在Python中消费多个Kafka topic，可以使用 kafka-python 库，这是一个流行的Kafka客户端库。以下是一个详细的代码示例，展示如何创建一个Kafka消费者，并同时消费多个Kafka topic。

1.环境准备

（1） 安装Kafka和Zookeeper ：确保Kafka和Zookeeper已经安装并运行。

（2） 安装kafka-python库 ：通过pip安装 kafka-python 库。

bash复制代码
pip install kafka-python

2.示例代码

以下是一个完整的Python脚本，展示了如何创建一个Kafka消费者并消费多个topic。

from kafka import KafkaConsumer
import json
import logging
 
# 配置日志
logging.basicConfig(
    level=logging.INFO,
    format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
logger = logging.getLogger(__name__)
 
# Kafka配置
bootstrap_servers = 'localhost:9092'  # 替换为你的Kafka服务器地址
group_id = 'multi-topic-consumer-group'
topics = ['topic1', 'topic2', 'topic3']  # 替换为你要消费的topic
 
# 消费者配置
consumer_config = {
    'bootstrap_servers': bootstrap_servers,
    'group_id': group_id,
    'auto_offset_reset': 'earliest',  # 从最早的offset开始消费
    'enable_auto_commit': True,
    'auto_commit_interval_ms': 5000,
    'value_deserializer': lambda x: json.loads(x.decode('utf-8'))  # 假设消息是JSON格式
}
 
# 创建Kafka消费者
consumer = KafkaConsumer(**consumer_config)
 
# 订阅多个topic
consumer.subscribe(topics)
 
try:
    # 无限循环，持续消费消息
    while True:
        for message in consumer:
            topic = message.topic
            partition = message.partition
            offset = message.offset
            key = message.key
            value = message.value
 
            # 打印消费到的消息
            logger.info(f"Consumed message from topic: {topic}, partition: {partition}, offset: {offset}, key: {key}, value: {value}")
 
            # 你可以在这里添加处理消息的逻辑
            # process_message(topic, partition, offset, key, value)
 
except KeyboardInterrupt:
    # 捕获Ctrl+C，优雅关闭消费者
    logger.info("Caught KeyboardInterrupt, closing consumer.")
    consumer.close()
 
except Exception as e:
    # 捕获其他异常，记录日志并关闭消费者
    logger.error(f"An error occurred: {e}", exc_info=True)
    consumer.close()

3.代码解释

（1） 日志配置 ：使用Python的 logging 模块配置日志，方便调试和记录消费过程中的信息。

（2） Kafka配置 ：设置Kafka服务器的地址、消费者组ID和要消费的topic列表。

（3） 消费者配置 ：配置消费者参数，包括自动重置offset、自动提交offset的时间间隔和消息反序列化方式（这里假设消息是JSON格式）。

（4） 创建消费者 ：使用配置创建Kafka消费者实例。

（5） 订阅topic ：通过 consumer.subscribe 方法订阅多个topic。

（6） 消费消息 ：在无限循环中消费消息，并打印消息的详细信息（topic、partition、offset、key和value）。

（7） 异常处理 ：捕获 KeyboardInterrupt （Ctrl+C）以优雅地关闭消费者，并捕获其他异常并记录日志。

4.运行脚本

确保Kafka和Zookeeper正在运行，并且你已经在Kafka中创建了相应的topic（ topic1 、 topic2 、 topic3 ）。然后运行脚本：

bash复制代码
python kafka_multi_topic_consumer.py

这个脚本将开始消费指定的topic，并在控制台上打印出每条消息的详细信息。你可以根据需要修改脚本中的处理逻辑，比如将消息存储到数据库或发送到其他服务。

5.参考价值和实际意义

这个示例代码展示了如何在Python中使用 kafka-python 库消费多个Kafka topic，适用于需要处理来自不同topic的数据流的场景。例如，在实时数据处理系统中，不同的topic可能代表不同类型的数据流，通过消费多个topic，可以实现数据的整合和处理。此外，该示例还展示了基本的异常处理和日志记录，有助于在生产环境中进行调试和监控。