以下是一个使用Apache Beam进行信号阶段上的窗口化的示例代码：

import apache_beam as beam
from apache_beam.transforms.trigger import AfterCount

# 创建一个信号阶段上的窗口化函数
class SignalPhaseWindowFn(beam.transforms.window.WindowFn):
    def __init__(self, signal_interval):
        self.signal_interval = signal_interval

    def assign(self, element):
        return beam.transforms.window.GlobalWindows()

    def get_window_coder(self):
        return beam.transforms.window.GlobalWindows().window_coder

    def merge(self, windows):
        return beam.transforms.window.GlobalWindows()

    def ismigrate(self, window):
        return False

    def trigger(self):
        return AfterCount(self.signal_interval, accumulate=True)

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

# 创建一个PCollection
data = pipeline | beam.Create(range(10))

# 使用信号阶段上的窗口化函数进行窗口化
windowed_data = data | beam.WindowInto(SignalPhaseWindowFn(3))

# 输出窗口化后的数据
windowed_data | beam.Map(print)

# 运行Pipeline
pipeline.run()

上述代码中，我们首先自定义了一个SignalPhaseWindowFn类，继承自beam.transforms.window.WindowFn，并实现了其中的一些方法。这个类用于在信号阶段上进行窗口化。其中assign方法指定了所有元素都分配到全局窗口中，get_window_coder方法返回窗口编码器，merge方法将多个窗口合并为一个全局窗口，ismigrate方法指定窗口是否允许迁移，trigger方法指定触发器，在累积3个元素后触发窗口计算。

然后，我们创建了一个Pipeline，并使用beam.Create创建了一个PCollection。接下来，我们使用beam.WindowInto将PCollection中的元素进行窗口化，并指定了我们自定义的信号阶段上的窗口化函数。

最后，我们使用beam.Map将窗口化后的数据进行输出。

运行这个Pipeline，就可以看到窗口化后的数据被输出。