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Python怎么用Kafka搭个完整例子，边学边用实操分享

太叔访天
问答
2025-12-31 14:22:35
3

综合参考了知乎专栏“Kafka实战：从零开始搭建你的第一个Python应用”、CSDN博客“Python操作Kafka的保姆级教程”以及B站视频“手把手教你用Python玩转Kafka”的核心演示步骤）

好,咱们直接开干，想用Python和Kafka搭个能跑起来的例子，最实在的就是自己动手敲一遍，别管那些复杂的理论，先让消息发出去、收回来，有了感觉再深入，下面我就带你一步一步实现一个最简单的“生产者-消费者”模型，也就是一个程序负责发送消息，另一个程序负责接收消息。

第一步：准备工作——安装必要的库

你得确保电脑上已经有Python了,我们需要安装一个Python库，它就像是Python和Kafka之间的翻译官，这个库叫kafka-python，在命令行里用pip安装就行（来源：CSDN博客）。

打开你的终端（Windows叫命令提示符或PowerShell，Mac叫终端），输入下面这行命令然后回车：

pip install kafka-python

如果安装速度慢,可以试试加上清华的镜像源：pip install kafka-python -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple。

第二步：启动Kafka服务器（Broker）

光有Python库还不够,我们需要一个Kafka服务器来接收和存储消息，最方便的方法是使用Kafka官方自带的脚本快速启动一个单节点的Kafka（来源：B站视频演示流程）。

下载Kafka： 去Apache Kafka官网（kafka.apache.org）下载最新版本的二进制文件，比如kafka_2.13-3.6.1.tgz（版本号可能会变），解压到一个你找得到的位置。
启动ZooKeeper： Kafka依赖ZooKeeper来管理元数据，打开一个终端窗口，进入你解压Kafka的目录，然后运行：
```
bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties
```
（Windows系统是：bin\windows\zookeeper-server-start.bat config\zookeeper.properties）这个窗口会一直运行，别关它。
启动Kafka Server： 再打开一个新的终端窗口，同样进入Kafka目录，运行：
```
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
```
（Windows系统是：bin\windows\kafka-server-start.bat config\server.properties）这个窗口也会持续运行，你的简易Kafka环境就准备好了。

第三步：编写Python生产者代码

现在我们来写发送消息的Python程序,创建一个新文件，比如叫producer.py。

# 导入Kafka生产者类
from kafka import KafkaProducer
# 1. 创建一个生产者实例
# bootstrap_servers：告诉生产者Kafka服务器在哪里，本地就是'localhost:9092'
# value_serializer：把我们要发送的字符串消息转换成Kafka需要的字节格式
producer = KafkaProducer(
    bootstrap_servers=['localhost:9092'],
    value_serializer=lambda x: x.encode('utf-8')
)
# 2. 准备要发送的消息主题（Topic），主题就像是消息的类别或者频道，消费者会订阅它。
topic_name = 'my_first_topic'
# 3. 发送几条测试消息
for i in range(5):
    message = f"Hello Kafka! 这是第 {i+1} 条消息"
    # 使用send方法发送消息，指定主题和消息内容
    producer.send(topic_name, value=message)
    print(f"已发送: {message}")
# 4. 确保所有消息都发送出去（清空缓冲区）
producer.flush()
print("所有消息发送完毕！")
# 5. 关闭生产者连接
producer.close()

第四步：编写Python消费者代码

再创建一个新文件,叫consumer.py，用来持续监听并接收消息。

Python怎么用Kafka搭个完整例子，边学边用实操分享

# 导入Kafka消费者类
from kafka import KafkaConsumer
# 1. 创建一个消费者实例
# bootstrap_servers：同样指定Kafka服务器地址
# auto_offset_reset：当没有初始偏移量时，从最早的消息开始读取（'earliest'）
# value_deserializer：把接收到的字节数据解码成字符串
# group_id：消费者组ID，同一个组内的消费者共同消费一个主题，这里我们先简单设一个名字
consumer = KafkaConsumer(
    'my_first_topic',  # 直接在这里指定要订阅的主题
    bootstrap_servers=['localhost:9092'],
    auto_offset_reset='earliest',
    value_deserializer=lambda x: x.decode('utf-8'),
    group_id='my_test_group'
)
print("开始监听消息... (按 Ctrl+C 停止)")
# 2. 消费者是一个持续不断的迭代器，会一直等待新消息
try:
    for message in consumer:
        # 打印接收到的消息详情
        print(f"""
        收到消息!
        主题: {message.topic}
        分区: {message.partition}
        偏移量: {message.offset}
        键: {message.key}
        值: {message.value}
        """)
except KeyboardInterrupt:
    print("停止监听。")
# 3. 关闭消费者
finally:
    consumer.close()

第五步：运行和测试

确保ZooKeeper和Kafka Server那两个终端窗口还在运行。
先运行消费者程序,让它进入等待状态，打开一个新的终端，输入：
```
python consumer.py
```
你会看到输出“开始监听消息...”。
再打开一个新的终端,运行生产者程序：
```
python producer.py
```
生产者终端会快速打印出5条“已发送”的信息。
立刻切换回运行消费者的终端窗口,你会看到它已经收到了那5条消息，并打印出了每条消息的详细信息。

恭喜你！你已经成功搭建了一个最基础的Kafka消息流，生产者像是一个说话的人，消费者像是一个听话的人，Kafka服务器就是他们之间的传声筒和记事本，确保消息不会丢失。

边学边用的下一步：

玩一下主题管理： 在Kafka目录下，你可以用命令bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server localhost:9092查看当前有哪些主题。
试试多个消费者： 同时开两个consumer.py的终端，再运行一次producer.py，观察消息是怎么被分配的（默认是负载均衡）。
修改消息内容： 在生产者代码里发送一些更复杂的数据，比如字典，你可能需要用到json_serializer。

这个过程虽然简单,但包含了Kafka最核心的生产-消费模型，通过这个实操，你再去看那些“分区”、“副本”、“消费者组”等概念，就会觉得具体多了。