AVRO支持模式演化，可以在保证向后兼容性的情况下修改数据模式。AVRO支持两种模式演化方式：

1. 向后兼容性：旧的数据仍然可以被新的模式解析，不需要修改代码。

2. 向前兼容性：新的数据可以被旧的模式解析，不需要修改代码。

以下是一个示例代码，演示如何进行向后兼容性的演化：

import avro.schema
from avro.datafile import DataFileReader, DataFileWriter
from avro.io import DatumReader, DatumWriter

# 定义旧的数据模式
old_schema = '''{
    "namespace": "example.avro",
    "type": "record",
    "name": "User",
    "fields": [
        {"name": "name", "type": "string"},
        {"name": "age", "type": "int"}
    ]
}'''

# 定义新的数据模式，新增字段 address
new_schema = '''{
    "namespace": "example.avro",
    "type": "record",
    "name": "User",
    "fields": [
        {"name": "name", "type": "string"},
        {"name": "age", "type": "int"},
        {"name": "address", "type": "string", "default": ""}
    ]
}'''

# 将旧的数据写入文件
writer = DataFileWriter(open("users.avro", "wb"), DatumWriter(), avro.schema.parse(old_schema))
writer.append({"name": "Tom", "age": 25})
writer.close()

# 读取旧的数据文件并将其转换为新的模式
reader = DataFileReader(open("users.avro", "rb"), DatumReader())
writer = DataFileWriter(open("users_new.avro", "wb"), DatumWriter(), avro.schema.parse(new_schema))

for user in reader:
    new_user = {"name": user["name"], "age": user["age"], "address": ""}
    writer.append(new_user)

reader.close()