请使用confluent-kafka库

好的，使用confluent-kafka库，可以通过以下代码修改Kafka消费者组的重平衡策略为StickyAssignor：

from confluent_kafka import Consumer, KafkaError
from confluent_kafka import TopicPartition
from confluent_kafka import Offset
from confluent_kafka import ConsumerRebalanceListener

class StickyAssignorListener(ConsumerRebalanceListener):
    def on_partitions_revoked(self, revoked):
        # 在分区重新分配之前，你可以在这里保存消费者组的偏移量，
        # 并在分配新分区时重新分配它们
        pass

    def on_partitions_assigned(self, assigned):
        # 在分区重新分配之后，你可以在这里读取消费者组的偏移量，
        # 并从上次的偏移量继续消费新分配的分区
        pass

conf = {
    'bootstrap.servers': 'localhost:9092',
    'group.id': 'my-group-id',
    'enable.auto.commit': False,
    'partition.assignment.strategy': 'org.apache.kafka.clients.consumer.StickyAssignor',
    'session.timeout.ms': 6000,
    # 添加重平衡监听器
    'on_assign': StickyAssignorListener()
}

consumer = Consumer(conf)

# 手动指定分区和偏移量
consumer.assign([TopicPartition('my-topic', 0, Offset(1234)),
                 TopicPartition('my-topic', 1, Offset(5678)),
                 TopicPartition('my-topic', 2, Offset(9012))])

# 消费消息
while True:
    msg = consumer.poll(1.0)
    if msg is None:
        continue
    if msg.error():
        if msg.error().code() == KafkaError._PARTITION_EOF:
            print('End of partition reached {0}/{1}'
                  .format(msg.topic(), msg.partition()))
        else:
            print('Error: {0}'.format(msg.error()))
    else:
        print('Received message: {0}'.format(msg.value()))
        consumer.commit(msg)

consumer.close()

在上面的代码中，我们使用了Kafka消费者的`on_assign`配置项，将`StickyAssignorListener`监听器传递给消费者，从而实现了StickyAssignor策略。需要注意的是，我们需要手动指定分区和偏移量，以便在分区重新分配时重新分配它们。

当消费者需要退出时，需要调用`close()`方法关闭消费者，以确保所有未提交的偏移量都已提交：

consumer.close()