Apache Beam Python SDK 并不会默认丢弃迟到的数据。相反，它提供了一种配置迟到的参数的方法。

在 Apache Beam 中，可以使用 withAllowedLateness() 方法来配置处理迟到数据的行为。通过该方法，可以指定一个持续时间，表示在该时间窗口内到达的迟到数据应被接受。超过该时间的迟到数据将被丢弃或重定向到一个迟到数据的侧输出。

下面是一个使用 Apache Beam Python SDK 处理迟到数据的示例代码：

import apache_beam as beam
from apache_beam import window

# 定义处理迟到数据的函数
class ProcessLateData(beam.DoFn):
    def process(self, element, timestamp=beam.DoFn.TimestampParam):
        # 处理迟到数据的逻辑
        # ...

# 创建一个 Pipeline
pipeline = beam.Pipeline()

# 从输入源读取数据，并按键值对进行分组
data = (pipeline
        | 'ReadFromSource' >> beam.io.ReadFromSource(...)
        | 'GroupByKey' >> beam.GroupByKey())

# 定义窗口和迟到数据的处理逻辑
windowed_data = (data
                 | 'Window' >> beam.WindowInto(window.FixedWindows(60))
                 | 'ProcessLateData' >> beam.ParDo(ProcessLateData())
                 .withAllowedLateness(window.Duration(seconds=30)))

# 对处理后的数据进行输出
(windowed_data
 | 'WriteToSink' >> beam.io.WriteToSink(...))

# 运行 Pipeline
pipeline.run()

在上面的示例代码中，我们使用 window.FixedWindows() 方法定义了一个固定大小的窗口，持续时间为60秒。然后，我们使用 withAllowedLateness() 方法指定了迟到数据的容忍时间为30秒。这意味着在窗口关闭后的30秒内到达的迟到数据将被接受并进行处理。

你可以根据自己的需求调整窗口大小和迟到数据的容忍时间。如果希望丢弃迟到的数据，可以通过在 withAllowedLateness() 方法中设置 lateness=window.Duration.ZERO 来实现。

请注意，迟到数据的处理需要额外的计算资源，因此在配置迟到参数时应考虑系统的可扩展性和性能。