持DLQ死信队列支持,当ack=True消费失败消息都会进入死信队列
+
+2020-06-11 版本4.1.5 新增支持gevent协程消费参数 customer_type='gevent'
+
+2020-05-20 新增消费函数超时时间参数
+
+2020-05-10 新增sqlite中间件支持
+
+2020-04-13 消费函数新增自动控制线程数
+
+2020-04-10 消费函数新增限频参数
+
+2020-01-08 消费函数支持多参数类型
+
+2019-12-06 简化多线程消费队列类
+
+2019-10-14 新增消费函数错误重试机制,默认重试3次
+
+2019-10-12 任务去重忽略参数顺序
+
+2019-09-27 修复提交列表任务BUG
+
+2019-05-25 新增添加任务时动态传参
+
+2019-04-06 新增爬取任务自动去重功能
+
+2019-03-23 新增单线程异步批量提交功能
+```
+
+
+
+
+%package -n python3-redis-queue-tool
+Summary:	高并发reids队列,分布式爬虫利器(High concurrency RedisQueue,Distributed crawler weapon)
+Provides:	python-redis-queue-tool
+BuildRequires:	python3-devel
+BuildRequires:	python3-setuptools
+BuildRequires:	python3-pip
+%description -n python3-redis-queue-tool
+[中文文档](https://github.com/abo123456789/RedisQueue/blob/master/README.md)  | [English Docs](https://github.com/abo123456789/RedisQueue/blob/master/README_EN.md)  
+### redis高并发队列  
+#### 功能描述
+* 比scrapy更灵活,比celery更容易上手的分布式爬虫框架。用最少的代码,用最简单的方式,做最多的事情
+* 1分钟内能熟练运用该框架爬取数据,无需学习复杂文档.轻松扩展各种中间件  
+
+特色说明： 
+
+     支持中间件：
+        支持reids kafka sqlite memory 四种中间件(首推redis,支持批量发布任务,分布式消费快如闪电)
+
+     并发支持：
+        支持process threading gevent三种并发消费模式(可混合使用)
+
+     控频限流：
+        精确控制1秒钟运行多少次函数
+
+     任务去重：
+        如果重复推送消费成功的任务,自动过滤掉该任务
+
+     消费确认：
+        启用消费确认,消费任务宕机手动终止情况,任务不会丢失
+
+     重试次数：
+        当函数运行出错，会立即重试指定的次数，达到最大次重试数后任务会进入死信队列
+
+     任务可视化：
+        可以通过redis web版管理工具实时查看当前任务消费情况                  
+#### 版本说明
+* 支持版本: python 3.0+
+
+#### pip安装
+```shell
+pip install redis-queue-tool
+```
+
+#### DEMO说明
+[所有demo](https://github.com/abo123456789/redis-queue-tool/blob/master/redis_queue_tool/test_demo.py)
+
+##### 1.发布任务和消费任务(函数版)
+```python
+from redis_queue_tool import get_consumer
+def f11(a: int = 1, b: int = 1):
+    print(f"t_demo11,a:{a},b:{b}")
+
+customer = get_consumer('test11', consuming_function=f11)
+
+for i in range(1, 200):
+    customer.publisher_queue.pub(a=i, b=i)
+
+customer.start()
+```
+
+##### 2.发布任务和消费任务(装饰器版)
+```python
+from redis_queue_tool import task_deco
+
+@task_deco('test0')  # 消费函数上新增任务队列装饰器
+def f0(a, b):
+    print(f"t_demo0,a:{a},b:{b}")
+
+# 发布任务
+for i in range(1, 51):
+    f0.pub(i, i)
+
+# 消费任务
+f0.start()
+```
+
+##### 3.发布消费任务(类调用版)
+```python
+from redis_queue_tool import RedisPublish, RedisCustomer
+
+
+for zz in range(1, 501):
+    param = {"a": zz, "b": zz, "c": zz}
+    RedisPublish(queue_name='test2').publish_redispy(param)
+
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+def print_msg_dict(a, b, c):
+    print(f"msg_dict:{a},{b},{c}")
+
+
+# 消费多参数类型任务 queue_name消费队列名称 qps每秒消费任务数(默认没有限制)
+RedisCustomer(queue_name='test2', consuming_function=print_msg_dict,
+              qps=50).start_consuming_message()
+```
+
+##### 4.发布消费任务(额外参数)
+```python
+from redis_queue_tool import task_deco
+
+@task_deco('test1', qps=30, threads_num=30, max_retry_times=3, ack=True)
+def f1(a, b):
+    print(f"t_demo1,a:{a},b:{b}")
+
+# 发布任务
+for i in range(1, 31):
+    f1.pub(i, i + 1)  # 或者 f1.publish_redispy(i,i+1)
+
+# 消费任务
+f1.start()
+
