python+kafka，从指定位置消费数据

# @staticmethod
def get_kafka_reviews(self):
    # print type(self.bootstrap_servers)
    consumer = kafka.KafkaConsumer(bootstrap_servers=[self.bootstrap_servers],group_id=\'wm_group\',auto_offset_reset=\'latest\', enable_auto_commit=False)
    consumer.subscribe(topics=(self.topics))  #订阅要消费的主题

    # print consumer.topics()
    # print "+++++++",consumer.position(TopicPartition(topic=u\'ctripapi_duplicateddata_review\', partition=1)) #获取当前主题的最新偏移量

    review_list =[]
    for message in consumer:
        print \'====%s:%d:%d:key-%s value=%s==\'%(message.topic,message.partition,message.offset,message.key,message.value)
        review_list.append(message.value)
        if len(review_list)==self.num:   #先取100条来消费
            break
    return  review_list




解释：

consumer = kafka.KafkaConsumer(bootstrap_servers=[self.bootstrap_servers],group_id=\'wm_group\',auto_offset_reset=\'latest\', enable_auto_commit=False)
自动提交位移设为flase, 默认为取最新的偏移量，重新建立一个guou_id,这样就实现了不影响别的应用程序消费数据，又能消费到最新数据，实现预警（先于用户发现）的目的。