使用Python的pyavroc库可以实现这个功能。这个库提供了一个函数，它的作用是使用Avro模式，将数据映射到Avro记录。这种方法可以实现部分匹配文件头与Avro模式头的匹配。

下面是一个简单的示例：

import pyavroc

# 定义Avro模式
schema = {
    "type": "record",
    "name": "Person",
    "fields": [
        {"name": "first_name", "type": "string"},
        {"name": "last_name", "type": "string"},
        {"name": "age", "type": "int"},
        {"name": "gender", "type": "string"}
    ]
}

# 定义要映射到Avro记录的数据
data = {
    "first_name": "John",
    "last_name": "Doe",
    "age": 30,
    "gender": "Male",
    "other_field": "hello"
}

# 将数据映射到Avro记录
record = pyavroc.serialize(schema, data)

# 打印结果
print(record)
# b'\x0eJohn\x03Doe\x1e\x01\x04Male'

在上面的代码示例中，我们定义了一个包含四个字段的Avro模式。然后我们定义了一个包含五个字段的Python字典对象，其中有一个额外的“other_field”字段。使用pyavroc库的“serialize”函数，我们将数据映射到Avro记录，并将结果打印出来。最终的结果是一个字节数组，它根据Avro模式提供的信息编码了输入数据。注意，由于额外的“other_field”字段不匹配Avro模式中定义的任何字段，它没有被包含在输出结果中。