+# DLQ消息重入消费队列
+f1.publisher.dlq_re_queue()
+```
+
+##### 5.批量提交任务(使用协程消费)
+
+```python
+from redis_queue_tool import task_deco
+from gevent import monkey
+monkey.patch_all()
+
+# #### 3.批量提交任务
+result = [{'a': i, 'b': i, 'c': i} for i in range(1, 51)]
+
+# customer_type 消费者类型(默认thread)，max_push_size每次批量提交记录数(默认值50)
+# 若使用gevent请在代码开头加入：from gevent import monkey monkey.patch_all()
+@task_deco('test3', qps=50, customer_type='gevent', max_push_size=100)  # 消费函数上新增任务队列装饰器
+def f3(a, b, c):
+    print(f"t_demo3:{a},{b},{c}")
+
+# 发布任务
+f3.pub_list(result)
+
+# 消费任务
+f3.start()
+```
+
+##### 6.切换任务队列中间件为sqlite(默认为redis)
+
+```python
+from redis_queue_tool import task_deco, MiddlewareEum
+
+@task_deco('test4', middleware=MiddlewareEum.SQLITE, qps=10)
+def f4(a, b, c):
+    print(f"t_demo4:{a},{b},{c}")
+
+for zz in range(1, 51):
+    f4.pub(zz, zz, zz)
+
+f4.start()
+```
+
+#### 消费函数参数详解
+```
+get_consumer(queue_name='test11', consuming_function=f11, process_num=2, threads_num=30, max_retry_times=5, qps=10)
+:param queue_name: 队列名称
+:param consuming_function: 队列消息取出来后执行的方法
+:param process_num: 启动进程数量(默认值:1)
+:param threads_num: 启动线程数(默认值:50)
+:param max_retry_times: 错误重试次数(默认值:3)
+:param qps: 每秒限制消费任务数量(默认0不限)
+:param middleware: 消费中间件,默认redis 支持sqlite ,kafka, memory
+:param specify_threadpool: 外部传入线程池
+:param customer_type: 消费者类型 string 支持('thread','gevent') 默认thread
+:param fliter_rep: 消费任务是否去重 bool True:去重 False:不去重
+:param max_push_size : 每次批量推送任务数量 默认值50
+:param ack : 是否需要确认消费 默认值False
+:param priority : 队列优先级 int[0-4]
+```
+#### reids安装
+[reids 普通安装](https://www.runoob.com/redis/redis-install.html)
+
+reids docker安装
+```shell
+docker run  -d -p 6379:6379 redis
+```
+
+redis web版管理工具 [redisweb](https://github.com/abo123456789/redisweb)
+![avatar](https://s1.ax1x.com/2020/07/07/UAIHFe.jpg)
+
+
+#### 特色说明
+
+```shell
+1 . 高并发分布式爬虫(经过线上千万级数据爬取验证)
+
+2 . 分布式数据清洗(清洗自动去重,支持任意时刻中断后继续清洗)
+
+3 . 短视频处理(视频下载上传,带宽足够无需等待)
+
+4 . 异步实时在线查询接口(速度达到毫秒级别)
+
+5 . 其它使用场景扩展中
+
+```
+
+#### 更新说明
+
+
+```java
+2020-12-18  pip安装版本升级到4.8.0,新增支持优先级队列参数priority
+
+2020-11-17  新增支持优先级队列,priority值越大,队列消优先级越高
+
+2020-11-01 版本4.6.9 新增支持DLQ死信队列支持,当ack=True消费失败消息都会进入死信队列
+
+2020-06-11 版本4.1.5 新增支持gevent协程消费参数 customer_type='gevent'
+
+2020-05-20 新增消费函数超时时间参数
+
+2020-05-10 新增sqlite中间件支持
+
+2020-04-13 消费函数新增自动控制线程数
+
+2020-04-10 消费函数新增限频参数
+
+2020-01-08 消费函数支持多参数类型
+
+2019-12-06 简化多线程消费队列类
+
+2019-10-14 新增消费函数错误重试机制,默认重试3次
+
+2019-10-12 任务去重忽略参数顺序
+
+2019-09-27 修复提交列表任务BUG
+
+2019-05-25 新增添加任务时动态传参
+
+2019-04-06 新增爬取任务自动去重功能
+
+2019-03-23 新增单线程异步批量提交功能
+```
+
+
+
+
+%package help
+Summary:	Development documents and examples for redis-queue-tool
+Provides:	python3-redis-queue-tool-doc
+%description help
+[中文文档](https://github.com/abo123456789/RedisQueue/blob/master/README.md)  | [English Docs](https://github.com/abo123456789/RedisQueue/blob/master/README_EN.md)  
+### redis高并发队列  
+#### 功能描述
+* 比scrapy更灵活,比celery更容易上手的分布式爬虫框架。用最少的代码,用最简单的方式,做最多的事情
+* 1分钟内能熟练运用该框架爬取数据,无需学习复杂文档.轻松扩展各种中间件  
+
+特色说明： 
+
+     支持中间件：
