要使用Python消費Kafka數據并寫入數據庫，您可以遵循以下步驟：

1. 安裝kafka-python庫：使用pip安裝kafka-python庫，它是一個用于與Kafka交互的Python庫。可以使用以下命令進行安裝：

   pip install kafka-python
   

2. 導入所需的庫：在Python腳本中導入kafka-python庫以及要使用的數據庫庫。例如，如果您要使用MySQL數據庫，可以使用以下命令導入必要的庫：

   from kafka import KafkaConsumer
   import mysql.connector
   

3. 創建KafkaConsumer：創建一個KafkaConsumer對象來消費Kafka數據。在創建時，需要指定Kafka集群的地址和主題名稱。例如，以下代碼使用本地Kafka集群地址和名為"my_topic"的主題：

   consumer = KafkaConsumer('my_topic', bootstrap_servers='localhost:9092')
   

4. 連接到數據庫：使用適當的數據庫連接信息連接到數據庫。例如，以下代碼連接到本地MySQL數據庫：

   connection = mysql.connector.connect(
       host="localhost",
       user="your_username",
       password="your_password",
       database="your_database"
   )
   

5. 消費Kafka數據并寫入數據庫：使用循環遍歷KafkaConsumer對象，從Kafka主題中消費數據，并將其寫入數據庫。例如，以下代碼將從Kafka主題中獲取每個消息并將其插入到MySQL數據庫的"my_table"表中：

   cursor = connection.cursor()
   for message in consumer:
       data = message.value.decode('utf-8')  # 解碼消息
       sql = "INSERT INTO my_table (message) VALUES (%s)"
       cursor.execute(sql, (data,))
       connection.commit()
   

6. 關閉數據庫連接和KafkaConsumer：在完成數據寫入后，確保關閉數據庫連接和KafkaConsumer對象。例如，以下代碼關閉MySQL連接和KafkaConsumer對象：

   cursor.close()
   connection.close()
   consumer.close()
   

完成以上步驟后，您將能夠消費Kafka數據并將其寫入數據庫。請根據您使用的數據庫類型和相應庫的文檔進行進一步的配置和操作。