使用Python的kafka-python库，结合Python的datetime库，定期消费指定时间之前的消息。

示例代码如下：

from kafka import KafkaConsumer
from datetime import datetime, timedelta

consumer = KafkaConsumer(
    'my_topic',
    bootstrap_servers=['localhost:9092'],
    auto_offset_reset='earliest',
    enable_auto_commit=True,
    group_id='my_group_id')

# 消费指定时间前的消息
start_time = datetime(2021, 1, 1, 0, 0, 0)  # 指定开始时间
end_time = datetime.now() - timedelta(days=1)  # 当前时间的前一天
for message in consumer:
    if datetime.fromtimestamp(message.timestamp / 1000) < start_time:
        continue  # 如果消息的时间早于指定开始时间，则跳过
    if datetime.fromtimestamp(message.timestamp / 1000) > end_time:
        break  # 如果消息的时间晚于指定结束时间，则退出循环
    # 处理当前消息
    print(message.key, message.value)

上述代码中，我们使用了KafkaConsumer与bootstrape_servers等参数初始化一个消费者。接着，我们指定了开始时间和结束时间，用于筛选要消费的消息范围。然后，我们遍历消费者获取的消息，如果消息的时间早于开始时间则跳过，如果消息的时间晚于结束时间则退出循环，否则处理当前消息。