+        支持reids kafka sqlite memory 四种中间件(首推redis,支持批量发布任务,分布式消费快如闪电)
+
+     并发支持：
+        支持process threading gevent三种并发消费模式(可混合使用)
+
+     控频限流：
+        精确控制1秒钟运行多少次函数
+
+     任务去重：
+        如果重复推送消费成功的任务,自动过滤掉该任务
+
+     消费确认：
+        启用消费确认,消费任务宕机手动终止情况,任务不会丢失
+
+     重试次数：
+        当函数运行出错，会立即重试指定的次数，达到最大次重试数后任务会进入死信队列
+
+     任务可视化：
+        可以通过redis web版管理工具实时查看当前任务消费情况                  
+#### 版本说明
+* 支持版本: python 3.0+
+
+#### pip安装
+```shell
+pip install redis-queue-tool
+```
+
+#### DEMO说明
+[所有demo](https://github.com/abo123456789/redis-queue-tool/blob/master/redis_queue_tool/test_demo.py)
+
+##### 1.发布任务和消费任务(函数版)
+```python
+from redis_queue_tool import get_consumer
+def f11(a: int = 1, b: int = 1):
+    print(f"t_demo11,a:{a},b:{b}")
+
+customer = get_consumer('test11', consuming_function=f11)
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+customer.start()
+```
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+##### 2.发布任务和消费任务(装饰器版)
+```python
+from redis_queue_tool import task_deco
+
+@task_deco('test0')  # 消费函数上新增任务队列装饰器
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+    print(f"t_demo0,a:{a},b:{b}")
+
+# 发布任务
+for i in range(1, 51):
+    f0.pub(i, i)
+
+# 消费任务
+f0.start()
+```
+
+##### 3.发布消费任务(类调用版)
+```python
+from redis_queue_tool import RedisPublish, RedisCustomer
+
+
+for zz in range(1, 501):
+    param = {"a": zz, "b": zz, "c": zz}
+    RedisPublish(queue_name='test2').publish_redispy(param)
+
+
+def print_msg_dict(a, b, c):
+    print(f"msg_dict:{a},{b},{c}")
+
+
+# 消费多参数类型任务 queue_name消费队列名称 qps每秒消费任务数(默认没有限制)
+RedisCustomer(queue_name='test2', consuming_function=print_msg_dict,
+              qps=50).start_consuming_message()
+```
+
+##### 4.发布消费任务(额外参数)
+```python
+from redis_queue_tool import task_deco
+
+@task_deco('test1', qps=30, threads_num=30, max_retry_times=3, ack=True)
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+    print(f"t_demo1,a:{a},b:{b}")
+
+# 发布任务
+for i in range(1, 31):
+    f1.pub(i, i + 1)  # 或者 f1.publish_redispy(i,i+1)
+
+# 消费任务
+f1.start()
+
+# DLQ消息重入消费队列
+f1.publisher.dlq_re_queue()
+```
+
+##### 5.批量提交任务(使用协程消费)
+
+```python
+from redis_queue_tool import task_deco
+from gevent import monkey
+monkey.patch_all()
+
+# #### 3.批量提交任务
+result = [{'a': i, 'b': i, 'c': i} for i in range(1, 51)]
+
+# customer_type 消费者类型(默认thread)，max_push_size每次批量提交记录数(默认值50)
+# 若使用gevent请在代码开头加入：from gevent import monkey monkey.patch_all()
+@task_deco('test3', qps=50, customer_type='gevent', max_push_size=100)  # 消费函数上新增任务队列装饰器
+def f3(a, b, c):
+    print(f"t_demo3:{a},{b},{c}")
+
+# 发布任务
+f3.pub_list(result)
+
+# 消费任务
+f3.start()
+```
+
+##### 6.切换任务队列中间件为sqlite(默认为redis)
+
+```python
+from redis_queue_tool import task_deco, MiddlewareEum
+
+@task_deco('test4', middleware=MiddlewareEum.SQLITE, qps=10)
+def f4(a, b, c):
+    print(f"t_demo4:{a},{b},{c}")
+
+for zz in range(1, 51):
+    f4.pub(zz, zz, zz)
+
+f4.start()
+```
+
+#### 消费函数参数详解
+```
+get_consumer(queue_name='test11', consuming_function=f11, process_num=2, threads_num=30, max_retry_times=5, qps=10)
+:param queue_name: 队列名称
+:param consuming_function: 队列消息取出来后执行的方法
+:param process_num: 启动进程数量(默认值:1)
+:param threads_num: 启动线程数(默认值:50)
+:param max_retry_times: 错误重试次数(默认值:3)
+:param qps: 每秒限制消费任务数量(默认0不限)
+:param middleware: 消费中间件,默认redis 支持sqlite ,kafka, memory
+:param specify_threadpool: 外部传入线程池
+:param customer_type: 消费者类型 string 支持('thread','gevent') 默认thread
+:param fliter_rep: 消费任务是否去重 bool True:去重 False:不去重
+:param max_push_size : 每次批量推送任务数量 默认值50
+:param ack : 是否需要确认消费 默认值False
+:param priority : 队列优先级 int[0-4]
+```
+#### reids安装
+[reids 普通安装](https://www.runoob.com/redis/redis-install.html)
+
+reids docker安装
+```shell
+docker run  -d -p 6379:6379 redis
+```
+
+redis web版管理工具 [redisweb](https://github.com/abo123456789/redisweb)
+![avatar](https://s1.ax1x.com/2020/07/07/UAIHFe.jpg)
+
+
+#### 特色说明
+
+```shell
+1 . 高并发分布式爬虫(经过线上千万级数据爬取验证)
+
+2 . 分布式数据清洗(清洗自动去重,支持任意时刻中断后继续清洗)
+
+3 . 短视频处理(视频下载上传,带宽足够无需等待)
+
+4 . 异步实时在线查询接口(速度达到毫秒级别)
+
+5 . 其它使用场景扩展中
+
+```
+
+#### 更新说明
+
+
+```java
+2020-12-18  pip安装版本升级到4.8.0,新增支持优先级队列参数priority
+
+2020-11-17  新增支持优先级队列,priority值越大,队列消优先级越高
+
+2020-11-01 版本4.6.9 新增支持DLQ死信队列支持,当ack=True消费失败消息都会进入死信队列
+
+2020-06-11 版本4.1.5 新增支持gevent协程消费参数 customer_type='gevent'
+
+2020-05-20 新增消费函数超时时间参数
+
+2020-05-10 新增sqlite中间件支持
+
+2020-04-13 消费函数新增自动控制线程数
+
+2020-04-10 消费函数新增限频参数
+
+2020-01-08 消费函数支持多参数类型
+
+2019-12-06 简化多线程消费队列类
+
+2019-10-14 新增消费函数错误重试机制,默认重试3次
+
+2019-10-12 任务去重忽略参数顺序
+
+2019-09-27 修复提交列表任务BUG
+
+2019-05-25 新增添加任务时动态传参
+
+2019-04-06 新增爬取任务自动去重功能
+
+2019-03-23 新增单线程异步批量提交功能
+```
+
+
+
+
+%prep
+%autosetup -n redis-queue-tool-4.8.7
+
+%build
+%py3_build
+
+%install
+%py3_install
+install -d -m755 %{buildroot}/%{_pkgdocdir}
+if [ -d doc ]; then cp -arf doc %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
+if [ -d docs ]; then cp -arf docs %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
+if [ -d example ]; then cp -arf example %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
+if [ -d examples ]; then cp -arf examples %{buildroot}/%{_pkgdocdir}; fi
+pushd %{buildroot}
+if [ -d usr/lib ]; then
+	find usr/lib -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
+fi
+if [ -d usr/lib64 ]; then
+	find usr/lib64 -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
+fi
+if [ -d usr/bin ]; then
+	find usr/bin -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
+fi
+if [ -d usr/sbin ]; then
+	find usr/sbin -type f -printf "/%h/%f\n" >> filelist.lst
+fi
+touch doclist.lst
+if [ -d usr/share/man ]; then
+	find usr/share/man -type f -printf "/%h/%f.gz\n" >> doclist.lst
+fi
+popd
+mv %{buildroot}/filelist.lst .
+mv %{buildroot}/doclist.lst .
+
+%files -n python3-redis-queue-tool -f filelist.lst
+%dir %{python3_sitelib}/*
+
+%files help -f doclist.lst
+%{_docdir}/*
+
+%changelog
+* Mon May 15 2023 Python_Bot <Python_Bot@openeuler.org> - 4.8.7-1
+- Package Spec generated
diff --git a/sources b/sources
new file mode 100644
index 0000000..96d9f3e
--- /dev/null
+++ b/sources
@@ -0,0 +1 @@
+ea5d9b10bcdedeef0b813125079d4b35  redis-queue-tool-4.8.7.tar.gz